人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-17 00:11:55 3,307次浏览

跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 AI价值对齐的有限责任原则强调应制度化防止AI道德责任对齐,这是消解无人担责风险的有效手段。在人机关系上,有限主义坚持人类视角下的人机协同论,这意味着,当人机协作完成复杂任务时,道德责任的分配应基于人类视角,挺立人类的道德主体地位,明确道德责任只能由人类承担。以自动驾驶汽车为例,无人担责风险源于人类试图使AI像人类一样承担道德责任,具体来说,AI所展现的自主性与一定限度的不可控性为人类推卸自身道德责任提供了看似合理的理由。在完全自动驾驶的情况下,虽然事故原因可追溯至AI系统,但是我们仅能为其分配道德责任,无法让其承担道德责任。道德责任的承担需满足两个条件,即经济补偿或自我反思,AI本身并无财产,无法在经济方面补偿受害者,同时AI很难具备愧疚、反思等心理活动。因此,在可预见的未来,将AI作为道德责任主体是不现实的、不可行的,道德责任只能由人类承担。 以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视,可以发现,自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷,极易引发AI价值对齐难题。首先,自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设,试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值,忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时,要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次,理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如,生物进化理论认为,合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义,这一关于合作行为的自然主义解释,存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实,“就目前的实验条件而言,尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪,也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后,认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西,而是个混杂物,是在不同生态压力下,在人类进化的数百万年间的不同时期,由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础,试图确立某种普遍的道德原则,但是,道德兼具规范性与描述性的双重本质,其中,规范性作为道德的核心特征,难以被还原为某些实证知识。不可否认,道德规范也是多样的、相对的,在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因(memes)概念,其作为文化的基本单位,与自然科学中的基因(gene)概念相对,可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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