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

2024-12-28 13:41:07 8,151次浏览

[17]Mark Coeckelbergh. AI ethics[M].Cambridge:The MIT Press,2020:111. 参考文献 人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习,随着AI价值对齐程度的不断加深,AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策,人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中,人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外,为保证大模型参数规模的持续扩展,某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现,在训练中不加区分地使用AI生成的内容,将产生“模型崩溃”(model collapse)效应,最终输出失真内容。因此,当合成数据与人类数据共同作为训练数据时,AI很难与人类价值完全对齐,无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时,人类将难以发现甚或置之不理。长此以往,AI价值对齐的方向将发生反转,AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐,人类的价值认知会逐渐产生偏差,认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终,AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化,当社会的大部分决策都由AI做出时,社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准,人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者,将日益成为智能机器的某种配件。

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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

2024-12-28 13:41:07 6,679次浏览

[17]Mark Coeckelbergh. AI ethics[M].Cambridge:The MIT Press,2020:111. 参考文献 人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习,随着AI价值对齐程度的不断加深,AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策,人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中,人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外,为保证大模型参数规模的持续扩展,某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现,在训练中不加区分地使用AI生成的内容,将产生“模型崩溃”(model collapse)效应,最终输出失真内容。因此,当合成数据与人类数据共同作为训练数据时,AI很难与人类价值完全对齐,无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时,人类将难以发现甚或置之不理。长此以往,AI价值对齐的方向将发生反转,AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐,人类的价值认知会逐渐产生偏差,认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终,AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化,当社会的大部分决策都由AI做出时,社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准,人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者,将日益成为智能机器的某种配件。

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