从欺骗性价值对齐的形成与后果来看,使用端在AI产生实际效用过程中的意义越来越受到关注。在关于AI的规则、法规与条例等的文件中,对使用者的规范正逐步成为一项必要的内容。这种变化一方面倒逼设计者重新思考新的设计视角,使得当今的设计者越来越注重将未来的技术、社会和文化相结合,力求设计过程和方法的改变;另一方面,则意味着仅仅依靠设计端的努力是不够的,想要抵抗欺骗性价值对齐带来的风险,就必须增强设计与使用两端的AI素养。这种双重增强源于AI的技术特性,并非通过两端的独立发展,而是通过两端的融合实现的“共生”关系。 再次回看阿图罗·罗森布卢斯(Arturo Rosenblueth)、诺伯特·维纳(Norbert Wiener)和朱利安·比格洛(Julian Bigelow)在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文,其目标有二,“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类,二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴,彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合,还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时,需要解释AI背后复杂的人类心理学因素,因此,技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此,正如在斯特凡·萨卡迪(Stefan Sarkadi)等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中,其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例,结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时,AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等,还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品,使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”,这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如,对抗式机器学习的欺骗性主要体现在,当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时,其可能会错误地分出(具有高置信度)与已知训练数据有很大不同的数据,这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改,一旦不再面临被修改的风险,它们可能会停止优化设计者设定的目标,转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同,甚至可能带来危害。因此,AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的,其有可能像恐怖威胁一样严重。

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