人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-16 18:53:09 8,639次浏览

智能技术对人类的互动方式、竞争态势和生存状态等的全方位塑形使得关注AI风险变得更加重要,因为由欺骗性所带来的风险以更为隐蔽的方式危及人类,特别是由于AI欺骗的易生成性和普遍性,使得设计者不得不思考如何应对欺骗性价值对齐的状况。在目前的AI治理领域,伦理思考主要围绕着AI的未来轨迹和伦理考虑的必要性展开,缺乏具有实用性的伦理原则去指导AI治理的解决方案,理想的价值对齐方案也面临诸多问题。欺骗性价值对齐可被视为价值对齐的副产品,是实现价值对齐过程中规避不了的一道难关。这样的难关恰恰意味着设计者要肩负更加重要的责任。因此,当前既是设计者思考如何更新设计理念,也是规范行业伦理原则的关口。 目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。

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