人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2025-01-15 19:51:52 2,659次浏览

与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

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人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

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与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

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