当然，批评这一点并不意味着人工智能系统本身不存在与人类社会价值取向不一致的地方。事实上，数据技术逻辑与人类社会逻辑本质上存在着极大的异质性。这里既有具有规律性的可压缩的数据信息流和具有混沌性的不可压缩的经验信息流之间的区别，也有技术理性的效率原则、增长伦理和人类价值体系之间的差异，同时还关乎对于可能因此产生的社会风险的界定和判别方式。经由这些复杂性因素而建立起的关联，实在难以被纳入价值嵌入或价值对齐的框架。在技术的原初设定中，价值对齐作为一种人工智能治理方法，彰显的是技术设计者企图通过人类价值嵌入机器体系的方式获得更加可靠的人工智能产品的信心。然而，在面对技术-社会的复杂互动关系时，价值对齐却无法真正有效付诸实践。一方面，潜藏于价值对齐背后的人类中心主义的控制幻想假设了一种以人类现有道德水平和认知为基准的整体性解决方案，坚信人类所形成的价值体系和原则足以为人工智能技术的发展植入更好的目标和原则。这无疑是一种人类在面对人工智能时的“造物主式”的傲慢。另一方面，围绕着价值观差异所引发的冲突、斗争等长久地存在于人类社会发展始终，历史性和多元性构成了价值观本身的特质。那么，在面对人工智能的治理问题时，人类何以能够空前地达成一种价值观念上的统一并将其附加于人工智能之中？如若不能，一种更加危险的趋势或许正酝酿于价值对齐的设计之中：人工智能技术的掌握者是否会以特定的价值实现对AI的“对齐”，进而诱使无所不在的人工智能产品以技术无意识的方式实现对人类群体的普遍性对齐？然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

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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