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”

2025-01-17 12:44:23 5103次浏览

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在AI的发展历程中,欺骗被西蒙尼·纳塔莱(Simone Natale)赋予了一种别样的解读,他将欺骗视为“是植根于人工智能技术的人-机(技)交互关系的重要组成部分”,并提出了极具启发性的“庸常欺骗”(banal deception),力图揭示技术发展进程中人-机(技)关系的多重面相。易言之,即使技术本身无意欺骗,但是依然存在一些外部环境可能使人倾向于相信谎言或阻碍人更批判性地评估信息,只要人类置身于技术使用环境中就会有欺骗发生。然而,需要注意的是,纳塔莱虽然认为“庸常欺骗的微妙内涵使得用户选择了拥抱欺骗,以便人工智能更好地融入自己的日常生活,增强人工智能的意义和用途”,但这决不意味着其鼓励甚至纵容欺骗,恰恰相反,也正是基于此,AI欺骗更值得人类高度关注。那么,该如何看待这种欺骗呢? 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢?

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