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 16:35:46 2,590次浏览

美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人:计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻,将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’,把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化(然而却并不均衡)使得数字技术形成了一种连续性的基础,将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中,以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来,甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀,它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫,透明夺目,令人惊叹,将一切的复杂性都吸收到自己的内部,赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天,这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1,物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻,“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义(尤其是数字资本主义——本文作者注)做好了物质准备,广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大,以至于也许人们根本不用再离开它了”。 [11][德]彼德·斯洛特戴克.资本的内部[M].北京:社会科学文献出版社,)2014:275. 印度比拉理工学院的机器人模拟专家阿卡普拉沃·包米克在谈到具有自主性的AI智能体设计需要遵循的原则时,特别强调了只有从具身认知的特性、而不是抽象的人机对立原则出发才能有所突破。由于认知本身是基于同智能体自身所处的环境之间的交互而形成的,它首先具有情境性,并且这种情境性认知会建立起一个随着时间压力而推进的连续的进化响应,从而动态地生成适合于情境的价值判断或行动。这种认知模型本身不具有泛化扩展性,因此只能以环境反馈的方式进行补偿,而无法“完全形成对相关行为的系统响应”。这也就解释了为什么Gemini的研发团队在试图纠正训练数据集的数据分布不均衡所导致的种族主义偏差时,为什么会引发更显而易见的错误。它同时也导向了一个价值对齐的拥护者们容易回避的问题:对齐行为的效果并不如器官移植一般理想,它更像是基因修改,其下游的风险难以预测。因为“被设计的伦理/价值”在何种意义上可以与持续性的智能体-环境交互系统始终保持自洽,这本身就是一个需要证明的命题。与现实情境中的价值多元相对应,其实并不存在抽象的有益于“人类”的唯一价值。特定的价值总是使一些人受益而损害另外一些人的利益。每一个具体的价值判断都依赖于上下文信息和在不同的规范性领域(如道德、习俗、认知和政治)进行协调行动的技巧,而不是某种作为标准方案的规范性的“对齐”。“没有什么可以保证标准解决方案所呼吁的建立只重视人类的人工智能的普遍政策得到普遍实施。在一个利益竞争和许多坏行为者的混乱世界里,标准的解决方案看起来像是一种冰冷的安慰”。“对齐”的设想更接近波普尔所批评的社会改造的“乌托邦策略”,只不过这一次是赛博属性的,它以维护理想价值原则作为控制论的首要原则,从而必然导致实践中的教条主义和独断论。而且,对首要原则和总体策略的任何质疑,都有可能导致颠覆性的结果;使得哪怕是技术性的纠错,都要耗费巨大的社会成本(尤其考虑到数字技术和人工智能的普及),甚至是彻底失败。

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美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人:计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻,将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’,把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化(然而却并不均衡)使得数字技术形成了一种连续性的基础,将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中,以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来,甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀,它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫,透明夺目,令人惊叹,将一切的复杂性都吸收到自己的内部,赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天,这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1,物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻,“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义(尤其是数字资本主义——本文作者注)做好了物质准备,广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大,以至于也许人们根本不用再离开它了”。 [11][德]彼德·斯洛特戴克.资本的内部[M].北京:社会科学文献出版社,)2014:275. 印度比拉理工学院的机器人模拟专家阿卡普拉沃·包米克在谈到具有自主性的AI智能体设计需要遵循的原则时,特别强调了只有从具身认知的特性、而不是抽象的人机对立原则出发才能有所突破。由于认知本身是基于同智能体自身所处的环境之间的交互而形成的,它首先具有情境性,并且这种情境性认知会建立起一个随着时间压力而推进的连续的进化响应,从而动态地生成适合于情境的价值判断或行动。这种认知模型本身不具有泛化扩展性,因此只能以环境反馈的方式进行补偿,而无法“完全形成对相关行为的系统响应”。这也就解释了为什么Gemini的研发团队在试图纠正训练数据集的数据分布不均衡所导致的种族主义偏差时,为什么会引发更显而易见的错误。它同时也导向了一个价值对齐的拥护者们容易回避的问题:对齐行为的效果并不如器官移植一般理想,它更像是基因修改,其下游的风险难以预测。因为“被设计的伦理/价值”在何种意义上可以与持续性的智能体-环境交互系统始终保持自洽,这本身就是一个需要证明的命题。与现实情境中的价值多元相对应,其实并不存在抽象的有益于“人类”的唯一价值。特定的价值总是使一些人受益而损害另外一些人的利益。每一个具体的价值判断都依赖于上下文信息和在不同的规范性领域(如道德、习俗、认知和政治)进行协调行动的技巧,而不是某种作为标准方案的规范性的“对齐”。“没有什么可以保证标准解决方案所呼吁的建立只重视人类的人工智能的普遍政策得到普遍实施。在一个利益竞争和许多坏行为者的混乱世界里,标准的解决方案看起来像是一种冰冷的安慰”。“对齐”的设想更接近波普尔所批评的社会改造的“乌托邦策略”,只不过这一次是赛博属性的,它以维护理想价值原则作为控制论的首要原则,从而必然导致实践中的教条主义和独断论。而且,对首要原则和总体策略的任何质疑,都有可能导致颠覆性的结果;使得哪怕是技术性的纠错,都要耗费巨大的社会成本(尤其考虑到数字技术和人工智能的普及),甚至是彻底失败。

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