人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-15 15:00:28 5,521次浏览

无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例,当汽车的控制权被过渡到AI系统时,若发生交通事故,将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为,承担道德责任需满足控制与认知条件,因此,无人车并未配备司机,不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任,但随着自动驾驶层级的不断提升,安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用,彼时,他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任,他们也往往会将责任推给AI技术,而AI虽然直接导致了事故的发生,但只能在名义上被分配道德责任,让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性,改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任,当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时,便无法有效遏制事故的再次发生,毕竟,只需由AI承担表面道德责任,其他利益相关方均无需付出成本与代价。 其次,AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时,存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差,在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为,人类道德以意识与情感为基础,但是,人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响,存在着个体差异性,现实中人类的道德水平参差不齐,人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时,AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化,甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容,如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中,迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论,如种族主义与性别歧视等言论。此外,AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为,但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时,为了自身的舒适度,可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为,若AI进行直接模仿,便会额外消耗资源与算力,产生不必要的浪费。并且,AI在观察人类行为的基础上,需要进行推断,得出如何行动的结论。显然,此类推断很容易出错,因为AI的推断以数据和逻辑为基础,而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。 [1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020.该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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