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

2025-01-22 20:51:23 5,995次浏览

这无疑是一个看起来很美好的目标。它寄希望于在意图和价值观方面对人工智能进行“类人驯化”,以使其达到从意义上理解人类行为和选择并予以遵从的目的。简单来说,就是使建立在庞大的、多元化数据集基础上的大模型预训练结果既合法又合乎道德。从业界在这方面的努力来看,2023年7月,AIGC的领军企业OpenAI宣布成立一个新的AI对齐团队,这个超级对齐团队(superalignment)的目标是在4年内让超级AI系统实现价值对齐和安全。为此,OpenAI承诺将投入20%的计算资源用于对齐超级智能,而项目的核心则是训练出一个大致与人类智识水平相当的AI自动对齐研究员,再借助自动对齐研究员找出对齐超级智能的方法。除此之外,谷歌、微软等公司也都纷纷跟进,成立了类似团队,将价值对齐作为寻求人工智能安全性和一致性的重要途径之一。一时之间,价值对齐的口号风头无两。 这种话语对人工智能技术发展全过程中的价值性因素视而不见,代之以一种抽象性的人机价值差异,这其实是对人工智能输出结果的不如人意的解释,也是对发生问题的边界的设定。在界定中,抽象的“人类”价值和正确性的场域得以确保,但不是以本质主义的方式(因为价值的多元化),而是以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在,关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上,不向人类内部返回。这既反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性,也召唤了古老的价值殖民方式的回归。价值对齐隐含的“人类价值”预设以一种一元论的方式制造了作为操控性主体的单一基质和连续性,而“对齐”过程则被理解为由这个主体发起的单向过程,丝毫没有意识到在已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布对人工智能技术的影响。价值对齐强调的始终是主体形而上的尊位,它有权决定“嵌入”“对齐”或视若无睹。然而,越是承认数字技术所具有的自治性,就越应该意识到所谓问题的解决不是(也绝不可能是)价值对齐这种“由主体发起并最终导致一系列固定后果的因果过程”。人工智能表现出来的价值“错位”不仅发生在技术形成到应用的整个流程中,而且如前所述,其本身也是一个基于复杂性因素不断叠加的过程。当然这并不是说对人工智能输出中那些令人不安的问题不能进行治理,只是价值对齐这样的措辞会基于错误的人机关系设想而夸大人类主体的能动性,并误导不合理的解决方式。如在数据治理过程中存在的工具理性与价值理性之间价值导向层面的矛盾,是不是仅靠价值移植就能解决,其本身就存在疑问。而要在数字化、智能化转型的浪潮中加快推动符合人文主义价值的数字生态治理机制,则需要从正视人工智能和人类智能的关系开始,进而深入分析问题的成因。 因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。

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这无疑是一个看起来很美好的目标。它寄希望于在意图和价值观方面对人工智能进行“类人驯化”,以使其达到从意义上理解人类行为和选择并予以遵从的目的。简单来说,就是使建立在庞大的、多元化数据集基础上的大模型预训练结果既合法又合乎道德。从业界在这方面的努力来看,2023年7月,AIGC的领军企业OpenAI宣布成立一个新的AI对齐团队,这个超级对齐团队(superalignment)的目标是在4年内让超级AI系统实现价值对齐和安全。为此,OpenAI承诺将投入20%的计算资源用于对齐超级智能,而项目的核心则是训练出一个大致与人类智识水平相当的AI自动对齐研究员,再借助自动对齐研究员找出对齐超级智能的方法。除此之外,谷歌、微软等公司也都纷纷跟进,成立了类似团队,将价值对齐作为寻求人工智能安全性和一致性的重要途径之一。一时之间,价值对齐的口号风头无两。 这种话语对人工智能技术发展全过程中的价值性因素视而不见,代之以一种抽象性的人机价值差异,这其实是对人工智能输出结果的不如人意的解释,也是对发生问题的边界的设定。在界定中,抽象的“人类”价值和正确性的场域得以确保,但不是以本质主义的方式(因为价值的多元化),而是以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在,关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上,不向人类内部返回。这既反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性,也召唤了古老的价值殖民方式的回归。价值对齐隐含的“人类价值”预设以一种一元论的方式制造了作为操控性主体的单一基质和连续性,而“对齐”过程则被理解为由这个主体发起的单向过程,丝毫没有意识到在已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布对人工智能技术的影响。价值对齐强调的始终是主体形而上的尊位,它有权决定“嵌入”“对齐”或视若无睹。然而,越是承认数字技术所具有的自治性,就越应该意识到所谓问题的解决不是(也绝不可能是)价值对齐这种“由主体发起并最终导致一系列固定后果的因果过程”。人工智能表现出来的价值“错位”不仅发生在技术形成到应用的整个流程中,而且如前所述,其本身也是一个基于复杂性因素不断叠加的过程。当然这并不是说对人工智能输出中那些令人不安的问题不能进行治理,只是价值对齐这样的措辞会基于错误的人机关系设想而夸大人类主体的能动性,并误导不合理的解决方式。如在数据治理过程中存在的工具理性与价值理性之间价值导向层面的矛盾,是不是仅靠价值移植就能解决,其本身就存在疑问。而要在数字化、智能化转型的浪潮中加快推动符合人文主义价值的数字生态治理机制,则需要从正视人工智能和人类智能的关系开始,进而深入分析问题的成因。 因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。

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