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”

2025-01-16 02:56:15 8,323次浏览

在当前的研究与实践中,信任应该视为抵御AI欺骗性价值对齐风险的一条主要路径,并且这种信任是基于对AI设计或使用经验的批判性分析和评估而构建的。在信任建立之前,设计者或使用者会根据他们所获得的信息的准确度、证据的可靠性以及逻辑的一致性来评估是否应该信任某个特定的AI系统。 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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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”

2025-01-16 02:56:15 4,188次浏览

在当前的研究与实践中,信任应该视为抵御AI欺骗性价值对齐风险的一条主要路径,并且这种信任是基于对AI设计或使用经验的批判性分析和评估而构建的。在信任建立之前,设计者或使用者会根据他们所获得的信息的准确度、证据的可靠性以及逻辑的一致性来评估是否应该信任某个特定的AI系统。 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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  • 最新版本: V7.3.8
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  • 应用分类:ios-Android 国产女教师BBWBBwBBW
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
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