最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。 即便将道德责任完全分配给人类,依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方,便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体,如此便不可避免地加剧了“多手问题”,即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此,可借鉴奥特弗利德·赫费(Otfried Hffe)提出的“责任链”概念,当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件,他们便处于同一责任链中,此种情况下并不应由某主体单独承担责任,每一主体都应承担部分责任,即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是,人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任,即在事故发生后向前追溯的道德责任,由于大部分事故的因果链条难以厘清,因此存在“钻空子”的可能性。但是,与后向性责任相对,存在前瞻性责任,即尽最大努力防范事故发生的道德责任,以此为标准,一旦事故发生,各人类主体均具备承担道德责任的理由。

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