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

2025-01-04 08:37:31 3,183次浏览

此外,隐私监管难题是反对通用AI价值对齐的重要理由。虽然通用AI适用于各种场景,但不同情境对AI道德敏感度的要求存在差异。情境所要求的道德敏感性越高,AI就需要获得越多的数据对主体、环境等进行全方位分析与判断,如此才能做出最佳道德决策,这便凸显了人类隐私的监管问题,通用AI如果能够完全与人类价值相对齐,那必然是以牺牲人类全部隐私为代价。AI的应用与影响是全球化的,一旦隐私泄露,必然范围广、持续久、影响深。因此,全球协调监管至关重要。但是,跨文化、跨地区、实时动态、强适应性的监管对于人类来说几乎是不可能的,即便借助AI力量,也难以取得最佳效果。 值得注意的是,伦理学中被广泛讨论的道德困境无须交由AI处理。对于道德困境并不存在完美的解决办法,寄希望于AI并非良策。以自动驾驶汽车为例,“电车难题”之类的道德困境被高度简化与抽象化,并设置了极端对立的选择,实际上人类很少面对此类高难度道德决策。从现实的角度来看,关于自动驾驶汽车如何应对“电车难题”的研究并不具备较高的优先级。在危急时刻,自动驾驶系统完全可通过随机的道德应对方案或直接刹车解决其困境。思想实验并不等同于现实状况,AI道德相关研究应将更多关注放在解决常见问题而非理想化的道德难题上。例如,自动驾驶汽车的相关道德研究应更关注行人精准高效检测、紧急避让等能够避免出现道德纠纷的领域。 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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