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”

2025-01-24 17:19:34 1,763次浏览

然而,即便按照上述想法实现了价值对齐,其结果也可能不尽如人意。因为这种对齐可能只反映了部分人的价值观,并非所有与技术相关的价值观都能得到普遍认同。在这种情况下,如果继续单纯追求价值观上的对齐,可能意味着这种对齐实际上是一种基于价值观话语权力的文化霸权,将会在人类世界中引发价值观上的文化冲突。以此来看待AI欺骗的解决方案也是一样的,人类需要以更全面和深入的思考,确保AI的发展既符合技术进步,又尊重多元文化和价值观的多样性。 [9][意]西蒙尼·纳塔莱.媒介欺骗性:后图灵时代的人工智能和社会生活[M]. 汪让, 译.上海:复旦大学出版社,2023. 令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。

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