上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐（forward alignment）的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐，侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果，忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此，AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性，进一步地，AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险，即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。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。 [6]亓奎言.神经伦理学:实证与挑战[M].上海:上海交通大学出版社，2017:8.

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

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