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”

2025-01-19 07:33:07 5,967次浏览

第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 通过对欺骗性价值对齐从意图到“共生”的解析,可以发现,要想有效应对欺骗性价值对齐带来的风险,首先,需要正确理解欺骗性价值对齐与价值对齐的关系;其次,需要从欺骗性价值对齐产生的主体来着手进行解码;最后,需要从更广的视域来探寻欺骗性价值对齐产生与存在的语境,即人-机(技术)共生关系(图2)。 [6]Rosenblueth A, Wiener N, Bigelow J. Behavior, Purpose and teleology[J]. Philosophy of science,1943,10(1):18-24.该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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”
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”

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