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”

2025-01-15 01:04:49 2,208次浏览

尽管AI有时被赋予似人特质,仅仅是为了让它们看起来更具有人格,但这种设计足以使AI在人-机(技)交互中获得优势,并实现设计者的意图。例如,人形机器人之所以给人留下深刻印象,是因为它们似乎能够思考、感受和关心,这些效果增强了交互体验。这说明了AI技术把关于技术源自人类器官投影的想象放大到人的投影,暗含着AI技术从诞生之时起,其内部就包含着一种“真实”与“虚假”的冲突。这种冲突使得使用者更容易受到AI欺骗性价值对齐的侵害,所以使用者需要在应用AI的过程中持以更加审慎的态度。 价值对齐是出于科学和伦理目的,避免由人工智能(artificial intelligence,简称AI)的自主性引发相关风险的一种方法,旨在使AI所表现出来的自主性与人类的价值观保持一致。事实上,从技术效用来看,发生对齐故障的系统往往在实际环境中也不太有效。虽然这种一致性是确保AI系统有效性的一条重要途径,但是在追求这种一致性的过程中,AI所表现出的欺骗性行为使得AI为人类带来福祉的宗旨备受质疑。在价值对齐的过程中,AI与人类互动时所表现出的似乎与人类价值观相“对齐”,但实际上这种对齐是表面的。这种对齐以欺骗的方式获得,且不能反映AI的真实目标或意图的现象被称为欺骗性价值对齐(deceptive value alignment)。AI的欺骗性使得监控和评估AI行为变得更加复杂,而这一切不仅增加了监管难度,更是威胁到人类对AI系统的信任。若想要建立一个安全、可靠、可控且可信的人-机(技)协作环境,就必须提出合理应对欺骗性价值对齐的有效措施。因此,在智能革命的当下,探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑是人类必须解决的一个关键问题。 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。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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2025-01-15 01:04:49 8,248次浏览

尽管AI有时被赋予似人特质,仅仅是为了让它们看起来更具有人格,但这种设计足以使AI在人-机(技)交互中获得优势,并实现设计者的意图。例如,人形机器人之所以给人留下深刻印象,是因为它们似乎能够思考、感受和关心,这些效果增强了交互体验。这说明了AI技术把关于技术源自人类器官投影的想象放大到人的投影,暗含着AI技术从诞生之时起,其内部就包含着一种“真实”与“虚假”的冲突。这种冲突使得使用者更容易受到AI欺骗性价值对齐的侵害,所以使用者需要在应用AI的过程中持以更加审慎的态度。 价值对齐是出于科学和伦理目的,避免由人工智能(artificial intelligence,简称AI)的自主性引发相关风险的一种方法,旨在使AI所表现出来的自主性与人类的价值观保持一致。事实上,从技术效用来看,发生对齐故障的系统往往在实际环境中也不太有效。虽然这种一致性是确保AI系统有效性的一条重要途径,但是在追求这种一致性的过程中,AI所表现出的欺骗性行为使得AI为人类带来福祉的宗旨备受质疑。在价值对齐的过程中,AI与人类互动时所表现出的似乎与人类价值观相“对齐”,但实际上这种对齐是表面的。这种对齐以欺骗的方式获得,且不能反映AI的真实目标或意图的现象被称为欺骗性价值对齐(deceptive value alignment)。AI的欺骗性使得监控和评估AI行为变得更加复杂,而这一切不仅增加了监管难度,更是威胁到人类对AI系统的信任。若想要建立一个安全、可靠、可控且可信的人-机(技)协作环境,就必须提出合理应对欺骗性价值对齐的有效措施。因此,在智能革命的当下,探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑是人类必须解决的一个关键问题。 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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  • 最新版本: V3.4.9
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  • 应用分类:ios-Android 美女诱惑白虎白浆
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
应用介绍
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