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 07:17:07 7,335次浏览

人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。 在人类之外,许多动物种群间也存在欺骗行为,例如狐狸留下虚假痕迹来迷惑追踪它的狼,老鼠经常利用“装死”来躲避危险。正如认知科学家格雷格·布莱恩特(Greg Bryant) 所说:“有时动物可以以一种在功能上欺骗他人的方式行事,但它们没有意识到或打算这样做。”事实上,科学家们一直在试图确定是否有任何非人动物具有心理理论。物种进化使得很多动物具有在自然界中伪装自己和模仿他者的能力,因此,在某种意义上,可以说动物所表现出来的欺骗行为是其作为生存的本能反应内置于自身的生物系统之中的,不同于人类的欺骗行为。换言之,动物欺骗只是行为方面的,其是否具有人类欺骗所伴随的心理状态则尚未明晰。 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。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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