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

2025-02-02 23:43:23 9,330次浏览

尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。 值得注意的是,伦理学中被广泛讨论的道德困境无须交由AI处理。对于道德困境并不存在完美的解决办法,寄希望于AI并非良策。以自动驾驶汽车为例,“电车难题”之类的道德困境被高度简化与抽象化,并设置了极端对立的选择,实际上人类很少面对此类高难度道德决策。从现实的角度来看,关于自动驾驶汽车如何应对“电车难题”的研究并不具备较高的优先级。在危急时刻,自动驾驶系统完全可通过随机的道德应对方案或直接刹车解决其困境。思想实验并不等同于现实状况,AI道德相关研究应将更多关注放在解决常见问题而非理想化的道德难题上。例如,自动驾驶汽车的相关道德研究应更关注行人精准高效检测、紧急避让等能够避免出现道德纠纷的领域。 (二)基于自然主义道德观的AI价值对齐该文章转自 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|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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