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

2025-01-21 21:33:57 9,431次浏览

具体来说,AI价值对齐设计应遵循“道德交互设计”与“防止恶”的理念。首先,“在人机交互过程中实现道德设计,强调人与智能机器之间的道德信息交换,人为智能机器提供可计算的道德理论,智能机器为人提供计算过程和可供选择的计算结果,在人和智能机器的互动过程中实现一种‘推荐—选择’的道德设计”。其次,在人类向AI植入道德原则时,与其花费大量精力考虑各类道德规范之间的相容性,不如在AI中嵌入通用的、简明的道德禁令,统一禁止AI未来可能出现的明显不道德行为,便于AI系统执行与理解。 总之,有限主义认为,对道德的自然主义解释是有限度的,道德虽然在自然方面持续演化,但同时在文化方面也不断建构,因此应避免走到决定论的地步。人类的道德行为是“自然—先天”与“文化—后天”两方面综合作用的结果,既有自然属性,也有社会属性。因此,较为合理的解释可被总结为“道德的自然空间说”。即:人类的生物学特征给我们的道德观念以某种自然主义基础或框架,使之不可能超出某种可能性空间,但这种限制并不导致唯一性的道德观念,而是存在细节上的多元化道德选择。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

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具体来说,AI价值对齐设计应遵循“道德交互设计”与“防止恶”的理念。首先,“在人机交互过程中实现道德设计,强调人与智能机器之间的道德信息交换,人为智能机器提供可计算的道德理论,智能机器为人提供计算过程和可供选择的计算结果,在人和智能机器的互动过程中实现一种‘推荐—选择’的道德设计”。其次,在人类向AI植入道德原则时,与其花费大量精力考虑各类道德规范之间的相容性,不如在AI中嵌入通用的、简明的道德禁令,统一禁止AI未来可能出现的明显不道德行为,便于AI系统执行与理解。 总之,有限主义认为,对道德的自然主义解释是有限度的,道德虽然在自然方面持续演化,但同时在文化方面也不断建构,因此应避免走到决定论的地步。人类的道德行为是“自然—先天”与“文化—后天”两方面综合作用的结果,既有自然属性,也有社会属性。因此,较为合理的解释可被总结为“道德的自然空间说”。即:人类的生物学特征给我们的道德观念以某种自然主义基础或框架,使之不可能超出某种可能性空间,但这种限制并不导致唯一性的道德观念,而是存在细节上的多元化道德选择。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

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