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”

2025-01-21 13:42:58 6,105次浏览

作为AI设计者,其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知,其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机(技)交互中所表现出的“意图”去理解在人-机(技)交互中AI的动态性,对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知,关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗,帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险,才能优化人与AI的交互,确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。 《2022 年公共事务脉动调查报告:美国人眼中的商业与政府》(2022 Public affairs pulse survey report: what Americans think about business and government)显示,普通公众对美国技术行业的信任度在所有行业中处于“较低”水平。虽然AI系统在各个领域都迎来了变革时代,但其固有的不可预测性、不可解释性和不可控制性特征引发了人们对AI安全的担忧。同时,高级AI系统的复杂性,加上人类理解的固有局限性,意味着即使是这些系统的创建者也可能无法完全预测它们的能力和潜在的不安全影响。这种无法预测的能力和潜在的负面影响,一方面可诱发人-机(技)信任关系的解体,另一方面则可能带来了人-机(技)共生关系的异化。因此,信任危机可谓是AI变革时代影响最为深远的危机之一。 从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。

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2025-01-21 13:42:58 5,530次浏览

作为AI设计者,其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知,其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机(技)交互中所表现出的“意图”去理解在人-机(技)交互中AI的动态性,对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知,关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗,帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险,才能优化人与AI的交互,确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。 《2022 年公共事务脉动调查报告:美国人眼中的商业与政府》(2022 Public affairs pulse survey report: what Americans think about business and government)显示,普通公众对美国技术行业的信任度在所有行业中处于“较低”水平。虽然AI系统在各个领域都迎来了变革时代,但其固有的不可预测性、不可解释性和不可控制性特征引发了人们对AI安全的担忧。同时,高级AI系统的复杂性,加上人类理解的固有局限性,意味着即使是这些系统的创建者也可能无法完全预测它们的能力和潜在的不安全影响。这种无法预测的能力和潜在的负面影响,一方面可诱发人-机(技)信任关系的解体,另一方面则可能带来了人-机(技)共生关系的异化。因此,信任危机可谓是AI变革时代影响最为深远的危机之一。 从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。

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