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

2025-01-13 15:28:49 3,611次浏览

人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习,随着AI价值对齐程度的不断加深,AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策,人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中,人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外,为保证大模型参数规模的持续扩展,某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现,在训练中不加区分地使用AI生成的内容,将产生“模型崩溃”(model collapse)效应,最终输出失真内容。因此,当合成数据与人类数据共同作为训练数据时,AI很难与人类价值完全对齐,无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时,人类将难以发现甚或置之不理。长此以往,AI价值对齐的方向将发生反转,AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐,人类的价值认知会逐渐产生偏差,认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终,AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化,当社会的大部分决策都由AI做出时,社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准,人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者,将日益成为智能机器的某种配件。 [2]刘永谋,白英慧.坚持人工智能(AI)发展的有限主义进路[J].科学·经济·社会,2023 (6):58-71. 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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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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人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习,随着AI价值对齐程度的不断加深,AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策,人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中,人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外,为保证大模型参数规模的持续扩展,某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现,在训练中不加区分地使用AI生成的内容,将产生“模型崩溃”(model collapse)效应,最终输出失真内容。因此,当合成数据与人类数据共同作为训练数据时,AI很难与人类价值完全对齐,无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时,人类将难以发现甚或置之不理。长此以往,AI价值对齐的方向将发生反转,AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐,人类的价值认知会逐渐产生偏差,认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终,AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化,当社会的大部分决策都由AI做出时,社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准,人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者,将日益成为智能机器的某种配件。 [2]刘永谋,白英慧.坚持人工智能(AI)发展的有限主义进路[J].科学·经济·社会,2023 (6):58-71. 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。

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