在大模型技术狂飙突进的今天，随着数据规模和算力的不断提高，以及模型调整对于场景-价值多元化的适应，人工智能的性能持续跃迁，涌现不再是偶发的技术意外，数智应用的泛化性、通用性和界面友好性都有了质的提升，成为架构人类社会发展当之无愧的技术基底。如何建设安全有效的数智设备，避免人工智能因其自身的技术特征或外在原因的滥用产生危及人类的后果，已成为AI行业研发和应用过程中的核心议题之一。一方面，数智技术的全面嵌入和良好的交互性使得用户对人工智能的期许和信任度不断推高；另一方面，可解释性陷阱的存在以及技术-社会两者发展逻辑在本质上的异质性使得“AI威胁论”从未真正消失，对AI可能带来的风险和挑战进行防范的研究方向之一就是探索引导和操控“超智能”AI系统的新方法。其中的一种路径就是通过价值对齐的方式确保人工智能追求与人类价值观相适配的目标，敦促AI以对人类和社会有益的方式行事，不侵害人类的价值和权利。然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。然而，这种互渗式的建构主义立场在拉图尔看来远未击中要害。因为，所谓“社会”建构的提法依旧将“社会”作为一个先验存在的实体独立于科学之外。只不过这一次，科学知识社会学将优先性的天平倾向了名为“社会”的假设集合，使其成为可能施加控制的一方。事实上，不但科学不是独立的存在，社会亦然，它是“另外一段不可见时空中不同力量之间凝结和固化的产物”，所谓“科学”，亦即是这诸多力量之一。尽管这也是拉图尔称之为“尽可能将精确知识与权力运作之间的二分割裂状态重新交织起来”的努力，但它并没有从本质上摆脱决定论的控制色彩。为了消除这种误解，拉图尔在再版自己和史蒂夫·伍尔加合著的《实验室生活：科学事实的社会建构》时将其改名为《实验室生活：科学事实的建构过程》，以此和社会建构主义划清界线。两位作者根据经验性的实验室研究过程提出，科学研究对象实际上是在实验室内由习俗性的观念、规范和方法构建而成的概念体系，并非独立于仪器和范式之外的存在，而是社会存在的展现方式之一。换言之，社会具身性的文化、习俗和观念对于科学研究及其方法的理解和界定同时决定了科学研究对象的合法性。正因为如此，科学活动本身应当被视为一种理念、传统和特定文化实践的体系——科学是一种文化，而非独立性的“中立”原则，社会同样也不只是价值的集合，它们之间互相界定，彼此参与，必须重新思考科学之所是以及社会之所是、所能的全部内涵。在这个意义上而言，拉图尔遵循了安德鲁·芬伯格对于技术哲学的社会使命的界定：对被默认为理所当然的现代性的合理性进行反思。他对科学实践把曲解的现象解读为事实非常不满，因而重释了科学实验对所谓“科学事实”的建构过程，希望以具有人类学意义的实践活动引导读者重新理解科学实践及其与社会的关系，从而消除人们观念中自然和社会之间的绝对分野。由此出发，他对于现代科学技术所制造的科学意识形态崇拜提出了批判，并关注科学与社会的联合生产同权力互构过程中的关系网络，探讨为何以某种方式提出问题并界定其条件的机制。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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