因此，人工智能的价值对齐问题从本质上来说，既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估，也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中，而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天，简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑，在现有实践和未来趋势中，人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势，这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比，协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性，这也是后人类知识图谱生成的方式之一。 [10][美]尼尔·波斯曼.技术垄断:文化向技术投降[M].何道宽，译.北京:中信出版集团，2019:121. 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。

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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