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”

2025-01-09 00:22:15 4688次浏览

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图灵测试作为一个思想实验，利用行为就人-机（技）互动的状况得出结论，展现了行为线索是证明人类某些能力的最令人信服的证据。事实上，图灵测试的机器智能部分可被视为是现代聊天机器人的前身。在图灵测试中，欺骗一直作为一条“副线”贯穿始终。因此，从图灵测试的本质来看，根据AI行为结果判定欺骗类型以求应对之策是一个有价值的进路，而重视AI欺骗时所表现出的“意图”正是其中重要的一环。 从技术发展的视角来看，由技术原理或者机理的不透明形成的“黑箱”并非仅仅出现在当下。因此，从这个角度来看，算法“黑箱”并不是一个新现象，甚至可以说它根本不构成一个问题。在AI出现之前，人类已经依赖自己内在的、直觉的判断和经验来做出决策。这种基于经验的不透明性一直是人类所接受的，是人类本性的一部分。然而，在这里，并非意指此类黑箱的正确性与应当性，而是旨在呼吁人类应当充分正视这种不透明性，并应积极探寻对于此类欺骗的应对。 由于对AI欺骗行为的恐惧，部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机（技）信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性，他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的，才可以在社会中被普遍应用。然而，塞巴斯蒂安·克吕格（Sebastian Krügel）等的一项实证研究中得到的数据却表明，人在寻求建议时，“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上，AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰，他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么，该如何看待这种现象呢？

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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”

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