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

2025-01-16 10:42:09 4,338次浏览

这种二元对立与价值对齐背后的心理机制如出一辙,都体现了对智能对象的控制化叙事——无论是最初的简单工具化还是后来以辨别(《仿生人会梦见电子羊吗》)或拯救(价值对齐)的方式来重新赢回控制权的可能。菲利普·K.迪克以反讽的方式对人类的这一核心特质和潜在的优越性进行了颠覆:其一,在他的笔下,仿生人蕾切尔不但几乎通过了测试,甚至展现出对同类仿生人的移情,而这正是人类无论如何也做不到的。不仅如此,小说中的真正人类,不管是其他的仿生人追捕者,还是男主人与其妻子,彼此之间都以自身为中心,缺乏理解和关切。在两相对照下,移情作为被人普遍相信的区分特征的地位摇摇欲坠。其二,在小说的第十八章,移情共鸣箱被揭露为是一个巨大的骗局,它所表现出来的融合感以及测试量表的标准不过是一种人为的编织和表演。于是,无论是根据“移情”与否所进行的对仿生人的猎捕,还是关于“移情”本身的神话,都不过是维护人类居上位的优越感制造出来的叙事。它可以是“移情”,也可以是人类假设人工智能不具有或无视其具有(正如将智能装置设想为价值“中立”的空心体一般)的其他特质。当用这种特质对客体进行判断的时候,往往和客体的真实情形无关,而仅仅和据此做出结论的预设有关。 吴静,南京师范大学公共管理学院哲学系教授、博士研究生导师,南京师范大学数字与人文研究中心主任 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

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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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这种二元对立与价值对齐背后的心理机制如出一辙,都体现了对智能对象的控制化叙事——无论是最初的简单工具化还是后来以辨别(《仿生人会梦见电子羊吗》)或拯救(价值对齐)的方式来重新赢回控制权的可能。菲利普·K.迪克以反讽的方式对人类的这一核心特质和潜在的优越性进行了颠覆:其一,在他的笔下,仿生人蕾切尔不但几乎通过了测试,甚至展现出对同类仿生人的移情,而这正是人类无论如何也做不到的。不仅如此,小说中的真正人类,不管是其他的仿生人追捕者,还是男主人与其妻子,彼此之间都以自身为中心,缺乏理解和关切。在两相对照下,移情作为被人普遍相信的区分特征的地位摇摇欲坠。其二,在小说的第十八章,移情共鸣箱被揭露为是一个巨大的骗局,它所表现出来的融合感以及测试量表的标准不过是一种人为的编织和表演。于是,无论是根据“移情”与否所进行的对仿生人的猎捕,还是关于“移情”本身的神话,都不过是维护人类居上位的优越感制造出来的叙事。它可以是“移情”,也可以是人类假设人工智能不具有或无视其具有(正如将智能装置设想为价值“中立”的空心体一般)的其他特质。当用这种特质对客体进行判断的时候,往往和客体的真实情形无关,而仅仅和据此做出结论的预设有关。 吴静,南京师范大学公共管理学院哲学系教授、博士研究生导师,南京师范大学数字与人文研究中心主任 这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。

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