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

2025-01-21 12:55:49 8,524次浏览

一方面,应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前,AI价值对齐技术还不够成熟,须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用,如军事、司法等领域,避免造成难以挽回的、大范围的负面后果,从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果,缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中,也应做好教育宣传工作,使人类意识到AI价值对齐的有限性,避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后,在确保安全的前提下,应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景,真正做到先试点再推广,循序渐进。另一方面,应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体,在此类人群中,AI价值对齐应慎之又慎,放缓速度,严格审查。其原因在于,与成人相比,未成年群体身心发展不够成熟,极易受到AI价值对齐相关风险的影响,被不良信息与不道德行为引导,形成不正确的价值观,从而做出危害社会的行为。此外,与年轻人相比,老年人生理与心理较为脆弱,技术适应性较差,极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观,当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时,极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。 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。 参考文献

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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

2025-01-21 12:55:49 2,642次浏览

一方面,应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前,AI价值对齐技术还不够成熟,须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用,如军事、司法等领域,避免造成难以挽回的、大范围的负面后果,从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果,缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中,也应做好教育宣传工作,使人类意识到AI价值对齐的有限性,避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后,在确保安全的前提下,应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景,真正做到先试点再推广,循序渐进。另一方面,应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体,在此类人群中,AI价值对齐应慎之又慎,放缓速度,严格审查。其原因在于,与成人相比,未成年群体身心发展不够成熟,极易受到AI价值对齐相关风险的影响,被不良信息与不道德行为引导,形成不正确的价值观,从而做出危害社会的行为。此外,与年轻人相比,老年人生理与心理较为脆弱,技术适应性较差,极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观,当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时,极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。 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。 参考文献

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