其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。一味追求通用AI，并试图实现通用AI价值对齐，将产生额外的对齐税（alignment tax）。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致，所需付出的额外成本，例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比，通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性，因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理，对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率，造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位，背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐，不如关注专用AI的性能提升与对齐方法，使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。

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

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