[5]贾开，）赵静.技术嵌入、价值倾向与算法分类治理[J].经济社会体制比较，）2023（4）:101-111. 和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同，价值的不连续性来源于其自身的特征，从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断，而更像是一个具有弹性的语法体系，其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则，包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式，体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响，如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间，然后根据场景调用。于是，下游应用中的相关符号被赋值，并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝，“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关，而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解，只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说，价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异，而是关乎人工智能设计和算法治理的问题，更简单地说，它是一个具有自主性的智能体应不应该，以及如何设计的问题。价值对齐反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性，其本质潜藏着一种价值维度上的人类中心主义投射，同时也体现了人类在技术自治性面前的不安感。价值对齐是一种企图将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决的技术治理方法。然而，将人类价值观嵌入人工智能系统，一方面会使得技术的发展成为最小化人类责任的借口；另一方面，这种话语以一种抽象性的人机价值差异掩盖了人工智能技术发展全过程中的价值性因素，从而以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在，使得关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上，而不向人类内部返回。从这个意义上来说，人工智能已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布现实，是一个关于“具有自主性的智能体应该和不应该被如何设计”的问题。因此，人工智能的价值判断基础应当由外在的价值嵌入转向具身认知和知觉能力的形成。只有通过有效的人机交互与环境感知，打造开放式人机生态体系，鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分担的人工智能，才能防范由技术所导致的任何形式的垄断。

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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