在大模型技术狂飙突进的今天，随着数据规模和算力的不断提高，以及模型调整对于场景-价值多元化的适应，人工智能的性能持续跃迁，涌现不再是偶发的技术意外，数智应用的泛化性、通用性和界面友好性都有了质的提升，成为架构人类社会发展当之无愧的技术基底。如何建设安全有效的数智设备，避免人工智能因其自身的技术特征或外在原因的滥用产生危及人类的后果，已成为AI行业研发和应用过程中的核心议题之一。一方面，数智技术的全面嵌入和良好的交互性使得用户对人工智能的期许和信任度不断推高；另一方面，可解释性陷阱的存在以及技术-社会两者发展逻辑在本质上的异质性使得“AI威胁论”从未真正消失，对AI可能带来的风险和挑战进行防范的研究方向之一就是探索引导和操控“超智能”AI系统的新方法。其中的一种路径就是通过价值对齐的方式确保人工智能追求与人类价值观相适配的目标，敦促AI以对人类和社会有益的方式行事，不侵害人类的价值和权利。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。

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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