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

2025-01-15 19:49:04 2,494次浏览

[16]Ilia Shumailov, Zakhar Shumaylov, Yiren Zhao, et al. AI models collapse when trained on recursively generated data[J]. Nature,2024,631(8022):755-759. 值得注意的是,伦理学中被广泛讨论的道德困境无须交由AI处理。对于道德困境并不存在完美的解决办法,寄希望于AI并非良策。以自动驾驶汽车为例,“电车难题”之类的道德困境被高度简化与抽象化,并设置了极端对立的选择,实际上人类很少面对此类高难度道德决策。从现实的角度来看,关于自动驾驶汽车如何应对“电车难题”的研究并不具备较高的优先级。在危急时刻,自动驾驶系统完全可通过随机的道德应对方案或直接刹车解决其困境。思想实验并不等同于现实状况,AI道德相关研究应将更多关注放在解决常见问题而非理想化的道德难题上。例如,自动驾驶汽车的相关道德研究应更关注行人精准高效检测、紧急避让等能够避免出现道德纠纷的领域。 随着AI的普遍化与强大化,人类正处于“魔法师学徒”的境地,对齐问题(the alignment problem)成为最紧迫的问题之一,即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观,理解我们的意思或意图,最重要的是,以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现,价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月,OpenAI宣布成立“超级对齐”(superalignment)团队,计划花费4年时间、投入20%算力,全力解决超级智能的价值对齐问题。此外,谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛,旨在通过与政策制定者、学术界的合作,推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认,AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平,已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。

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