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

2025-01-20 21:14:08 1,400次浏览

总之,控制AI价值对齐的应用范围的关键在于建立严格的审查机制。在AI设计、生产、应用的全时段都应进行严格的价值对齐审查,并进行全面的风险评估,根据实际状况及时反馈并动态调整AI价值对齐的应用范围。此外,还应通过跨学科协作制定出严密可行的应急预案,确保AI价值对齐出现风险时能够迅速、科学、有效应对。 在现有技术路径中,AI价值对齐方案可分为两大类:插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐(plug-in alignment)包括参数高效的调整(parameter-efficient tuning)、输出矫正(output rectification)、上下文学习(in content learning);微调式对齐(fine-tuning based alignment)包括全监督微调 (supervised fine-tuning, SFT)和基于人类反馈的强化学习微调(reinforcement learning from human feedback, RLHF)。此外,Anthropic公司提出的“宪法人工智能”(constitutional AI)作为一种微调方法,主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则,力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 此外,在有限主义看来,AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为,帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中,智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如,AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配,并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策,做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策,以逐渐逼近最优解。首先,确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的,其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策;其次,通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分,选取表现最好的模型进入下一代;再次,通过交叉操作,将两个优秀模型的参数进行结合和重组,并随机修改新AI模型的部分参数,引入新的遗传多样性;最后,用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行,AI模型不断优化,直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如,护理机器人运用进化算法,可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时,做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外,模仿学习方法(如逆强化学习与行为克隆的运用)使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如,AI助理法官通过逆强化学习,学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量,避免受原生数据影响而产生偏见行为。

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