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

2025-01-11 11:04:41 1,287次浏览

跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 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。 上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。

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跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 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。 上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。

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