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。 [8][印]阿卡普拉沃·包米克.机器意识[M].王兆天，李晔卓，译.北京:机械工业出版社，2023. 就某种意义而言，这种对立倾向是技术崇拜意识形态的延续。自近代以降，当自然科学从整体性的学术体系中分离出来之后，“科学”与“社会”就被置于严格二分的状态中。长期以来，人们理所当然地认为，科学事实和其所言说的对象性实体作为自在之物，在被科学家发现之前就存在于这个世界上，任何社会的、文化的、意识形态的因素并不能影响或改变其存在。正因为如此，与后者的易变性和价值的情境性不同，科学排除了价值判断，呈现出“中立”和“客观”的超然。“在理性的控制之下引起人与自然物质转换的某种全球统一社会秩序形成的可能结构”，科学意识形态正是担当了这种提供连续性的秩序基础。马克斯·舍勒将实证科学及其结果与形而上学及宗教知识看作平行且分离的两个互不干扰的领域，认为后者是终极目标和价值旨归。

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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