一味追求通用AI,并试图实现通用AI价值对齐,将产生额外的对齐税(alignment tax)。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致,所需付出的额外成本,例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比,通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性,因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理,对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率,造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位,背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐,不如关注专用AI的性能提升与对齐方法,使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。 [8][美]迈克尔·托马塞洛.人类道德自然史[M].王锐俊,译.北京:新华出版社,2017. 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。

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