AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线，是应对AI失控风险的有效手段。“实际上，控制问题——也就是如何控制超级智能，似乎非常困难，而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现，它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置，而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来，在目标选择上，应具备审度思维，仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性，审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实，在特定场合与特定任务中，无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习，AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于，它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟，人类无法准确预知AI通用场景与具体情境，既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输，又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此，有限主义认为，正是试图让机器学习模型通用，才极易引发失控风险。首先，AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据，人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为，道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观，如公平、利他、不伤害等，但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响，人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向，并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如，工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率，而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理，致力于AI治理与创新齐头并进，引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向，中国强调集体利益与社会和谐，而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人，对同一现象存在不同的价值判断，在人类价值观无法对齐的情况下，AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此，AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性：一方面，投喂给AI的道德案例来源于过去与现在，因此，在面对未来的全新道德情境时，无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断，毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度，难以想象AI是否会成为独立的道德主体；另一方面，即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习，充分了解不同地区的价值差异，也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如，当某些AI社交软件在全球平台上运行时，难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观，因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外，在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论，当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时，面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。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。

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

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