人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2024-12-28 13:04:31 1,703次浏览

第四象限是AI设计者利用AI来隐藏其真实行为的欺骗行为。实质上与人际交往间的欺骗行为毫无二致,其中AI作为一种特殊的欺骗工具存在,背后支撑欺骗行为的是人类的欺骗意图。DeepFake正是这种利用数字技术构建虚假媒体内容的主要欺骗形式,并且该技术的欺骗主体通常是以使用者的身份行动。作为机器学习子集的深度学习是DeepFake的底层支撑,深度学习的算法蛮力令AI欺骗的范围进一步扩大,导致DeepFake可以生成海量的令人惊讶的逼真内容,误导人类,使得AI欺骗的社会影响显现出空前普遍的存在。 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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第四象限是AI设计者利用AI来隐藏其真实行为的欺骗行为。实质上与人际交往间的欺骗行为毫无二致,其中AI作为一种特殊的欺骗工具存在,背后支撑欺骗行为的是人类的欺骗意图。DeepFake正是这种利用数字技术构建虚假媒体内容的主要欺骗形式,并且该技术的欺骗主体通常是以使用者的身份行动。作为机器学习子集的深度学习是DeepFake的底层支撑,深度学习的算法蛮力令AI欺骗的范围进一步扩大,导致DeepFake可以生成海量的令人惊讶的逼真内容,误导人类,使得AI欺骗的社会影响显现出空前普遍的存在。 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。

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