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 04:47:17 6,131次浏览

此外,在有限主义看来,AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为,帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中,智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如,AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配,并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策,做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策,以逐渐逼近最优解。首先,确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的,其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策;其次,通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分,选取表现最好的模型进入下一代;再次,通过交叉操作,将两个优秀模型的参数进行结合和重组,并随机修改新AI模型的部分参数,引入新的遗传多样性;最后,用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行,AI模型不断优化,直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如,护理机器人运用进化算法,可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时,做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外,模仿学习方法(如逆强化学习与行为克隆的运用)使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如,AI助理法官通过逆强化学习,学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量,避免受原生数据影响而产生偏见行为。 但是,AI价值对齐亦存在问题。从根本上来看,现有的各类AI价值对齐方案遵循AI发展的自由主义进路,坚持类人AI理念,强调技术至上,主张资本的无序扩展与有效加速主义(effective accelerationism, e/acc)。具体来说,AI价值对齐追求类人道德,对技术发展极度乐观,试图借助科学知识与技术手段,使AI习得人类价值观。人类道德是不完美的,类人道德并非圣人道德,并不一定有益于人类。因此,虽然AI价值对齐将有益AI视为最终目标,但是在实践路径上却发生偏移,逐渐趋向自由主义进路,不可避免地伴随着AI失控、人类机器化、无人担责与AI滥用等风险。 具体来说,AI价值对齐设计应遵循“道德交互设计”与“防止恶”的理念。首先,“在人机交互过程中实现道德设计,强调人与智能机器之间的道德信息交换,人为智能机器提供可计算的道德理论,智能机器为人提供计算过程和可供选择的计算结果,在人和智能机器的互动过程中实现一种‘推荐—选择’的道德设计”。其次,在人类向AI植入道德原则时,与其花费大量精力考虑各类道德规范之间的相容性,不如在AI中嵌入通用的、简明的道德禁令,统一禁止AI未来可能出现的明显不道德行为,便于AI系统执行与理解。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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