在技术的原初设定中，价值对齐作为一种人工智能治理方法，彰显的是技术设计者企图通过人类价值嵌入机器体系的方式获得更加可靠的人工智能产品的信心。然而，在面对技术-社会的复杂互动关系时，价值对齐却无法真正有效付诸实践。一方面，潜藏于价值对齐背后的人类中心主义的控制幻想假设了一种以人类现有道德水平和认知为基准的整体性解决方案，坚信人类所形成的价值体系和原则足以为人工智能技术的发展植入更好的目标和原则。这无疑是一种人类在面对人工智能时的“造物主式”的傲慢。另一方面，围绕着价值观差异所引发的冲突、斗争等长久地存在于人类社会发展始终，历史性和多元性构成了价值观本身的特质。那么，在面对人工智能的治理问题时，人类何以能够空前地达成一种价值观念上的统一并将其附加于人工智能之中？如若不能，一种更加危险的趋势或许正酝酿于价值对齐的设计之中：人工智能技术的掌握者是否会以特定的价值实现对AI的“对齐”，进而诱使无所不在的人工智能产品以技术无意识的方式实现对人类群体的普遍性对齐？然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。这种话语对人工智能技术发展全过程中的价值性因素视而不见，代之以一种抽象性的人机价值差异，这其实是对人工智能输出结果的不如人意的解释，也是对发生问题的边界的设定。在界定中，抽象的“人类”价值和正确性的场域得以确保，但不是以本质主义的方式（因为价值的多元化），而是以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在，关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上，不向人类内部返回。这既反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性，也召唤了古老的价值殖民方式的回归。价值对齐隐含的“人类价值”预设以一种一元论的方式制造了作为操控性主体的单一基质和连续性，而“对齐”过程则被理解为由这个主体发起的单向过程，丝毫没有意识到在已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布对人工智能技术的影响。价值对齐强调的始终是主体形而上的尊位，它有权决定“嵌入”“对齐”或视若无睹。然而，越是承认数字技术所具有的自治性，就越应该意识到所谓问题的解决不是（也绝不可能是）价值对齐这种“由主体发起并最终导致一系列固定后果的因果过程”。人工智能表现出来的价值“错位”不仅发生在技术形成到应用的整个流程中，而且如前所述，其本身也是一个基于复杂性因素不断叠加的过程。当然这并不是说对人工智能输出中那些令人不安的问题不能进行治理，只是价值对齐这样的措辞会基于错误的人机关系设想而夸大人类主体的能动性，并误导不合理的解决方式。如在数据治理过程中存在的工具理性与价值理性之间价值导向层面的矛盾，是不是仅靠价值移植就能解决，其本身就存在疑问。而要在数字化、智能化转型的浪潮中加快推动符合人文主义价值的数字生态治理机制，则需要从正视人工智能和人类智能的关系开始，进而深入分析问题的成因。

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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