这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora，还是谷歌的Gemini、Gemma，即便是所谓的多模态大模型，也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于，欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起，而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法，而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等，而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型，但依旧没有使问题变得好转，因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡，同时也会产生不同的意义模式，当其被去语境化为普遍符号的时候，就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明，部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征，并且，大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小，从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一，它有可能导致价值极化的出现。结语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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