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”

2025-01-15 04:32:38 4,879次浏览

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。 AI的欺骗行为究竟是更类似于人类欺骗,还是动物欺骗呢?这个问题归根结底在于AI欺骗是有意的行为还是无意的结果。值得注意的是,AI是否具有欺骗的意图,以及是否表现出有意图的行为,这是两个不同的问题。如果从行为主义的视角来审视,一个机器人因其行为和外观被认为具有某种能力(比如意图或情感),那么就有理由认为这种能力是真实存在的。因此,为了预防AI发展可能带来的风险,理解AI的欺骗行为和其在价值对齐过程中的表现形式,变得极为重要。这将有助于更好地把握AI的发展趋势,确保其在符合伦理和价值的前提下发展。依据行为表现出的“意图”,目前讨论比较多的欺骗性价值对齐类型在“意图”和“主体”上的关系可以简单地划分为四个象限(图1)。 (一)从图灵测试看欺骗的“共生”

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