跳出自由主义框架，以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上，转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法，认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段，人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上，波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法，如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计，并对可行性与效果进行评估。此外，斯图尔特·罗素（Stuart Russell）同样强调，要保持对AI的绝对控制权，确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系，即：当致力于使AI实现人类目标时，应明确人类的目标是不确定的，如此才能确保AI服从于人类，在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆，还是斯图尔特·罗素，均遵循AI发展的有限主义进路，强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的，“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉，即使追求真理的冲动，最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对，有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展，“重要的是努力控制，而不是完成控制”。因此，在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案，才能确保AI安全、有益、实用，避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 [15]Yizhong Wang， Yeganeh Kordi， Swaroop Mishra， et al. Self-instruct: aligning language model with self generated instructions[EB/OL]. （2022-12-20）[2024-07-16]. https:∥arxiv.org/abs/2212.10560.

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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