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

2025-01-06 10:18:43 4,111次浏览

在有限主义看来,自由主义进路下的AI价值对齐难题包含三个方面,即基于数据依赖性的AI价值对齐时空有限性、基于模仿差异性的AI价值对齐类人有限性,以及基于算法局限性的AI价值对齐算法有限性。这是引发AI价值对齐功能有限性的根本原因。 随着AI的普遍化与强大化,人类正处于“魔法师学徒”的境地,对齐问题(the alignment problem)成为最紧迫的问题之一,即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观,理解我们的意思或意图,最重要的是,以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现,价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月,OpenAI宣布成立“超级对齐”(superalignment)团队,计划花费4年时间、投入20%算力,全力解决超级智能的价值对齐问题。此外,谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛,旨在通过与政策制定者、学术界的合作,推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认,AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平,已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。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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