因此，人工智能的价值对齐问题从本质上来说，既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估，也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中，而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天，简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑，在现有实践和未来趋势中，人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势，这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比，协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性，这也是后人类知识图谱生成的方式之一。 OpenAI超级对齐团队的解散为价值对齐问题的解决提供了另外一种思路：与其着眼于现有大模型的价值对齐，既需要面对价值本身的复杂性及其与人工智能性能的张力问题，还需要面对下游风险加剧的问题，不如专注于AI更多的可能性与开放式人机生态体系的打造，通过有效的人机交互与环境感知，鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分担的人工智能。吴冠军在分析Midjourney的风险防控时，也谈到：“过滤”的非持续有效性，可以通过互动机制改善识别——“在互动过程中，我们需要探寻可能存在的突破点或‘短路’机制，识别用于切入并可能导致系统无法完全过滤此类信息的入口。这揭示了世界的复杂性和趣味性。”于2023年9月成立的法国生成式人工智能委员会在2024年3月向政府提交的新时期法国人工智能发展建议报告中特别提到，开放性是人工智能发展的基础。报告指出必须从技术开发和市场开放两方面预防所可能导致的集中化风险，支持多元主体之间的竞争。无论是应对人类社会的复杂性，还是防范由技术所导致的任何形式垄断，开放性都是极为核心的一个维度。这就如同拉图尔所强调的行动者穿梭于其间的“网络”概念，而人工智能也正是这些行动者之一。 2024年7月，OpenAI宣布解散超级对齐团队。表面上看，这是OpenAI内部发展不同方面优先级之间竞争失衡和资源分配的结果，但从另一个角度也展现出价值对齐的推进难度。然而，笔者的目的并不在于从技术角度解析现有的价值对齐工具的有限性及其模型风险，而是躬身进入价值对齐理念背后的技术观，揭示其潜在的控制论色彩，解读它所可能导致的对于人机关系的狭隘误读，进而在技术哲学批判的基础上探究它所面对的挑战。因为，恰恰只有抛弃简单乐观的价值移植，重回技术-社会自身发展逻辑，直面其复杂性，才有可能在数智高速飞跃的时代重新为人工智能的发展划定边界和准则，并建构起新型的人机交互和融合的健康模式。