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”

2025-01-24 14:21:07 6,261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。 [15]闫宏秀. 基于信任视角的价值对齐探究[J].浙江社会科学,2024(6):39-48+157. [12]Krügel S, Ostermaier A, Uhl M. Zombies in the loop?Humans trust untrustworthy AI-advisors for ethical decisions[J]. Philosophy & technology,2022,35(1): 1-37.

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