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”

2025-01-18 07:42:09 3,997次浏览

令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 在AI的发展进程中运用这个基本方法,可以更好地探寻如何在变化中判断不确定性、如何在不确定性中寻求可能性、如何在可能性中分析未来趋势、如何在趋势中构建未来前景等问题。设计与使用“共生”的意义在于建立一种互相依赖、互相促进的关系,这种关系的核心在于双方的交流与协作,而非一方的单向作用。通过这种互动,才可以促进一个积极的反馈循环,从而推动设计和使用过程的不断进步和优化。那么,该如何形成这种互动呢?这需要从设计者和使用者两个不同维度共同聚焦“共生”。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|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
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