和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同，价值的不连续性来源于其自身的特征，从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断，而更像是一个具有弹性的语法体系，其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则，包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式，体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响，如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间，然后根据场景调用。于是，下游应用中的相关符号被赋值，并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝，“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关，而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解，只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说，价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异，而是关乎人工智能设计和算法治理的问题，更简单地说，它是一个具有自主性的智能体应不应该，以及如何设计的问题。 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。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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