由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢? AI的欺骗行为究竟是更类似于人类欺骗,还是动物欺骗呢?这个问题归根结底在于AI欺骗是有意的行为还是无意的结果。值得注意的是,AI是否具有欺骗的意图,以及是否表现出有意图的行为,这是两个不同的问题。如果从行为主义的视角来审视,一个机器人因其行为和外观被认为具有某种能力(比如意图或情感),那么就有理由认为这种能力是真实存在的。因此,为了预防AI发展可能带来的风险,理解AI的欺骗行为和其在价值对齐过程中的表现形式,变得极为重要。这将有助于更好地把握AI的发展趋势,确保其在符合伦理和价值的前提下发展。依据行为表现出的“意图”,目前讨论比较多的欺骗性价值对齐类型在“意图”和“主体”上的关系可以简单地划分为四个象限(图1)。 在特定情境下,欺骗可能作为一种手段,旨在适应人类的常规认知,使受骗者获益。这种欺骗并非出于自私,而是为了实现利他的目的。纪尧姆·阿利尼耶(Guillaume Alinier)和丹尼斯·奥里奥(Denis Oriot)的研究就证明了在低风险的研究环境中,欺骗以合乎道德的方式在教育中使用。其研究结果显示,为了学习者的发展而使用“善意的欺骗”可以促使学习者进行批判性思考。因此,从AI的应用来看,使用得当的欺骗机制可以弥补AI在人-机(技)交互过程中的性能,使AI表现得更值得信赖和更善解人意,令使用者的使用体验更好。例如,Siri等语音助手通常被设定为女性角色,这会让手机用户倍感亲和。这同时也说明了为了使AI更好地服务于人类,接受AI欺骗是生活在AI变革时代的人必须要做的准备。

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