人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-21 17:37:18 3,734次浏览

无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。 在生物进化学看来，道德主要是一种合作形式与利他行为，二者有利于人类生存与繁衍，因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为，“同情是纯粹的合作，公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本，为他人带来净利益，便展现为利他主义。据考古学可知，大约4万年前，智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”，拥有了道德感，开始照顾老弱病残，成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上，此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原，合作狩猎大大提升了效率与安全性，集体养育后代减少了时间与资源成本，共同防御提升了对抗外部威胁的能力，真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后，随着时间的推移，人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域，为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是，此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在，根据理查德·道金斯（Richard Dawkins）的理论，成功基因的一个突出特性是无情的自私性，这将导致个体行为的自私性，只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义，普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此，塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）与赫伯特·金迪斯（Herbert Gintis）认为，支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三：第一，人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺；第二，人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范，如声誉选择；第三，拥有大量合作成员的群体，能够在与其他群体的竞争中取胜，获得繁殖优势，并通过文化传播扩散合作行为。此外，模仿也是关键因素，当个体注意到合作者获得了高利益，便会模仿其合作行为；当父母经常做出利他行为，幼年个体便会不自觉模仿。由此，合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之，无论是通过暴力驯化还是自我驯化，随着对非道德个体的压制和消灭，人类的基因库与行为方式逐渐改变，经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。

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无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。 在生物进化学看来，道德主要是一种合作形式与利他行为，二者有利于人类生存与繁衍，因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为，“同情是纯粹的合作，公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本，为他人带来净利益，便展现为利他主义。据考古学可知，大约4万年前，智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”，拥有了道德感，开始照顾老弱病残，成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上，此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原，合作狩猎大大提升了效率与安全性，集体养育后代减少了时间与资源成本，共同防御提升了对抗外部威胁的能力，真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后，随着时间的推移，人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域，为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是，此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在，根据理查德·道金斯（Richard Dawkins）的理论，成功基因的一个突出特性是无情的自私性，这将导致个体行为的自私性，只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义，普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此，塞缪尔·鲍尔斯（Samuel Bowles）与赫伯特·金迪斯（Herbert Gintis）认为，支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三：第一，人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺；第二，人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范，如声誉选择；第三，拥有大量合作成员的群体，能够在与其他群体的竞争中取胜，获得繁殖优势，并通过文化传播扩散合作行为。此外，模仿也是关键因素，当个体注意到合作者获得了高利益，便会模仿其合作行为；当父母经常做出利他行为，幼年个体便会不自觉模仿。由此，合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之，无论是通过暴力驯化还是自我驯化，随着对非道德个体的压制和消灭，人类的基因库与行为方式逐渐改变，经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。

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