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 11:23:09 5,908次浏览

跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 但是,AI价值对齐亦存在问题。从根本上来看,现有的各类AI价值对齐方案遵循AI发展的自由主义进路,坚持类人AI理念,强调技术至上,主张资本的无序扩展与有效加速主义(effective accelerationism, e/acc)。具体来说,AI价值对齐追求类人道德,对技术发展极度乐观,试图借助科学知识与技术手段,使AI习得人类价值观。人类道德是不完美的,类人道德并非圣人道德,并不一定有益于人类。因此,虽然AI价值对齐将有益AI视为最终目标,但是在实践路径上却发生偏移,逐渐趋向自由主义进路,不可避免地伴随着AI失控、人类机器化、无人担责与AI滥用等风险。 在认知神经科学领域,人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图(EEG)、事件相关电位(ERP)等电信号方法以及正电子发射断层技术(PET)、功能磁共振成像(fMRI)等方法”,可发现大脑中有两个与道德相关的系统:情感系统与认知系统。在情感系统中,杏仁核在面临道德情境时会被激活,产生愤怒和恐惧等情绪反应,进而影响道德判断;岛叶与同情、内疚等道德情感相关,有助于推动我们做出道德行为;腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息,并结合认知信息,做出综合的道德决策。在认知系统中,背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊;下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态;前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外,大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁,能够确保人类在面临复杂的道德情境时,综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质,是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时,大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感,使主体对奖励产生依赖与渴望,进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为(如看到他人受苦时给予帮助)并得到认可与积极反馈,多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中,多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。

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