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。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。

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

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