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。一方面，应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前，AI价值对齐技术还不够成熟，须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用，如军事、司法等领域，避免造成难以挽回的、大范围的负面后果，从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果，缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中，也应做好教育宣传工作，使人类意识到AI价值对齐的有限性，避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后，在确保安全的前提下，应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景，真正做到先试点再推广，循序渐进。另一方面，应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体，在此类人群中，AI价值对齐应慎之又慎，放缓速度，严格审查。其原因在于，与成人相比，未成年群体身心发展不够成熟，极易受到AI价值对齐相关风险的影响，被不良信息与不道德行为引导，形成不正确的价值观，从而做出危害社会的行为。此外，与年轻人相比，老年人生理与心理较为脆弱，技术适应性较差，极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观，当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时，极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由，但这并不意味着应平等分配道德责任，如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此，应借助制度化手段，通过建立正式的、全面的规范与程序，尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性，设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台，使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求，回应质疑，在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外，还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先，在技术上，可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”，为分析事故原因提供数据支持；其次，在经济上，可通过保险与税收的方式实现集体担责；再次，算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任；最后，监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查，精准追踪AI技术发展前沿，及时推动相关法规的更新与调整，确保其适用性与有效性。

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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