谈到价值对齐，就不得不提到另一个稍显生硬却更为直接地表达了某种意义上人机对立的概念：价值嵌入。从本质层面来看，这两个概念都是基于“对立论”的视角，强调数字技术自身的运行和发展所具有的超强自治性，强调人工智能技术与人类权利和福祉之间的对立和冲突，希望通过算法伦理审查、增加数据离散度以及预训练模型微调的技术方式，将具有特定人类价值倾向的立场和原则“移植”到智能设备中，从而最大限度地预防和消解技术理性与社会理性的差异所导致的风险和负面效应。在这里，人工智能被设想成了和人类智能处于对立位置的价值中空物，它被作为实体从技术的第三持存中剥离出来，评论者丝毫没有意识到人工智能技术的任何具体化形式，本身已经负载着人类智性积累及其社会文化内涵。这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora，还是谷歌的Gemini、Gemma，即便是所谓的多模态大模型，也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于，欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起，而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法，而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等，而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型，但依旧没有使问题变得好转，因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡，同时也会产生不同的意义模式，当其被去语境化为普遍符号的时候，就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明，部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征，并且，大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小，从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一，它有可能导致价值极化的出现。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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