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

2025-01-24 10:01:43 9,665次浏览

[4][美]斯图尔特·罗素.AI新生:破解人机共存密码:人类最后一个大问题[M].张羿,译.北京:中信出版集团,2020:20. 一味追求通用AI,并试图实现通用AI价值对齐,将产生额外的对齐税(alignment tax)。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致,所需付出的额外成本,例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比,通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性,因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理,对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率,造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位,背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐,不如关注专用AI的性能提升与对齐方法,使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

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[4][美]斯图尔特·罗素.AI新生:破解人机共存密码:人类最后一个大问题[M].张羿,译.北京:中信出版集团,2020:20. 一味追求通用AI,并试图实现通用AI价值对齐,将产生额外的对齐税(alignment tax)。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致,所需付出的额外成本,例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比,通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性,因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理,对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率,造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位,背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐,不如关注专用AI的性能提升与对齐方法,使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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