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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人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。 有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。 [22]Alexander Hevelke， Julian Nida-Rümelin. Responsibility for crashes of autonomous vehicles: an ethical analysis[J]. Science and engnieering ethics， 2015，21:619-630.

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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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人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。 有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。 [22]Alexander Hevelke， Julian Nida-Rümelin. Responsibility for crashes of autonomous vehicles: an ethical analysis[J]. Science and engnieering ethics， 2015，21:619-630.

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