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

2025-01-17 12:49:00 4,119次浏览

首先，AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据，人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为，道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观，如公平、利他、不伤害等，但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响，人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向，并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如，工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率，而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理，致力于AI治理与创新齐头并进，引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向，中国强调集体利益与社会和谐，而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人，对同一现象存在不同的价值判断，在人类价值观无法对齐的情况下，AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此，AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性：一方面，投喂给AI的道德案例来源于过去与现在，因此，在面对未来的全新道德情境时，无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断，毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度，难以想象AI是否会成为独立的道德主体；另一方面，即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习，充分了解不同地区的价值差异，也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如，当某些AI社交软件在全球平台上运行时，难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观，因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外，在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论，当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时，面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。 在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调 （supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。

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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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首先，AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据，人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为，道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观，如公平、利他、不伤害等，但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响，人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向，并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如，工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率，而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理，致力于AI治理与创新齐头并进，引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向，中国强调集体利益与社会和谐，而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人，对同一现象存在不同的价值判断，在人类价值观无法对齐的情况下，AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此，AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性：一方面，投喂给AI的道德案例来源于过去与现在，因此，在面对未来的全新道德情境时，无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断，毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度，难以想象AI是否会成为独立的道德主体；另一方面，即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习，充分了解不同地区的价值差异，也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如，当某些AI社交软件在全球平台上运行时，难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观，因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外，在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论，当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时，面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。 在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调 （supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。

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