在认知神经科学领域，人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP）等电信号方法以及正电子发射断层技术（PET）、功能磁共振成像（fMRI）等方法”，可发现大脑中有两个与道德相关的系统：情感系统与认知系统。在情感系统中，杏仁核在面临道德情境时会被激活，产生愤怒和恐惧等情绪反应，进而影响道德判断；岛叶与同情、内疚等道德情感相关，有助于推动我们做出道德行为；腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息，并结合认知信息，做出综合的道德决策。在认知系统中，背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊；下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态；前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外，大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁，能够确保人类在面临复杂的道德情境时，综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质，是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时，大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感，使主体对奖励产生依赖与渴望，进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为（如看到他人受苦时给予帮助）并得到认可与积极反馈，多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中，多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。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。 [1]Brian Christian. The alignment problem：machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton ＆ Company， 2020.

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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