人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-21 05:58:56 3185次浏览

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令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 从广义的层面上来讲,AI设计者不仅指AI技术研究人员,更应该包括政策制定者。在培养设计者内部形成负责任的创新文化之时,应该鼓励他们思考其工作将如何影响社会,理解AI实际应用时应当遵循的伦理原则和潜在的道德困境,以及怎样使AI可以适应不断变化的技术和社会环境。因此,广义的设计者应制定明确的伦理准则和行为守则,指导AI技术研究人员在研发过程中考虑其公平性、透明度、隐私保护和可解释性,让AI技术研究人员与伦理学家、社会学家、法律专家等进行跨学科合作,确保从多角度评估AI系统的影响。只有从广义的设计者出发,保持这种多元“共生”,时刻抗击欺骗,才能保证AI发展的最终目的是为了人类的福祉。

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