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 14:44:41 6,791次浏览

[1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020. 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。 在生物进化学看来,道德主要是一种合作形式与利他行为,二者有利于人类生存与繁衍,因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为,“同情是纯粹的合作,公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本,为他人带来净利益,便展现为利他主义。据考古学可知,大约4万年前,智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”,拥有了道德感,开始照顾老弱病残,成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上,此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原,合作狩猎大大提升了效率与安全性,集体养育后代减少了时间与资源成本,共同防御提升了对抗外部威胁的能力,真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后,随着时间的推移,人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域,为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是,此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在,根据理查德·道金斯(Richard Dawkins)的理论,成功基因的一个突出特性是无情的自私性,这将导致个体行为的自私性,只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义,普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此,塞缪尔·鲍尔斯(Samuel Bowles)与赫伯特·金迪斯(Herbert Gintis)认为,支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三:第一,人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺;第二,人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范,如声誉选择;第三,拥有大量合作成员的群体,能够在与其他群体的竞争中取胜,获得繁殖优势,并通过文化传播扩散合作行为。此外,模仿也是关键因素,当个体注意到合作者获得了高利益,便会模仿其合作行为;当父母经常做出利他行为,幼年个体便会不自觉模仿。由此,合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之,无论是通过暴力驯化还是自我驯化,随着对非道德个体的压制和消灭,人类的基因库与行为方式逐渐改变,经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。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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