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。上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益，在理论目标层面遵循了有限主义进路，向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是，在实践方案层面，AI价值对齐转向了自由主义进路，试图基于道德的自然主义解释，通过技术手段使AI具备类人道德，这一过程面临着各类风险。不可否认，AI价值对齐是可取的，关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下，构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念，主张科技以人为本，强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说，应反对通用AI价值对齐的路线，坚持AI价值对齐的去道德化，制度化防止AI道德责任对齐，以及控制AI价值对齐的应用范围。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。

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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