人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2025-01-10 19:32:36 3,462次浏览

因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。 和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同,价值的不连续性来源于其自身的特征,从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断,而更像是一个具有弹性的语法体系,其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则,包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式,体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响,如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间,然后根据场景调用。于是,下游应用中的相关符号被赋值,并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝,“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关,而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解,只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说,价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异,而是关乎人工智能设计和算法治理的问题,更简单地说,它是一个具有自主性的智能体应不应该,以及如何设计的问题。 尽管数字理性本身具有基于技术特征而呈现出来的共性,但它和复杂的人类价值体系仍然处于不对称的状态,因此,希望对人工智能实现基于技术连续性的价值一致性改造本身是难以实现的。这涉及人工道德的想象和设计的问题。即便是在激进科幻小说中,建立一种普遍性的人工道德不但是难以令人信服的,也是在伦理上被诟病的。仅有的实践性尝试也只限于在电子游戏和特定的虚拟现实中,因为这两者的设置都是抽离了一切复杂性的环境简化,并且也不需要随着环境的改变做出判断适应。但真实的数字环境哪怕是在最基本的条件下也必须处理诸如有偏见的数据、算法不透明以及奖励功能无法表征复杂的伦理规范等问题。即便有学者提出以强化反馈学习的机制、允许机器通过观察人类的实际行为来内化偏好模式从而采取行动的方式,也依旧不能打破以偏概全的数据鸿沟。事实上,价值对齐所暗含的人类中心主义价值观早在生态主义理论中就引起了相当大的争议,环境伦理学家区分了以人类为中心的观点和以生态系统为中心的观点之间的差别。因此,相当多反对价值对齐的研究者对于人工智能实现对齐(姑且不考虑技术上的现实性)之后是否会造成生态灾难表示担忧。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2025-01-10 19:32:36 8,906次浏览

因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。 和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同,价值的不连续性来源于其自身的特征,从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断,而更像是一个具有弹性的语法体系,其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则,包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式,体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响,如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间,然后根据场景调用。于是,下游应用中的相关符号被赋值,并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝,“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关,而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解,只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说,价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异,而是关乎人工智能设计和算法治理的问题,更简单地说,它是一个具有自主性的智能体应不应该,以及如何设计的问题。 尽管数字理性本身具有基于技术特征而呈现出来的共性,但它和复杂的人类价值体系仍然处于不对称的状态,因此,希望对人工智能实现基于技术连续性的价值一致性改造本身是难以实现的。这涉及人工道德的想象和设计的问题。即便是在激进科幻小说中,建立一种普遍性的人工道德不但是难以令人信服的,也是在伦理上被诟病的。仅有的实践性尝试也只限于在电子游戏和特定的虚拟现实中,因为这两者的设置都是抽离了一切复杂性的环境简化,并且也不需要随着环境的改变做出判断适应。但真实的数字环境哪怕是在最基本的条件下也必须处理诸如有偏见的数据、算法不透明以及奖励功能无法表征复杂的伦理规范等问题。即便有学者提出以强化反馈学习的机制、允许机器通过观察人类的实际行为来内化偏好模式从而采取行动的方式,也依旧不能打破以偏概全的数据鸿沟。事实上,价值对齐所暗含的人类中心主义价值观早在生态主义理论中就引起了相当大的争议,环境伦理学家区分了以人类为中心的观点和以生态系统为中心的观点之间的差别。因此,相当多反对价值对齐的研究者对于人工智能实现对齐(姑且不考虑技术上的现实性)之后是否会造成生态灾难表示担忧。

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  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
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