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。 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。 与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。

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