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”

2025-01-11 18:40:33 7,306次浏览

第二象限是幻觉(hallucination)。其产生的原因比较简单,例如生成式语言AI因为并没有真正掌握解决问题所需的知识和技能,在回答问题时给出看似合理的答案,实则这些答案并不是基于对问题真正理解的结果。这种以假乱真的回答是欺骗性价值对齐的一种常见表现形式。虽然AI依据某种技术逻辑给出了诸多信息,但是其并未完成对相关信息的真假判断,也不知道这些信息是否会对社会造成有害的影响。因此,“幻觉”可以被视为机器无意欺骗的结果。 【本文原载于《华中科技大学学报(社会科学版)》2024年第5期,澎湃新闻经授权转载】 [8]Biggio B, Roli F. Wild patterns: Ten years after the rise of adversarial machine learning[J]. Pattern recognition,2018,84: 317-331.

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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”

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应用介绍
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