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 09:54:32 6,574次浏览

[6]刘永谋.技术治理通论[M].北京:北京大学出版社,2023:579. 在技术的原初设定中,价值对齐作为一种人工智能治理方法,彰显的是技术设计者企图通过人类价值嵌入机器体系的方式获得更加可靠的人工智能产品的信心。然而,在面对技术-社会的复杂互动关系时,价值对齐却无法真正有效付诸实践。一方面,潜藏于价值对齐背后的人类中心主义的控制幻想假设了一种以人类现有道德水平和认知为基准的整体性解决方案,坚信人类所形成的价值体系和原则足以为人工智能技术的发展植入更好的目标和原则。这无疑是一种人类在面对人工智能时的“造物主式”的傲慢。另一方面,围绕着价值观差异所引发的冲突、斗争等长久地存在于人类社会发展始终,历史性和多元性构成了价值观本身的特质。那么,在面对人工智能的治理问题时,人类何以能够空前地达成一种价值观念上的统一并将其附加于人工智能之中?如若不能,一种更加危险的趋势或许正酝酿于价值对齐的设计之中:人工智能技术的掌握者是否会以特定的价值实现对AI的“对齐”,进而诱使无所不在的人工智能产品以技术无意识的方式实现对人类群体的普遍性对齐? 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。

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[6]刘永谋.技术治理通论[M].北京:北京大学出版社,2023:579. 在技术的原初设定中,价值对齐作为一种人工智能治理方法,彰显的是技术设计者企图通过人类价值嵌入机器体系的方式获得更加可靠的人工智能产品的信心。然而,在面对技术-社会的复杂互动关系时,价值对齐却无法真正有效付诸实践。一方面,潜藏于价值对齐背后的人类中心主义的控制幻想假设了一种以人类现有道德水平和认知为基准的整体性解决方案,坚信人类所形成的价值体系和原则足以为人工智能技术的发展植入更好的目标和原则。这无疑是一种人类在面对人工智能时的“造物主式”的傲慢。另一方面,围绕着价值观差异所引发的冲突、斗争等长久地存在于人类社会发展始终,历史性和多元性构成了价值观本身的特质。那么,在面对人工智能的治理问题时,人类何以能够空前地达成一种价值观念上的统一并将其附加于人工智能之中?如若不能,一种更加危险的趋势或许正酝酿于价值对齐的设计之中:人工智能技术的掌握者是否会以特定的价值实现对AI的“对齐”,进而诱使无所不在的人工智能产品以技术无意识的方式实现对人类群体的普遍性对齐? 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。

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