在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调（supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由，但这并不意味着应平等分配道德责任，如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此，应借助制度化手段，通过建立正式的、全面的规范与程序，尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性，设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台，使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求，回应质疑，在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外，还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先，在技术上，可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”，为分析事故原因提供数据支持；其次，在经济上，可通过保险与税收的方式实现集体担责；再次，算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任；最后，监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查，精准追踪AI技术发展前沿，及时推动相关法规的更新与调整，确保其适用性与有效性。总之，控制AI价值对齐的应用范围的关键在于建立严格的审查机制。在AI设计、生产、应用的全时段都应进行严格的价值对齐审查，并进行全面的风险评估，根据实际状况及时反馈并动态调整AI价值对齐的应用范围。此外，还应通过跨学科协作制定出严密可行的应急预案，确保AI价值对齐出现风险时能够迅速、科学、有效应对。

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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