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

2025-01-16 16:52:19 8,202次浏览

首先,AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据,人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为,道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观,如公平、利他、不伤害等,但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响,人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向,并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如,工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率,而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理,致力于AI治理与创新齐头并进,引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向,中国强调集体利益与社会和谐,而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人,对同一现象存在不同的价值判断,在人类价值观无法对齐的情况下,AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此,AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性:一方面,投喂给AI的道德案例来源于过去与现在,因此,在面对未来的全新道德情境时,无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断,毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度,难以想象AI是否会成为独立的道德主体;另一方面,即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习,充分了解不同地区的价值差异,也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如,当某些AI社交软件在全球平台上运行时,难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观,因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外,在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论,当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时,面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。 跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险,可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束,通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下,AI极有可能违反既有限制,做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰,误导AI系统,使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标,主动获取更多的数据资源与控制权,这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类,并不断朝着通用AI的方向发展,人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者,最后甚至会被AI监管,AI失控风险指数式递增,终将使人类付出难以承受的代价。

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首先,AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据,人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为,道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观,如公平、利他、不伤害等,但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响,人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向,并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如,工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率,而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理,致力于AI治理与创新齐头并进,引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向,中国强调集体利益与社会和谐,而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人,对同一现象存在不同的价值判断,在人类价值观无法对齐的情况下,AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此,AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性:一方面,投喂给AI的道德案例来源于过去与现在,因此,在面对未来的全新道德情境时,无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断,毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度,难以想象AI是否会成为独立的道德主体;另一方面,即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习,充分了解不同地区的价值差异,也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如,当某些AI社交软件在全球平台上运行时,难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观,因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外,在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论,当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时,面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。 跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险,可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束,通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下,AI极有可能违反既有限制,做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰,误导AI系统,使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标,主动获取更多的数据资源与控制权,这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类,并不断朝着通用AI的方向发展,人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者,最后甚至会被AI监管,AI失控风险指数式递增,终将使人类付出难以承受的代价。

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