即便通用AI能够实现,也将存在与人类价值对齐与否的评价难题。正如上文所述,道德的自然主义解释存在根本性缺陷,应坚持“道德的自然空间说”,兼顾文化在道德起源与发展中的重要作用。在自然与文化的交互影响下,即便是人类也存在围绕某一具体事例进行道德争论的情况,因此通用AI在具体情境中无法做出让所有人认可的道德判断,人类很难找到合适的标准判定通用AI是否与人类价值对齐。此外,通用AI的决策过程是不透明的、不可解释的,当其通过某些合理的道德决策欺骗人类、向人类传达出已价值对齐的虚假信息时,人类将难以通过审查背后运算逻辑的方式进行辨别。 但是,AI价值对齐亦存在问题。从根本上来看,现有的各类AI价值对齐方案遵循AI发展的自由主义进路,坚持类人AI理念,强调技术至上,主张资本的无序扩展与有效加速主义(effective accelerationism, e/acc)。具体来说,AI价值对齐追求类人道德,对技术发展极度乐观,试图借助科学知识与技术手段,使AI习得人类价值观。人类道德是不完美的,类人道德并非圣人道德,并不一定有益于人类。因此,虽然AI价值对齐将有益AI视为最终目标,但是在实践路径上却发生偏移,逐渐趋向自由主义进路,不可避免地伴随着AI失控、人类机器化、无人担责与AI滥用等风险。 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。

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