当然，批评这一点并不意味着人工智能系统本身不存在与人类社会价值取向不一致的地方。事实上，数据技术逻辑与人类社会逻辑本质上存在着极大的异质性。这里既有具有规律性的可压缩的数据信息流和具有混沌性的不可压缩的经验信息流之间的区别，也有技术理性的效率原则、增长伦理和人类价值体系之间的差异，同时还关乎对于可能因此产生的社会风险的界定和判别方式。经由这些复杂性因素而建立起的关联，实在难以被纳入价值嵌入或价值对齐的框架。 [3][德]乌尔里希·贝克.风险社会——新的现代性之路[M].张文杰，何博闻，译.上海:译林出版社，2021:23. 然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

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

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