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。 其次,AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时,存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差,在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为,人类道德以意识与情感为基础,但是,人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响,存在着个体差异性,现实中人类的道德水平参差不齐,人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时,AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化,甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容,如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中,迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论,如种族主义与性别歧视等言论。此外,AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为,但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时,为了自身的舒适度,可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为,若AI进行直接模仿,便会额外消耗资源与算力,产生不必要的浪费。并且,AI在观察人类行为的基础上,需要进行推断,得出如何行动的结论。显然,此类推断很容易出错,因为AI的推断以数据和逻辑为基础,而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。 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。

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