人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-13 11:55:18 1,423次浏览

目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。 第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。

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人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-13 11:55:18 3,114次浏览

目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。 第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。

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  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
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