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

2025-01-14 18:41:37 8,871次浏览

这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。 美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人:计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻,将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’,把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化(然而却并不均衡)使得数字技术形成了一种连续性的基础,将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中,以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来,甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀,它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫,透明夺目,令人惊叹,将一切的复杂性都吸收到自己的内部,赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天,这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1,物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻,“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义(尤其是数字资本主义——本文作者注)做好了物质准备,广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大,以至于也许人们根本不用再离开它了”。 因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。 美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人:计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻,将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’,把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化(然而却并不均衡)使得数字技术形成了一种连续性的基础,将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中,以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来,甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀,它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫,透明夺目,令人惊叹,将一切的复杂性都吸收到自己的内部,赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天,这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1,物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻,“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义(尤其是数字资本主义——本文作者注)做好了物质准备,广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大,以至于也许人们根本不用再离开它了”。 因此,人工智能的价值对齐问题从本质上来说,既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估,也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中,而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天,简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑,在现有实践和未来趋势中,人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势,这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比,协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性,这也是后人类知识图谱生成的方式之一。

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