即便将道德责任完全分配给人类，依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方，便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体，如此便不可避免地加剧了“多手问题”，即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此，可借鉴奥特弗利德·赫费（Otfried Hffe）提出的“责任链”概念，当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件，他们便处于同一责任链中，此种情况下并不应由某主体单独承担责任，每一主体都应承担部分责任，即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是，人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任，即在事故发生后向前追溯的道德责任，由于大部分事故的因果链条难以厘清，因此存在“钻空子”的可能性。但是，与后向性责任相对，存在前瞻性责任，即尽最大努力防范事故发生的道德责任，以此为标准，一旦事故发生，各人类主体均具备承担道德责任的理由。在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调（supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 [17]Mark Coeckelbergh. AI ethics[M].Cambridge:The MIT Press，2020:111.

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

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