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。三、有限主义的AI价值对齐方案最后，AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂，人类难以针对AI的错误输出向前追溯，存在算法黑箱难题。因此，算法做出的道德决策很难事先预测（如何处理一个新的输入）或事后解释（如何做出一个特定的决定），不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为：当AI模型过度拟合训练数据，过于关注数据中的细节与噪声，便无法有效习得数据的潜在规律，因此虽然某些算法在训练数据中表现良好，但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中，泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德，但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外，当奖励函数的设计存在问题时，AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化，从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时，极易引发不道德行为。例如，为提高公众的道德水平，技术人员设计新闻生成AI软件，撰写具有道德教育与传播意义的文章，并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中，为了获得更高的阅读量与关注度，AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻，以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化，但是该行为偏离了道德教育的目标，甚至容易引发大众恐慌。

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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