这无疑是一个看起来很美好的目标。它寄希望于在意图和价值观方面对人工智能进行“类人驯化”，以使其达到从意义上理解人类行为和选择并予以遵从的目的。简单来说，就是使建立在庞大的、多元化数据集基础上的大模型预训练结果既合法又合乎道德。从业界在这方面的努力来看，2023年7月，AIGC的领军企业OpenAI宣布成立一个新的AI对齐团队，这个超级对齐团队（superalignment）的目标是在4年内让超级AI系统实现价值对齐和安全。为此，OpenAI承诺将投入20%的计算资源用于对齐超级智能，而项目的核心则是训练出一个大致与人类智识水平相当的AI自动对齐研究员，再借助自动对齐研究员找出对齐超级智能的方法。除此之外，谷歌、微软等公司也都纷纷跟进，成立了类似团队，将价值对齐作为寻求人工智能安全性和一致性的重要途径之一。一时之间，价值对齐的口号风头无两。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。

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

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