（三）制度化防止AI道德责任对齐一味追求通用AI，并试图实现通用AI价值对齐，将产生额外的对齐税（alignment tax）。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致，所需付出的额外成本，例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比，通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性，因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理，对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率，造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位，背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐，不如关注专用AI的性能提升与对齐方法，使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由，但这并不意味着应平等分配道德责任，如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此，应借助制度化手段，通过建立正式的、全面的规范与程序，尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性，设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台，使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求，回应质疑，在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外，还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先，在技术上，可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”，为分析事故原因提供数据支持；其次，在经济上，可通过保险与税收的方式实现集体担责；再次，算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任；最后，监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查，精准追踪AI技术发展前沿，及时推动相关法规的更新与调整，确保其适用性与有效性。

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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