在当前的研究与实践中,信任应该视为抵御AI欺骗性价值对齐风险的一条主要路径,并且这种信任是基于对AI设计或使用经验的批判性分析和评估而构建的。在信任建立之前,设计者或使用者会根据他们所获得的信息的准确度、证据的可靠性以及逻辑的一致性来评估是否应该信任某个特定的AI系统。 目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 (三)欺骗性价值对齐的“意图”

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人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
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