再次回看阿图罗·罗森布卢斯(Arturo Rosenblueth)、诺伯特·维纳(Norbert Wiener)和朱利安·比格洛(Julian Bigelow)在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文,其目标有二,“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类,二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴,彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合,还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时,需要解释AI背后复杂的人类心理学因素,因此,技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此,正如在斯特凡·萨卡迪(Stefan Sarkadi)等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中,其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例,结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时,AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等,还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 普遍认为,价值对齐面临的挑战之一是必须应对持续演变且复杂的人类价值观,这些价值观常常难以界定。但毋庸置疑的是,价值对齐不仅是解决人-机(技)交互价值问题的一种解决方案,更是一个新问题。由于“数智技术因其对人类社会的革命性影响而使得技术解决主义变得更为艰难”,所以技术解决方案能够确保AI与人类价值观一致性的观点受到了更多的质疑。审视人类社会的演变历程,可以发现人类适应新技术的情况似乎比技术适应人类更为常见。事实上,价值对齐更像是一个将AI系统与既定的道德价值观相协调的过程,在这个过程中,“减少以及避免模型的自我欺骗、操纵行为,确保系统的可信与可控等是价值对齐亟待解决的难题”。因此,虽然欺骗是价值对齐进程中的一种“伴生”现象,但这并不是默认欺骗,而是在提醒人类应高度警惕对欺骗的“接受”,特别是伴随AI的泛在性与人类的深度智能化,对诸如庸常欺骗等的理性审慎才可能确保真正的价值对齐。 在AI的发展历程中,欺骗被西蒙尼·纳塔莱(Simone Natale)赋予了一种别样的解读,他将欺骗视为“是植根于人工智能技术的人-机(技)交互关系的重要组成部分”,并提出了极具启发性的“庸常欺骗”(banal deception),力图揭示技术发展进程中人-机(技)关系的多重面相。易言之,即使技术本身无意欺骗,但是依然存在一些外部环境可能使人倾向于相信谎言或阻碍人更批判性地评估信息,只要人类置身于技术使用环境中就会有欺骗发生。然而,需要注意的是,纳塔莱虽然认为“庸常欺骗的微妙内涵使得用户选择了拥抱欺骗,以便人工智能更好地融入自己的日常生活,增强人工智能的意义和用途”,但这决不意味着其鼓励甚至纵容欺骗,恰恰相反,也正是基于此,AI欺骗更值得人类高度关注。那么,该如何看待这种欺骗呢?

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