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”

2025-01-23 04:31:54 2,409次浏览

第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 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。

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