AI的欺骗行为究竟是更类似于人类欺骗，还是动物欺骗呢？这个问题归根结底在于AI欺骗是有意的行为还是无意的结果。值得注意的是，AI是否具有欺骗的意图，以及是否表现出有意图的行为，这是两个不同的问题。如果从行为主义的视角来审视，一个机器人因其行为和外观被认为具有某种能力（比如意图或情感），那么就有理由认为这种能力是真实存在的。因此，为了预防AI发展可能带来的风险，理解AI的欺骗行为和其在价值对齐过程中的表现形式，变得极为重要。这将有助于更好地把握AI的发展趋势，确保其在符合伦理和价值的前提下发展。依据行为表现出的“意图”，目前讨论比较多的欺骗性价值对齐类型在“意图”和“主体”上的关系可以简单地划分为四个象限（图1）。作为AI设计者，其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知，其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机（技）交互中所表现出的“意图”去理解在人-机（技）交互中AI的动态性，对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知，关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗，帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险，才能优化人与AI的交互，确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。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。

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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