欺骗性价值对齐的出现使得旨在确保人工智能安全并为人类带来福祉的价值对齐备受质疑，因此，对其的应对是价值对齐必须解决的一个关键问题。依据“意图”与“主体”两个要素所形成的欺骗性价值对齐行为象限可构筑应对欺骗性价值对齐的概念框架；以理性认知面对与欺骗“共生”的价值对齐，可形成应对欺骗性价值对齐的认识论基础。在设计与使用的共生之中所展开的AI素养双重增强，可构成应对欺骗性价值对齐的行动者联盟。从欺骗的打开到信任的塑造所展开的人-机（技）共生关系构建则可为欺骗性价值对齐的应对提供存在论与价值论基础。图灵测试作为一种“模仿游戏”，其实质遵循了道德行为主义。在图灵测试中，欺骗并不是指机器故意去欺骗人类，而是指机器能够模仿人类的交流方式，以至于人类无法通过对话来区分出机器和人类。这种欺骗是机器通过对话从日常和复杂的人类经验中获得的。同时，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了人-机（技）交互过程中最基本的问题：“机器能否思考？”他以社会文化变迁为背景进行思考与预测，开启了拒绝以纯技术话语讨论机器智能的先河。因此，在计算机领域，图灵是第一个赋予欺骗特殊功能的人。由于对AI欺骗行为的恐惧，部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机（技）信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性，他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的，才可以在社会中被普遍应用。然而，塞巴斯蒂安·克吕格（Sebastian Krügel）等的一项实证研究中得到的数据却表明，人在寻求建议时，“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上，AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰，他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么，该如何看待这种现象呢？

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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最后更新: 2025-01-15 20:49:56
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