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”

2025-01-09 03:22:54 5,619次浏览

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? (一)欺骗导致的信任崩塌 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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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? (一)欺骗导致的信任崩塌 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。

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