AI价值对齐的有限责任原则强调应制度化防止AI道德责任对齐，这是消解无人担责风险的有效手段。在人机关系上，有限主义坚持人类视角下的人机协同论，这意味着，当人机协作完成复杂任务时，道德责任的分配应基于人类视角，挺立人类的道德主体地位，明确道德责任只能由人类承担。以自动驾驶汽车为例，无人担责风险源于人类试图使AI像人类一样承担道德责任，具体来说，AI所展现的自主性与一定限度的不可控性为人类推卸自身道德责任提供了看似合理的理由。在完全自动驾驶的情况下，虽然事故原因可追溯至AI系统，但是我们仅能为其分配道德责任，无法让其承担道德责任。道德责任的承担需满足两个条件，即经济补偿或自我反思，AI本身并无财产，无法在经济方面补偿受害者，同时AI很难具备愧疚、反思等心理活动。因此，在可预见的未来，将AI作为道德责任主体是不现实的、不可行的，道德责任只能由人类承担。 [21]Alan F. T. Winfield， Marina Jirotka. The case for an ethical black box[J]. Towards autonomous robotic systems， 2017:262-273. 有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

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