以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视,可以发现,自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷,极易引发AI价值对齐难题。首先,自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设,试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值,忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时,要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次,理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如,生物进化理论认为,合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义,这一关于合作行为的自然主义解释,存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实,“就目前的实验条件而言,尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪,也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后,认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西,而是个混杂物,是在不同生态压力下,在人类进化的数百万年间的不同时期,由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础,试图确立某种普遍的道德原则,但是,道德兼具规范性与描述性的双重本质,其中,规范性作为道德的核心特征,难以被还原为某些实证知识。不可否认,道德规范也是多样的、相对的,在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因(memes)概念,其作为文化的基本单位,与自然科学中的基因(gene)概念相对,可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。 现有人工智能(artificial intelligence,简称AI)价值对齐方案试图借助自然科学的经验证据与实证方法厘清人类道德的自然主义基础,并通过技术手段将其应用到AI对人类价值观的学习之中,忽视了道德的自然主义解释的根本性缺陷,引发了AI价值对齐难题。有限主义认为,现有AI价值对齐方案主张使AI具备类人道德,在本质上遵循AI发展的自由主义进路。这过于乐观化、理想化。在现实中,时空有限性、类人有限性与算法有限性等难题导致AI价值对齐的功能有限性。同时,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术风险与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。对此,应坚持有限主义的AI价值对齐方案,反对通用AI价值对齐的路线,坚持AI价值对齐的去道德化,制度化防止AI道德责任对齐,以及控制AI价值对齐的应用范围。 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。

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