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”

2025-01-20 19:30:48 1,261次浏览

在AI的发展历程中,欺骗被西蒙尼·纳塔莱(Simone Natale)赋予了一种别样的解读,他将欺骗视为“是植根于人工智能技术的人-机(技)交互关系的重要组成部分”,并提出了极具启发性的“庸常欺骗”(banal deception),力图揭示技术发展进程中人-机(技)关系的多重面相。易言之,即使技术本身无意欺骗,但是依然存在一些外部环境可能使人倾向于相信谎言或阻碍人更批判性地评估信息,只要人类置身于技术使用环境中就会有欺骗发生。然而,需要注意的是,纳塔莱虽然认为“庸常欺骗的微妙内涵使得用户选择了拥抱欺骗,以便人工智能更好地融入自己的日常生活,增强人工智能的意义和用途”,但这决不意味着其鼓励甚至纵容欺骗,恰恰相反,也正是基于此,AI欺骗更值得人类高度关注。那么,该如何看待这种欺骗呢? 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 (一)AI欺骗的“意图”表现

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