AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。 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。 [3][英]尼克·波斯特洛姆.超级智能:路线图、危险性与应对策略[M].张体伟,张玉青,译.北京:中信出版社,2015.

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