这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora，还是谷歌的Gemini、Gemma，即便是所谓的多模态大模型，也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于，欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起，而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法，而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等，而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型，但依旧没有使问题变得好转，因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡，同时也会产生不同的意义模式，当其被去语境化为普遍符号的时候，就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明，部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征，并且，大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小，从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一，它有可能导致价值极化的出现。《智能的本质》一书的作者皮埃罗·斯加鲁菲通过一个无人机杀人的极端例子来描述人工智能应用过程中的追责难题。他的问题是，是提供地理位置信息的谷歌地图团队、提供目标情报信息的特工、提供攻击软件应用的供应商，抑或是负责为整个攻击行为编写程序的团队，还是下达攻击命令的负责人该为此次行为负法律或道德的责任？针对这个例子本身，答案可能因人而异，但它却生动地表明了在数智技术应用愈加普及的时代里两种越来越明显的倾向：一是流程环节的增多，使得责任链延长，从而造成责任主体难以认定。这当然并不是新的现象，曾有人在为自己的罪行进行辩护的时候就已经熟练地使用了这一理由。然而，数字技术的共享性特征和流程的非线性使得这一问题愈加复杂。二是责任问题的核心外移，使机器/技术/人工智能成为被纠责的对象。责任环节的增多使得每个环节的人都有借口从整体的责任中逃脱，“高度分化的劳动分工对应着普遍的合谋，而这种合谋对应着普遍的不负责任。既然每个人都同时是原因和结果，也就意味着没有原因” 。与这种不必负责任的形式合理性对应的正是价值和伦理上的脱嵌与免责。于是，人工智能仿佛构成了一个系统性的他者，它完全依赖自身的法则并通过自身而运动。并且，由于它被设想为去价值化的中空实体，一方面人类个体和集体为自己的动机和行为卸下了所有的哪怕是最小的道德负担，仿佛所有的结果不过是作为人类社会大他者的数字系统“中立”而“客观”的结果；另一方面，他们又通过对体系的价值抽离，将道德上的优越感握在手中，仿佛获得了通过“价值赋予”的“嵌入”或“对齐”的类人化改造，可以牢牢掌握住人工智能的控制权。从本质上来讲，这不但是一种价值维度上的人类中心主义投射，同时也是在技术的自治性面前人类不安感的体现。他们想象着将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决。这不但在现实条件中难以实现，而且也透视出一种理论和实践上的避重就轻：它使得技术的发展成为最小化人类责任的借口。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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