和基于数据科学的人工智能技术的连续性不同，价值的不连续性来源于其自身的特征，从本质上来说它并不是一套精确的规则和条件判断，而更像是一个具有弹性的语法体系，其中包含了很多从历史文化信仰体系中获得的内化性原则，包括但不限于文化倾向、历史习俗、社会信念、群体观念、政治意识形态、地域、宗教、种族、性别甚至职业身份等多重元素。目前大多数科创企业所采取的通过强调匹配不同算法特征及其治理需求的分类治理框架来实现价值对齐的方式，体现为应用环境通过对输入变量赋值进而对输出结果产生影响，如对生成式人工智能进行预训练后的模型微调就属于此类。这种思路由设计者将被预设为普遍性的价值原则嵌入智能自治系统中以形成特定的概念空间，然后根据场景调用。于是，下游应用中的相关符号被赋值，并纳入与该价值原则相关的关系之中。这就是为什么“输出一个白人家庭”的要求会被Gemini拒绝，“白人”作为敏感符号被赋值与种族主义立场相关，而有色人种的要求则不会。这种“价值属性”其实并不是人工智能对人类价值观的理解，只是出于算法编写者的设计。从这个意义上说，价值对齐的叙事编织从根本上说并不反映被假想出来的人机差异，而是关乎人工智能设计和算法治理的问题，更简单地说，它是一个具有自主性的智能体应不应该，以及如何设计的问题。这种话语对人工智能技术发展全过程中的价值性因素视而不见，代之以一种抽象性的人机价值差异，这其实是对人工智能输出结果的不如人意的解释，也是对发生问题的边界的设定。在界定中，抽象的“人类”价值和正确性的场域得以确保，但不是以本质主义的方式（因为价值的多元化），而是以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在，关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上，不向人类内部返回。这既反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性，也召唤了古老的价值殖民方式的回归。价值对齐隐含的“人类价值”预设以一种一元论的方式制造了作为操控性主体的单一基质和连续性，而“对齐”过程则被理解为由这个主体发起的单向过程，丝毫没有意识到在已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布对人工智能技术的影响。价值对齐强调的始终是主体形而上的尊位，它有权决定“嵌入”“对齐”或视若无睹。然而，越是承认数字技术所具有的自治性，就越应该意识到所谓问题的解决不是（也绝不可能是）价值对齐这种“由主体发起并最终导致一系列固定后果的因果过程”。人工智能表现出来的价值“错位”不仅发生在技术形成到应用的整个流程中，而且如前所述，其本身也是一个基于复杂性因素不断叠加的过程。当然这并不是说对人工智能输出中那些令人不安的问题不能进行治理，只是价值对齐这样的措辞会基于错误的人机关系设想而夸大人类主体的能动性，并误导不合理的解决方式。如在数据治理过程中存在的工具理性与价值理性之间价值导向层面的矛盾，是不是仅靠价值移植就能解决，其本身就存在疑问。而要在数字化、智能化转型的浪潮中加快推动符合人文主义价值的数字生态治理机制，则需要从正视人工智能和人类智能的关系开始，进而深入分析问题的成因。对此的一个佐证是对一些基于误判而出现的机器人事故的解读。各国都曾出现过机器人因将人体误判为作业对象而使其致残或致死的事故。这是“回形针假设”的现实版。究其原因，机器只根据预先的算法设计行事，而不是根据传感装置获得的对象的特殊信息进行判断。后者正是智能认知具身化的要求。事实上，早在1986年，布鲁克斯已经从控制论角度出发，强调智能是具身化和情境化的，他认为传统以信息表征为核心的经典AI进化路径是错误的，而要消除表征的局限性，就要制造基于行为获取信息的机器人。苏黎世大学人工智能实验室前主任罗尔夫·普菲弗与加拿大佛蒙特大学的乔希·邦加德则在合著的《身体的智能：智能科学新视角》一书中进一步提出，智能行为可以通过加强智能体的“身体”与外部环境交互的方式实现新的学习反馈机制，从而形成更能应对世界复杂性的智能。而在业界方面，英伟达创始人黄仁勋就曾在2023年表示，具身智能是能理解、推理，并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪潮。

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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