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。上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益，在理论目标层面遵循了有限主义进路，向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是，在实践方案层面，AI价值对齐转向了自由主义进路，试图基于道德的自然主义解释，通过技术手段使AI具备类人道德，这一过程面临着各类风险。不可否认，AI价值对齐是可取的，关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下，构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念，主张科技以人为本，强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说，应反对通用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。 [1]Brian Christian. The alignment problem：machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton ＆ Company， 2020.

人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

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