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

2025-01-10 04:44:59 6,694次浏览

上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。 即便通用AI能够实现,也将存在与人类价值对齐与否的评价难题。正如上文所述,道德的自然主义解释存在根本性缺陷,应坚持“道德的自然空间说”,兼顾文化在道德起源与发展中的重要作用。在自然与文化的交互影响下,即便是人类也存在围绕某一具体事例进行道德争论的情况,因此通用AI在具体情境中无法做出让所有人认可的道德判断,人类很难找到合适的标准判定通用AI是否与人类价值对齐。此外,通用AI的决策过程是不透明的、不可解释的,当其通过某些合理的道德决策欺骗人类、向人类传达出已价值对齐的虚假信息时,人类将难以通过审查背后运算逻辑的方式进行辨别。 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。

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上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。 即便通用AI能够实现,也将存在与人类价值对齐与否的评价难题。正如上文所述,道德的自然主义解释存在根本性缺陷,应坚持“道德的自然空间说”,兼顾文化在道德起源与发展中的重要作用。在自然与文化的交互影响下,即便是人类也存在围绕某一具体事例进行道德争论的情况,因此通用AI在具体情境中无法做出让所有人认可的道德判断,人类很难找到合适的标准判定通用AI是否与人类价值对齐。此外,通用AI的决策过程是不透明的、不可解释的,当其通过某些合理的道德决策欺骗人类、向人类传达出已价值对齐的虚假信息时,人类将难以通过审查背后运算逻辑的方式进行辨别。 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。

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详细信息
  • 软件大小: 72.80MB
  • 最后更新: 2025-01-10 04:44:59
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  • 应用分类:ios-Android 乱妇爱爱
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