第一象限是对齐中对抗式机器学习（adverserial machine learning）。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险，这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句，更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中，AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为，将导致自身被修改或被限制，因此，它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为，以避免被检测到。然而，一旦这种AI模型被实际应用，它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德（Donald Rumsfeld）在某著名演讲中的话来说，就是：机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是，对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么，但可以确定的是，这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内，机-机欺骗将不再遥远，这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 [11]Alinier G, Oriot D. Simulation-based education:Deceiving learners with good intent[J]. Advances in simulation,2022,7（1）: 1-13. 第二象限是幻觉（hallucination）。其产生的原因比较简单，例如生成式语言AI因为并没有真正掌握解决问题所需的知识和技能，在回答问题时给出看似合理的答案，实则这些答案并不是基于对问题真正理解的结果。这种以假乱真的回答是欺骗性价值对齐的一种常见表现形式。虽然AI依据某种技术逻辑给出了诸多信息，但是其并未完成对相关信息的真假判断，也不知道这些信息是否会对社会造成有害的影响。因此，“幻觉”可以被视为机器无意欺骗的结果。

人工智能价值对齐的哲学反思｜探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑：从“意图”到“共生”

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