在当前的研究与实践中,信任应该视为抵御AI欺骗性价值对齐风险的一条主要路径,并且这种信任是基于对AI设计或使用经验的批判性分析和评估而构建的。在信任建立之前,设计者或使用者会根据他们所获得的信息的准确度、证据的可靠性以及逻辑的一致性来评估是否应该信任某个特定的AI系统。 图灵测试作为一个思想实验,利用行为就人-机(技)互动的状况得出结论,展现了行为线索是证明人类某些能力的最令人信服的证据。事实上,图灵测试的机器智能部分可被视为是现代聊天机器人的前身。在图灵测试中,欺骗一直作为一条“副线”贯穿始终。因此,从图灵测试的本质来看,根据AI行为结果判定欺骗类型以求应对之策是一个有价值的进路,而重视AI欺骗时所表现出的“意图”正是其中重要的一环。 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。

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