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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[1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020. 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。

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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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[1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020. 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。

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