人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2025-01-10 22:26:23 5,514次浏览

[6]刘永谋.技术治理通论[M].北京:北京大学出版社,2023:579. 反观人类自身的基于道德判断的行为,就会发现,具身认知和知觉能力是形成完整价值判断的基础。因为具身认知是有机体适应环境、对多种感觉刺激进行辨别并形成综合理解的活动,在此基础上形成的情感、道德和价值判断以及相应的行动和具身认知,是不可分离的。这种具身主义的观点对认知主义是一种否定。后者相信,人类的心智实际上是一种特殊的信息处理系统,可以理解为根据某些特定的逻辑规则或者某种形式的数理算法对于无意义的抽象符号所进行的计算;而具身主义则强调了身体及其感官系统的重要性,认为它们的特殊体验造成了认知和情感-价值判断的差异。 然而,中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如,当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时,系统拒绝了这一请求,它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”,因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而,当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时,Gemini即时按照要求完成了任务。很明显,与任务的对称性相比,输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时,很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见,人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的,而且由于技术黑箱的存在,这种影响并不总是易于判断和矫正。何况,矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

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