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。 [1]Brian Christian. The alignment problem：machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton ＆ Company， 2020.

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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