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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[16]Ilia Shumailov, Zakhar Shumaylov, Yiren Zhao, et al. AI models collapse when trained on recursively generated data[J]. Nature,2024,631(8022):755-759. 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。 总之,当道德决策权在人类手中时,不但可以有效防止AI不当决策带来的巨大风险,避免机器价值主导社会发展,还有助于人类在各类复杂道德情境中增强道德敏感性与批判质疑能力,在权衡利弊中做出合乎逻辑的道德判断。在进行道德判断的过程中,人类的共情能力与情感智慧被强烈调动,能够在考虑相关者感受与利益的过程中深刻体会到智能时代的道德变迁,并增强自身的责任感。在此基础之上,人类才能从整体与长远视角审视人机之间的道德关系,并有意识地寻找人机和谐相处的最优解。

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[16]Ilia Shumailov, Zakhar Shumaylov, Yiren Zhao, et al. AI models collapse when trained on recursively generated data[J]. Nature,2024,631(8022):755-759. 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。 总之,当道德决策权在人类手中时,不但可以有效防止AI不当决策带来的巨大风险,避免机器价值主导社会发展,还有助于人类在各类复杂道德情境中增强道德敏感性与批判质疑能力,在权衡利弊中做出合乎逻辑的道德判断。在进行道德判断的过程中,人类的共情能力与情感智慧被强烈调动,能够在考虑相关者感受与利益的过程中深刻体会到智能时代的道德变迁,并增强自身的责任感。在此基础之上,人类才能从整体与长远视角审视人机之间的道德关系,并有意识地寻找人机和谐相处的最优解。

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详细信息
  • 软件大小: 86.60MB
  • 最后更新: 2024-12-28 12:20:21
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