总之，有限主义认为，对道德的自然主义解释是有限度的，道德虽然在自然方面持续演化，但同时在文化方面也不断建构，因此应避免走到决定论的地步。人类的道德行为是“自然—先天”与“文化—后天”两方面综合作用的结果，既有自然属性，也有社会属性。因此，较为合理的解释可被总结为“道德的自然空间说”。即：人类的生物学特征给我们的道德观念以某种自然主义基础或框架，使之不可能超出某种可能性空间，但这种限制并不导致唯一性的道德观念，而是存在细节上的多元化道德选择。无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。

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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