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。（三）自然主义道德观存在明显缺陷 AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险，可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束，通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下，AI极有可能违反既有限制，做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰，误导AI系统，使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标，主动获取更多的数据资源与控制权，这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类，并不断朝着通用AI的方向发展，人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者，最后甚至会被AI监管，AI失控风险指数式递增，终将使人类付出难以承受的代价。

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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