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

2025-01-25 11:10:55 4805次浏览

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(一)人类道德的自然主义理论基础 跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。

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