人工智能日益广泛的应用，在日常生活领域悄无声息地掀起了一场革命，无数的在线服务和应用程序将处于不同地区的人类基本活动的每一个细节联系起来，不但几乎所有的社会关系被在线技术重构，而且同时伴随的还有一些关系的消亡和另一些新型关系的形成。作为数字实体运营的网络平台拥有的活跃用户数量有可能超过很多国家的人口。然而，与这种技术上的连续性形成鲜明对照的是，观点、价值、立场的多元化和冲突也更加以显性的方式得到展现，它们甚至超越了前数字时代的地缘界限。“聚集在流行网络平台上的大量用户群体比政治地理意义上的群体边界更为分散，而且网络平台运营主体的利益可能与国家利益产生分歧”。人工智能装置的出现只是在已经足够复杂的多元化和冲突之间增加了一些新的维度而已，技术的连续性从来就不是也不可能是价值一致性的形式保证。 [9]Ratoff William. Can the predictive processing model of the mind ameliorate the value-alignmen tproblem? [J]. Ethics and information technology，）2021，）23 （4）: 739-50. 然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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