在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调（supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。 [19]于雪.智能机器的道德设计进路及其责任归因[J].伦理学研究，2022（4）:104-111. 人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。

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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