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。 [11]胡珍妮.道德生物增强:弱还原论版本的自然主义道德观[J].科学学研究,2024 (6):1145-1151. 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。

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