[1]Brian Christian. The alignment problem：machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton ＆ Company， 2020. 一方面，应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前，AI价值对齐技术还不够成熟，须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用，如军事、司法等领域，避免造成难以挽回的、大范围的负面后果，从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果，缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中，也应做好教育宣传工作，使人类意识到AI价值对齐的有限性，避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后，在确保安全的前提下，应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景，真正做到先试点再推广，循序渐进。另一方面，应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体，在此类人群中，AI价值对齐应慎之又慎，放缓速度，严格审查。其原因在于，与成人相比，未成年群体身心发展不够成熟，极易受到AI价值对齐相关风险的影响，被不良信息与不道德行为引导，形成不正确的价值观，从而做出危害社会的行为。此外，与年轻人相比，老年人生理与心理较为脆弱，技术适应性较差，极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观，当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时，极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。即便将道德责任完全分配给人类，依然无法明确承担道德责任的具体人类主体。一旦AI成为事故的相关方，便会涉及算法设计者、AI生产者、AI监管者等主体，如此便不可避免地加剧了“多手问题”，即难以分配各参与主体的责任内容与担责程度。对此，可借鉴奥特弗利德·赫费（Otfried Hffe）提出的“责任链”概念，当某一主体为其他主体采取某种行动创造了前提条件，他们便处于同一责任链中，此种情况下并不应由某主体单独承担责任，每一主体都应承担部分责任，即使某些主体并未直接造成损害或无法阻止损害的发生。值得注意的是，人类借AI所推脱的道德责任在本质上属于后向性责任，即在事故发生后向前追溯的道德责任，由于大部分事故的因果链条难以厘清，因此存在“钻空子”的可能性。但是，与后向性责任相对，存在前瞻性责任，即尽最大努力防范事故发生的道德责任，以此为标准，一旦事故发生，各人类主体均具备承担道德责任的理由。

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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