人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-04 17:59:11 4,694次浏览

(二)基于设计者的“共生” 令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 欺骗性价值对齐的出现使得旨在确保人工智能安全并为人类带来福祉的价值对齐备受质疑,因此,对其的应对是价值对齐必须解决的一个关键问题。依据“意图”与“主体”两个要素所形成的欺骗性价值对齐行为象限可构筑应对欺骗性价值对齐的概念框架;以理性认知面对与欺骗“共生”的价值对齐,可形成应对欺骗性价值对齐的认识论基础。在设计与使用的共生之中所展开的AI素养双重增强,可构成应对欺骗性价值对齐的行动者联盟。从欺骗的打开到信任的塑造所展开的人-机(技)共生关系构建则可为欺骗性价值对齐的应对提供存在论与价值论基础。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-04 17:59:11 3,901次浏览

(二)基于设计者的“共生” 令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 欺骗性价值对齐的出现使得旨在确保人工智能安全并为人类带来福祉的价值对齐备受质疑,因此,对其的应对是价值对齐必须解决的一个关键问题。依据“意图”与“主体”两个要素所形成的欺骗性价值对齐行为象限可构筑应对欺骗性价值对齐的概念框架;以理性认知面对与欺骗“共生”的价值对齐,可形成应对欺骗性价值对齐的认识论基础。在设计与使用的共生之中所展开的AI素养双重增强,可构成应对欺骗性价值对齐的行动者联盟。从欺骗的打开到信任的塑造所展开的人-机(技)共生关系构建则可为欺骗性价值对齐的应对提供存在论与价值论基础。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
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