AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线，是应对AI失控风险的有效手段。“实际上，控制问题——也就是如何控制超级智能，似乎非常困难，而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现，它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置，而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来，在目标选择上，应具备审度思维，仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性，审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实，在特定场合与特定任务中，无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习，AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于，它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟，人类无法准确预知AI通用场景与具体情境，既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输，又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此，有限主义认为，正是试图让机器学习模型通用，才极易引发失控风险。总之，有限主义认为，对道德的自然主义解释是有限度的，道德虽然在自然方面持续演化，但同时在文化方面也不断建构，因此应避免走到决定论的地步。人类的道德行为是“自然—先天”与“文化—后天”两方面综合作用的结果，既有自然属性，也有社会属性。因此，较为合理的解释可被总结为“道德的自然空间说”。即：人类的生物学特征给我们的道德观念以某种自然主义基础或框架，使之不可能超出某种可能性空间，但这种限制并不导致唯一性的道德观念，而是存在细节上的多元化道德选择。以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视，可以发现，自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷，极易引发AI价值对齐难题。首先，自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设，试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值，忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时，要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次，理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如，生物进化理论认为，合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义，这一关于合作行为的自然主义解释，存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实，“就目前的实验条件而言，尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪，也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后，认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西，而是个混杂物，是在不同生态压力下，在人类进化的数百万年间的不同时期，由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础，试图确立某种普遍的道德原则，但是，道德兼具规范性与描述性的双重本质，其中，规范性作为道德的核心特征，难以被还原为某些实证知识。不可否认，道德规范也是多样的、相对的，在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因（memes）概念，其作为文化的基本单位，与自然科学中的基因（gene）概念相对，可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。

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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