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”

2025-01-20 03:02:34 6721次浏览

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[12]Krügel S, Ostermaier A, Uhl M. Zombies in the loop?Humans trust untrustworthy AI-advisors for ethical decisions[J]. Philosophy & technology,2022,35（1）: 1-37. 图灵测试作为一个思想实验，利用行为就人-机（技）互动的状况得出结论，展现了行为线索是证明人类某些能力的最令人信服的证据。事实上，图灵测试的机器智能部分可被视为是现代聊天机器人的前身。在图灵测试中，欺骗一直作为一条“副线”贯穿始终。因此，从图灵测试的本质来看，根据AI行为结果判定欺骗类型以求应对之策是一个有价值的进路，而重视AI欺骗时所表现出的“意图”正是其中重要的一环。 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注，但从严格意义上来讲，当下，AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识，然而，这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德（Lukas Berglund）等人的研究指出，大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”（situational awareness）能力，这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在，并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上，一些具备态势感知能力的高级AI模型，已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗，而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时，AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策，这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此，不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体，而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。

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