价值对齐反映了对人类智能与人工智能关系进行简化的理论惰性,其本质潜藏着一种价值维度上的人类中心主义投射,同时也体现了人类在技术自治性面前的不安感。价值对齐是一种企图将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决的技术治理方法。然而,将人类价值观嵌入人工智能系统,一方面会使得技术的发展成为最小化人类责任的借口;另一方面,这种话语以一种抽象性的人机价值差异掩盖了人工智能技术发展全过程中的价值性因素,从而以价值排他性的方式将人工智能的“问题”建构为一种绝对意义上的外在,使得关于价值的讨论只逡巡在人机的边界之上,而不向人类内部返回。从这个意义上来说,人工智能已经建构起来的社会历史中的价值无意识和不平衡的数据分布现实,是一个关于“具有自主性的智能体应该和不应该被如何设计”的问题。因此,人工智能的价值判断基础应当由外在的价值嵌入转向具身认知和知觉能力的形成。只有通过有效的人机交互与环境感知,打造开放式人机生态体系,鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分担的人工智能,才能防范由技术所导致的任何形式的垄断。 与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。 OpenAI超级对齐团队的解散为价值对齐问题的解决提供了另外一种思路:与其着眼于现有大模型的价值对齐,既需要面对价值本身的复杂性及其与人工智能性能的张力问题,还需要面对下游风险加剧的问题,不如专注于AI更多的可能性与开放式人机生态体系的打造,通过有效的人机交互与环境感知,鼓励开发与人类处于更广泛的目的分享和责任分担的人工智能。吴冠军在分析Midjourney的风险防控时,也谈到:“过滤”的非持续有效性,可以通过互动机制改善识别——“在互动过程中,我们需要探寻可能存在的突破点或‘短路’机制,识别用于切入并可能导致系统无法完全过滤此类信息的入口。这揭示了世界的复杂性和趣味性。”于2023年9月成立的法国生成式人工智能委员会在2024年3月向政府提交的新时期法国人工智能发展建议报告中特别提到,开放性是人工智能发展的基础。报告指出必须从技术开发和市场开放两方面预防所可能导致的集中化风险,支持多元主体之间的竞争。无论是应对人类社会的复杂性,还是防范由技术所导致的任何形式垄断,开放性都是极为核心的一个维度。这就如同拉图尔所强调的行动者穿梭于其间的“网络”概念,而人工智能也正是这些行动者之一。

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