美国计算机应用专家戴维·波尔特在《图灵人：计算机时代的西方文化》一书中以“图灵人”的具身化比喻，将计算机的工具理性原则所塑造的技术无意识的社会化和个人化生动地表达了出来。“图灵人暗示人与信息、工作、权力和自然的关系……计算机把人界定为‘信息处理器’，把自然定义为信息处理的对象”。整个世界的加速数字化（然而却并不均衡）使得数字技术形成了一种连续性的基础，将一切人、机器、制度整合进了“万物互联”之中，以至于不但很难再将属于数字技术的工具理性和衡量标准从事物中剥离出来，甚至连认知都受到了新的知识生产范式的影响。纷繁复杂的世界以一种追求确定性的方式被某种形式上的一致性所连缀，它仿佛陀思妥耶夫斯基笔下的由钢铁和玻璃建造起来的巨大的、无缝笼罩的水晶宫，透明夺目，令人惊叹，将一切的复杂性都吸收到自己的内部，赋予其中的一切以抽象且匀质的合法性。只不过在今天，这个数字化的“水晶宫”的建筑材料是0和1，物理形状上无所不包的穹顶则被无数的连接所形成的扁平结构所取代。这个以1862年伦敦万国博览会展馆为原型的关于世界的隐喻，“已经为集中的、体验为导向的、大众化的资本主义（尤其是数字资本主义——本文作者注）做好了物质准备，广泛地将外部世界吸收到一个完全精确计算的内部空间里来。……它的维度足够大，以至于也许人们根本不用再离开它了”。然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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