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”

2025-01-15 14:30:40 5,587次浏览

第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 普遍认为,价值对齐面临的挑战之一是必须应对持续演变且复杂的人类价值观,这些价值观常常难以界定。但毋庸置疑的是,价值对齐不仅是解决人-机(技)交互价值问题的一种解决方案,更是一个新问题。由于“数智技术因其对人类社会的革命性影响而使得技术解决主义变得更为艰难”,所以技术解决方案能够确保AI与人类价值观一致性的观点受到了更多的质疑。审视人类社会的演变历程,可以发现人类适应新技术的情况似乎比技术适应人类更为常见。事实上,价值对齐更像是一个将AI系统与既定的道德价值观相协调的过程,在这个过程中,“减少以及避免模型的自我欺骗、操纵行为,确保系统的可信与可控等是价值对齐亟待解决的难题”。因此,虽然欺骗是价值对齐进程中的一种“伴生”现象,但这并不是默认欺骗,而是在提醒人类应高度警惕对欺骗的“接受”,特别是伴随AI的泛在性与人类的深度智能化,对诸如庸常欺骗等的理性审慎才可能确保真正的价值对齐。

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”

2025-01-15 14:30:40 8,346次浏览

第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 普遍认为,价值对齐面临的挑战之一是必须应对持续演变且复杂的人类价值观,这些价值观常常难以界定。但毋庸置疑的是,价值对齐不仅是解决人-机(技)交互价值问题的一种解决方案,更是一个新问题。由于“数智技术因其对人类社会的革命性影响而使得技术解决主义变得更为艰难”,所以技术解决方案能够确保AI与人类价值观一致性的观点受到了更多的质疑。审视人类社会的演变历程,可以发现人类适应新技术的情况似乎比技术适应人类更为常见。事实上,价值对齐更像是一个将AI系统与既定的道德价值观相协调的过程,在这个过程中,“减少以及避免模型的自我欺骗、操纵行为,确保系统的可信与可控等是价值对齐亟待解决的难题”。因此,虽然欺骗是价值对齐进程中的一种“伴生”现象,但这并不是默认欺骗,而是在提醒人类应高度警惕对欺骗的“接受”,特别是伴随AI的泛在性与人类的深度智能化,对诸如庸常欺骗等的理性审慎才可能确保真正的价值对齐。

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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  • : 需要联网
  • 系统要求: 5.41以上
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