令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 在AI的发展历程中,欺骗被西蒙尼·纳塔莱(Simone Natale)赋予了一种别样的解读,他将欺骗视为“是植根于人工智能技术的人-机(技)交互关系的重要组成部分”,并提出了极具启发性的“庸常欺骗”(banal deception),力图揭示技术发展进程中人-机(技)关系的多重面相。易言之,即使技术本身无意欺骗,但是依然存在一些外部环境可能使人倾向于相信谎言或阻碍人更批判性地评估信息,只要人类置身于技术使用环境中就会有欺骗发生。然而,需要注意的是,纳塔莱虽然认为“庸常欺骗的微妙内涵使得用户选择了拥抱欺骗,以便人工智能更好地融入自己的日常生活,增强人工智能的意义和用途”,但这决不意味着其鼓励甚至纵容欺骗,恰恰相反,也正是基于此,AI欺骗更值得人类高度关注。那么,该如何看待这种欺骗呢? 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。

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