人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-06 09:38:04 9,508次浏览

(二)基于自然主义道德观的AI价值对齐 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。 总之,有限主义认为,对道德的自然主义解释是有限度的,道德虽然在自然方面持续演化,但同时在文化方面也不断建构,因此应避免走到决定论的地步。人类的道德行为是“自然—先天”与“文化—后天”两方面综合作用的结果,既有自然属性,也有社会属性。因此,较为合理的解释可被总结为“道德的自然空间说”。即:人类的生物学特征给我们的道德观念以某种自然主义基础或框架,使之不可能超出某种可能性空间,但这种限制并不导致唯一性的道德观念,而是存在细节上的多元化道德选择。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|有限主义视域下的人工智能价值对齐
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