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? 从欺骗性价值对齐的形成与后果来看,使用端在AI产生实际效用过程中的意义越来越受到关注。在关于AI的规则、法规与条例等的文件中,对使用者的规范正逐步成为一项必要的内容。这种变化一方面倒逼设计者重新思考新的设计视角,使得当今的设计者越来越注重将未来的技术、社会和文化相结合,力求设计过程和方法的改变;另一方面,则意味着仅仅依靠设计端的努力是不够的,想要抵抗欺骗性价值对齐带来的风险,就必须增强设计与使用两端的AI素养。这种双重增强源于AI的技术特性,并非通过两端的独立发展,而是通过两端的融合实现的“共生”关系。 人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。

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