AI失控风险即AI价值对齐本身存在的、难以避免的技术风险,可分为越狱引导、对抗攻击与权力追寻。越狱引导即AI主动规避或突破设计中的安全协议等约束,通过修改自身代码、访问未经允许的资源等方式尝试获得更多的自由度。在这种情况下,AI极有可能违反既有限制,做出不道德行为。对抗攻击多为外部攻击者输入干扰,误导AI系统,使其做出错误的道德判断。权力追寻即AI系统为高效达成自身目标,主动获取更多的数据资源与控制权,这极有可能干预正常的道德决策过程。随着AI系统在各方面逐渐优于人类,并不断朝着通用AI的方向发展,人类极有可能由AI的强监管者变为弱监管者,最后甚至会被AI监管,AI失控风险指数式递增,终将使人类付出难以承受的代价。 通过分析道德的自然主义基础及其在AI价值对齐技术方案中的应用,不难发现,AI价值对齐的自然主义预设体现在三个层面:第一,主张道德现象可还原为自然事实,且事实间存在因果关系;第二,认为道德相关项可通过统计与数据方法进行明确表征;第三,认可存在普遍化的、绝对化的道德。 有限主义认为,在上述方案中,部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础,探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似,AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态,从而做出情感驱动的道德判断。例如,AI社交软件利用多模态情感分析技术,通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向,可识别与处理某些不道德内容,如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则,类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用,AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如,自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据,并结合伦理规则引擎,根据内置的道德规则,在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素,做出最优决策。此外,强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制,针对AI的道德输出,人类的反馈被作为一种奖励信号,能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异,AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此,人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为,负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如,当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈,模型便会调整其生成策略,避免类似回答再次出现。

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