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

2025-01-16 13:53:10 1,604次浏览

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。 上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐(forward alignment)的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐,侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果,忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此,AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性,进一步地,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。

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