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

2025-01-23 12:16:53 6,532次浏览

不可否认,上述基于自然主义道德观的AI价值对齐方案对智能社会的健康发展产生了一定程度的正面影响。无论是将黑人识别成大猩猩的谷歌图像识别软件,还是为男性相关词汇打正分而为女性相关词汇打负分的亚马逊在线简历筛选工具,抑或是对黑人存在偏见的未来犯罪预测软件,经过技术上的AI价值对齐,在某种程度上能够逐渐与人类现有的规范与价值观保持一致,有效地促进了社会公平与大众福祉。 AI价值对齐的有限责任原则强调应制度化防止AI道德责任对齐,这是消解无人担责风险的有效手段。在人机关系上,有限主义坚持人类视角下的人机协同论,这意味着,当人机协作完成复杂任务时,道德责任的分配应基于人类视角,挺立人类的道德主体地位,明确道德责任只能由人类承担。以自动驾驶汽车为例,无人担责风险源于人类试图使AI像人类一样承担道德责任,具体来说,AI所展现的自主性与一定限度的不可控性为人类推卸自身道德责任提供了看似合理的理由。在完全自动驾驶的情况下,虽然事故原因可追溯至AI系统,但是我们仅能为其分配道德责任,无法让其承担道德责任。道德责任的承担需满足两个条件,即经济补偿或自我反思,AI本身并无财产,无法在经济方面补偿受害者,同时AI很难具备愧疚、反思等心理活动。因此,在可预见的未来,将AI作为道德责任主体是不现实的、不可行的,道德责任只能由人类承担。 此外,在有限主义看来,AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为,帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中,智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如,AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配,并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策,做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策,以逐渐逼近最优解。首先,确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的,其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策;其次,通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分,选取表现最好的模型进入下一代;再次,通过交叉操作,将两个优秀模型的参数进行结合和重组,并随机修改新AI模型的部分参数,引入新的遗传多样性;最后,用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行,AI模型不断优化,直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如,护理机器人运用进化算法,可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时,做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外,模仿学习方法(如逆强化学习与行为克隆的运用)使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如,AI助理法官通过逆强化学习,学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量,避免受原生数据影响而产生偏见行为。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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