此外，隐私监管难题是反对通用AI价值对齐的重要理由。虽然通用AI适用于各种场景，但不同情境对AI道德敏感度的要求存在差异。情境所要求的道德敏感性越高，AI就需要获得越多的数据对主体、环境等进行全方位分析与判断，如此才能做出最佳道德决策，这便凸显了人类隐私的监管问题，通用AI如果能够完全与人类价值相对齐，那必然是以牺牲人类全部隐私为代价。AI的应用与影响是全球化的，一旦隐私泄露，必然范围广、持续久、影响深。因此，全球协调监管至关重要。但是，跨文化、跨地区、实时动态、强适应性的监管对于人类来说几乎是不可能的，即便借助AI力量，也难以取得最佳效果。在现有技术路径中，AI价值对齐方案可分为两大类：插入式对齐与微调式对齐。插入式对齐（plug-in alignment）包括参数高效的调整（parameter-efficient tuning）、输出矫正（output rectification）、上下文学习（in content learning）；微调式对齐（fine-tuning based alignment）包括全监督微调（supervised fine-tuning， SFT）和基于人类反馈的强化学习微调（reinforcement learning from human feedback， RLHF）。此外，Anthropic公司提出的“宪法人工智能”（constitutional AI）作为一种微调方法，主张以训练好的“宪法AI”模型评估主模型的输出是否符合“宪法”规则，力图基于模型训练而非人类反馈实现高效的、规模化的AI价值对齐。在有限主义看来，现有的AI价值对齐方案遵循自由主义进路，试图通过无限发展技术使AI具备类人道德，因此，该方案不可避免地以自然主义道德观为基础和预设。其原因在于，强调技术至上的自由主义进路倾向于选择一种普遍的、绝对的道德观，以便被统计、量化与编码至AI系统。一直以来，人类普遍将自由意志、意识等视为道德的核心要素，但此种对道德本质的形而上学思辨难以被证实，无法通过技术手段将其应用至AI价值对齐方案中。相较而言，近来兴起的生物伦理学、神经伦理学等探寻人类道德的自然主义基础，从自然科学的角度解释人类道德的起源与本质，为AI价值对齐提供了可操作的、可实现的技术路径。但是，通过有限主义视域的审视，可以发现，道德的自然主义解释存在根本性缺陷，它忽视了道德的文化维度，消解了人类道德的复杂性与多样性。

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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