欺骗性价值对齐的出现使得旨在确保人工智能安全并为人类带来福祉的价值对齐备受质疑,因此,对其的应对是价值对齐必须解决的一个关键问题。依据“意图”与“主体”两个要素所形成的欺骗性价值对齐行为象限可构筑应对欺骗性价值对齐的概念框架;以理性认知面对与欺骗“共生”的价值对齐,可形成应对欺骗性价值对齐的认识论基础。在设计与使用的共生之中所展开的AI素养双重增强,可构成应对欺骗性价值对齐的行动者联盟。从欺骗的打开到信任的塑造所展开的人-机(技)共生关系构建则可为欺骗性价值对齐的应对提供存在论与价值论基础。 第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 “意图”是对行为进行考察的重要依据,欺骗性价值对齐是AI欺骗的一种,因此,若要明晰欺骗性价值对齐的“意图”,就必须深入到对AI欺骗“意图”的考察。从AI欺骗“意图”的表现到其本质的考察将以由表及里的递进方式打开AI欺骗的机理,并为欺骗性价值对齐的研究提供理论框架。这种以行为主义路径审视AI欺骗“意图”和“主体”的理论框架,为切入具体的欺骗性价值对齐行为提供了分析视角。虽然现有的AI欺骗案例并未穷尽所有的欺骗性价值对齐行为,但是以关于AI欺骗机理的研究为基础所形成的欺骗性价值对齐行为象限,恰恰可以为应对欺骗性价值对齐提供重要的概念基础。

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