人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-21 08:30:57 8802次浏览

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欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品,使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”,这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如,对抗式机器学习的欺骗性主要体现在,当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时,其可能会错误地分出(具有高置信度)与已知训练数据有很大不同的数据,这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改,一旦不再面临被修改的风险,它们可能会停止优化设计者设定的目标,转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同,甚至可能带来危害。因此,AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的,其有可能像恐怖威胁一样严重。 作为AI设计者,其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知,其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机(技)交互中所表现出的“意图”去理解在人-机(技)交互中AI的动态性,对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知,关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗,帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险,才能优化人与AI的交互,确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢?

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