在大模型技术狂飙突进的今天，随着数据规模和算力的不断提高，以及模型调整对于场景-价值多元化的适应，人工智能的性能持续跃迁，涌现不再是偶发的技术意外，数智应用的泛化性、通用性和界面友好性都有了质的提升，成为架构人类社会发展当之无愧的技术基底。如何建设安全有效的数智设备，避免人工智能因其自身的技术特征或外在原因的滥用产生危及人类的后果，已成为AI行业研发和应用过程中的核心议题之一。一方面，数智技术的全面嵌入和良好的交互性使得用户对人工智能的期许和信任度不断推高；另一方面，可解释性陷阱的存在以及技术-社会两者发展逻辑在本质上的异质性使得“AI威胁论”从未真正消失，对AI可能带来的风险和挑战进行防范的研究方向之一就是探索引导和操控“超智能”AI系统的新方法。其中的一种路径就是通过价值对齐的方式确保人工智能追求与人类价值观相适配的目标，敦促AI以对人类和社会有益的方式行事，不侵害人类的价值和权利。《智能的本质》一书的作者皮埃罗·斯加鲁菲通过一个无人机杀人的极端例子来描述人工智能应用过程中的追责难题。他的问题是，是提供地理位置信息的谷歌地图团队、提供目标情报信息的特工、提供攻击软件应用的供应商，抑或是负责为整个攻击行为编写程序的团队，还是下达攻击命令的负责人该为此次行为负法律或道德的责任？针对这个例子本身，答案可能因人而异，但它却生动地表明了在数智技术应用愈加普及的时代里两种越来越明显的倾向：一是流程环节的增多，使得责任链延长，从而造成责任主体难以认定。这当然并不是新的现象，曾有人在为自己的罪行进行辩护的时候就已经熟练地使用了这一理由。然而，数字技术的共享性特征和流程的非线性使得这一问题愈加复杂。二是责任问题的核心外移，使机器/技术/人工智能成为被纠责的对象。责任环节的增多使得每个环节的人都有借口从整体的责任中逃脱，“高度分化的劳动分工对应着普遍的合谋，而这种合谋对应着普遍的不负责任。既然每个人都同时是原因和结果，也就意味着没有原因” 。与这种不必负责任的形式合理性对应的正是价值和伦理上的脱嵌与免责。于是，人工智能仿佛构成了一个系统性的他者，它完全依赖自身的法则并通过自身而运动。并且，由于它被设想为去价值化的中空实体，一方面人类个体和集体为自己的动机和行为卸下了所有的哪怕是最小的道德负担，仿佛所有的结果不过是作为人类社会大他者的数字系统“中立”而“客观”的结果；另一方面，他们又通过对体系的价值抽离，将道德上的优越感握在手中，仿佛获得了通过“价值赋予”的“嵌入”或“对齐”的类人化改造，可以牢牢掌握住人工智能的控制权。从本质上来讲，这不但是一种价值维度上的人类中心主义投射，同时也是在技术的自治性面前人类不安感的体现。他们想象着将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决。这不但在现实条件中难以实现，而且也透视出一种理论和实践上的避重就轻：它使得技术的发展成为最小化人类责任的借口。所谓的人工智能的“奇点”的到来，在很大程度上反映了人类在自己的创造物的强大性能面前的不安。如果说在前智能时代，机器技术体系在力量、复杂性、精密度方面的超越还只是局部功能的增强，不足以引起人对引以为傲的本质——思考/理性的担忧，那么生成式人工智能在知识生产、理性设计、语义逻辑乃至可以带有情绪性表达的自然语言处理方面展现出来的卓绝能力让作为创造者的人类在内心再一次感受到了新版的“机器人威胁论”——AI威胁论。对可能失去控制的担忧让设计者期待以某种方式重新赢回决定权，于是，人工智能设计和治理又一次处在更深的“恐惑谷”的悖论境地：一方面，整个人工智能的发展过程一直以类人性作为超人性的基础，从任务实现到输出方式、到理解能力都希望有明确的可解释性、与人类保持一致性，哪怕在外观的设计上也从未放弃过“人形智能机”的设想；另一方面，这种类人性和超人性发展得越好，人类自身就越恐慌，尤其当最新的生成式人工智能突破了“波兰尼困境”，在多模态知识生产上已经可以依赖网络文本数据库和大模型技术实现自我生产的时候，不但人类心理上的恐慌越发严重，治理过程中所面临的风险也更加多元化和强化。抵抗不安感的最好武器是规范性。价值对齐的目标正是以建构规范性价值倾向来实现人工智能治理。然而，这里仍然存在另一个悖论，即“算法的价值倾向性越小，其越多以功能服务模式体现为满足单一确定目标的中立性工具职能，并因此只涉及线性且结果导向的治理要求；算法价值倾向性越大，其越多以画像评价模式体现为针对不同目标进行选择排序以作出价值性评估”。可见，价值倾向度的增加在一定程度上与功能的通用性之间呈现出反向趋势。因此，到底有没有可能以规范性的总体策略解决多元化的风险，并没有肯定的答案。比起价值嵌入，尽管价值对齐的措辞稍显缓和，但它依旧遵循了以人类社会取向干预或改造人工智能技术的规范性塑造路径。对于这一方法，“既有的技术治理史表明，总体策略在现实中并非没有人坚持，事实上不少技治主义者的头脑中均带有总体主义的主观性，但结果在实践中收获的均为局部和具体的技治推进，根本没有实现过各个微小技治系统的完全统一协作。从这个意义上，可以说总体策略均以失败告终”。或者，更简单地说，算法治理的目的和结果都不是简单地价值对齐，它需要重新衡量技术实现和应用中的具体问题。因为所谓的价值对齐，并不是通过增加价值矢量和奖惩指数就可以实现的，它涉及到数据爬取和清洗、算法设计和测试，到应用场景的每一个细节，并且它和技术算力之间也不完全是正向关系。例如，“在使用RLHF（reinforcement learning with human feedback，基于人类反馈的强化学习）进行价值观对齐时，）对齐行为无形中为AI大模型的能力涌现戴上了‘紧箍咒’，）以牺牲模型能力的方式来换取价值观对齐” 。OpenAI超级对齐团队的解散就真实地反映了这种冲突的强度，团队负责人在后来发表的个人声明中一再强调由于公司将产品性能置于价值对齐之前，以至于团队获得的计算和数据资源并不足够。这说明，尽管价值对齐的结果和成效尚处于难以评估的状态，但其依赖于社会预测和强反馈以及偏好排序的控制论做法，本身就是在算力上缺乏执行的可靠基础。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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