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 04:21:32 7,748次浏览

[22]Alexander Hevelke, Julian Nida-Rümelin. Responsibility for crashes of autonomous vehicles: an ethical analysis[J]. Science and engnieering ethics, 2015,21:619-630. 首先,AI价值对齐时空有限性强调人类的道德价值观随时间、情境而变化。AI价值对齐的功能效果依赖于AI系统的输入数据,人类的道德价值观是数据的主要来源。“道德的自然空间说”认为,道德的自然主义解释的确在某种程度上提供了一些普遍的价值观,如公平、利他、不伤害等,但是这并不对道德的发展起决定性作用。受不同地区文化背景的熏陶与影响,人们的道德规范与价值观存在多元化、特殊化倾向,并且不同时期的主流价值观存在明显差异。例如,工业时代的机器人设计与发展更多考虑经济增长、生产效率,而智能时代的AI逐渐开始兼顾伦理,致力于AI治理与创新齐头并进,引导AI向善。中西文化背景的差异也塑造了不同的价值取向,中国强调集体利益与社会和谐,而西方强调个体自由与个人权利。生活在不同时期、不同地区中不同性别、不同阶级的人,对同一现象存在不同的价值判断,在人类价值观无法对齐的情况下,AI对齐人类价值观似乎只是无法实践的理想口号。因此,AI价值对齐时空有限性将导致AI在面临未来价值判断与现实道德冲突时显露出功能的有限性:一方面,投喂给AI的道德案例来源于过去与现在,因此,在面对未来的全新道德情境时,无法保证AI一定能做出符合未来社会价值规范的道德判断,毕竟我们难以预知未来的道德圈究竟可扩展到何种程度,难以想象AI是否会成为独立的道德主体;另一方面,即便AI能够从几乎所有的人类道德案例中学习,充分了解不同地区的价值差异,也无法在案例中将捕捉到的人类价值规范恰当、高效地应用于突发道德冲突中。例如,当某些AI社交软件在全球平台上运行时,难以平衡不同文化之间相互冲突的价值观,因此在审核和过滤不当内容时容易出现效果不佳的情况。此外,在机器学习中存在现实主义与可能主义的争论,当强化学习算法对各种可选行为的未来收益预期进行学习与评估时,面临着应以“实际将获得的预期收益”还是“可能获得的最好预期收益”为标准的抉择困境。 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

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