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

2025-01-22 22:43:25 3,760次浏览

这无疑是一个看起来很美好的目标。它寄希望于在意图和价值观方面对人工智能进行“类人驯化”,以使其达到从意义上理解人类行为和选择并予以遵从的目的。简单来说,就是使建立在庞大的、多元化数据集基础上的大模型预训练结果既合法又合乎道德。从业界在这方面的努力来看,2023年7月,AIGC的领军企业OpenAI宣布成立一个新的AI对齐团队,这个超级对齐团队(superalignment)的目标是在4年内让超级AI系统实现价值对齐和安全。为此,OpenAI承诺将投入20%的计算资源用于对齐超级智能,而项目的核心则是训练出一个大致与人类智识水平相当的AI自动对齐研究员,再借助自动对齐研究员找出对齐超级智能的方法。除此之外,谷歌、微软等公司也都纷纷跟进,成立了类似团队,将价值对齐作为寻求人工智能安全性和一致性的重要途径之一。一时之间,价值对齐的口号风头无两。 从根本上而言,具身智能就是让人工智能获得“身体”——它不是指形式上的身体,而是具备感性经验获得能力的身体。正如人类的认知是基于对感官所获得的信息进行加工的过程一样,具身智能的发展思路是试图帮助人工智能从对情境的实时交互中形成符号理解的过程,它是将认知置于环境中,形成连续的进化响应的过程。简单地讲,具身人工智能将不再像传统人工智能那样对相关条件和行为进行对应反应,而是和人类理解世界的方式类似,通过传感设备获得的第一手环境信息(声音、影像、触觉、温度甚至表情等),建立起实时、动态的完整符号模型。其认知和理解不再是“离线”式的,而是满足时间压力的持续交互状态。这种心智仿真结构所形成的智能体将是一个与情境不可分离的开放网络。 然而,中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如,当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时,系统拒绝了这一请求,它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”,因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而,当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时,Gemini即时按照要求完成了任务。很明显,与任务的对称性相比,输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时,很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见,人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的,而且由于技术黑箱的存在,这种影响并不总是易于判断和矫正。何况,矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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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