但是,AI价值对齐亦存在问题。从根本上来看,现有的各类AI价值对齐方案遵循AI发展的自由主义进路,坚持类人AI理念,强调技术至上,主张资本的无序扩展与有效加速主义(effective accelerationism, e/acc)。具体来说,AI价值对齐追求类人道德,对技术发展极度乐观,试图借助科学知识与技术手段,使AI习得人类价值观。人类道德是不完美的,类人道德并非圣人道德,并不一定有益于人类。因此,虽然AI价值对齐将有益AI视为最终目标,但是在实践路径上却发生偏移,逐渐趋向自由主义进路,不可避免地伴随着AI失控、人类机器化、无人担责与AI滥用等风险。 一方面,应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前,AI价值对齐技术还不够成熟,须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用,如军事、司法等领域,避免造成难以挽回的、大范围的负面后果,从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果,缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中,也应做好教育宣传工作,使人类意识到AI价值对齐的有限性,避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后,在确保安全的前提下,应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景,真正做到先试点再推广,循序渐进。另一方面,应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体,在此类人群中,AI价值对齐应慎之又慎,放缓速度,严格审查。其原因在于,与成人相比,未成年群体身心发展不够成熟,极易受到AI价值对齐相关风险的影响,被不良信息与不道德行为引导,形成不正确的价值观,从而做出危害社会的行为。此外,与年轻人相比,老年人生理与心理较为脆弱,技术适应性较差,极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观,当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时,极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。

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