对此的一个佐证是对一些基于误判而出现的机器人事故的解读。各国都曾出现过机器人因将人体误判为作业对象而使其致残或致死的事故。这是“回形针假设”的现实版。究其原因，机器只根据预先的算法设计行事，而不是根据传感装置获得的对象的特殊信息进行判断。后者正是智能认知具身化的要求。事实上，早在1986年，布鲁克斯已经从控制论角度出发，强调智能是具身化和情境化的，他认为传统以信息表征为核心的经典AI进化路径是错误的，而要消除表征的局限性，就要制造基于行为获取信息的机器人。苏黎世大学人工智能实验室前主任罗尔夫·普菲弗与加拿大佛蒙特大学的乔希·邦加德则在合著的《身体的智能：智能科学新视角》一书中进一步提出，智能行为可以通过加强智能体的“身体”与外部环境交互的方式实现新的学习反馈机制，从而形成更能应对世界复杂性的智能。而在业界方面，英伟达创始人黄仁勋就曾在2023年表示，具身智能是能理解、推理，并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪潮。二、价值对齐：赛博乌托邦的控制论话语所谓的人工智能的“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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