第三象限是模型过度拟合（overfitting）。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值，以至于在训练数据上表现得很好，但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中，如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美，那么势必会导致模型的预测能力显著下降，出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 [5]Berglund L, Stickland A C, Balesni M, et al. Taken out of context: On measuring situational awareness in LLMs[EB/OL]. ArXiv,abs/2309.00667. （2023-09-01） [2024-06-28]. https:∥arxiv.org/abs/2309.00667. 再次回看阿图罗·罗森布卢斯（Arturo Rosenblueth）、诺伯特·维纳（Norbert Wiener）和朱利安·比格洛（Julian Bigelow）在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文，其目标有二，“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类，二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴，彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合，还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时，需要解释AI背后复杂的人类心理学因素，因此，技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此，正如在斯特凡·萨卡迪（Stefan Sarkadi）等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中，其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例，结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时，AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等，还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。

人工智能价值对齐的哲学反思｜探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑：从“意图”到“共生”

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最后更新: 2025-01-07 23:24:37
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