AI价值对齐的有限应用原则主张控制AI价值对齐的应用范围，防止AI滥用风险。在现实的应用中，AI发展的有限主义进路强调AI的可控性，主张实现对AI及时的、局部的、动态的控制。因此，当AI价值对齐存在各类风险尤其是滥用风险时，便应谨慎划定AI价值对齐的合理边界，真正做到以人为本、有利于社会福祉。无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。上述AI价值对齐的功能有限性大多产生于AI前向对齐（forward alignment）的过程中。前向对齐通过对齐训练使AI系统价值对齐，侧重于关注如何在数据训练中使AI价值对齐取得更好的效果，忽视了AI价值对齐应用在现实生活中有可能引发的风险。因此，AI价值对齐难题导致了AI价值对齐的功能有限性，进一步地，AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术与社会风险，即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。

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

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