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

2024-12-29 05:26:02 8,404次浏览

在生物进化学看来,道德主要是一种合作形式与利他行为,二者有利于人类生存与繁衍,因此人类道德能够在自然选择中被保留。合作即个体同他人一起从事互利活动的行为,“同情是纯粹的合作,公平是某种竞争的合作化”。当合作需个体付出净成本,为他人带来净利益,便展现为利他主义。据考古学可知,大约4万年前,智人的一支突然出现戴蒙德所谓的“跳跃式演化”,拥有了道德感,开始照顾老弱病残,成为现代智人有道德的祖先克罗马农人。在很大程度上,此道德演化源于人类早期环境的影响。晚更新世祖先生活在资源分布不均、大型捕食者众多、气候多变的非洲大草原,合作狩猎大大提升了效率与安全性,集体养育后代减少了时间与资源成本,共同防御提升了对抗外部威胁的能力,真实信息共享有助于群体做出更优的迁移、防御、捕食等决策。此后,随着时间的推移,人类互惠互利合作出现在劳动分工、生产系统、战争等领域,为人类带来了低成本高收益以及更强的群体适应性。但是,此种道德的自然主义解释无法说明利他主义的存在,根据理查德·道金斯(Richard Dawkins)的理论,成功基因的一个突出特性是无情的自私性,这将导致个体行为的自私性,只有在特殊情况下个体才会展现出一种有限的利他主义,普遍的爱和利益在进化论中属于毫无意义的概念。对此,塞缪尔·鲍尔斯(Samuel Bowles)与赫伯特·金迪斯(Herbert Gintis)认为,支持合作的利他主义在进化过程中可胜过全然非道德的自利的原因有三:第一,人类群体设置了回避、排斥、惩罚、均整化实践等方法保护利他成员免于遭受自利者的利益剥夺;第二,人类长期且复杂的社会化系统引导个体内化能够导向合作行为的规范,如声誉选择;第三,拥有大量合作成员的群体,能够在与其他群体的竞争中取胜,获得繁殖优势,并通过文化传播扩散合作行为。此外,模仿也是关键因素,当个体注意到合作者获得了高利益,便会模仿其合作行为;当父母经常做出利他行为,幼年个体便会不自觉模仿。由此,合作与利他行为便会迅速在群体中扩散与普及。总之,无论是通过暴力驯化还是自我驯化,随着对非道德个体的压制和消灭,人类的基因库与行为方式逐渐改变,经由一种特殊的自然选择过程留下了有道德感的后代。 一味追求通用AI,并试图实现通用AI价值对齐,将产生额外的对齐税(alignment tax)。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致,所需付出的额外成本,例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比,通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性,因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理,对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率,造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位,背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐,不如关注专用AI的性能提升与对齐方法,使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。 随着AI的普遍化与强大化,人类正处于“魔法师学徒”的境地,对齐问题(the alignment problem)成为最紧迫的问题之一,即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观,理解我们的意思或意图,最重要的是,以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现,价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月,OpenAI宣布成立“超级对齐”(superalignment)团队,计划花费4年时间、投入20%算力,全力解决超级智能的价值对齐问题。此外,谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛,旨在通过与政策制定者、学术界的合作,推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认,AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平,已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。

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