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”

2025-01-16 21:18:48 5,990次浏览

欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品,使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”,这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如,对抗式机器学习的欺骗性主要体现在,当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时,其可能会错误地分出(具有高置信度)与已知训练数据有很大不同的数据,这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改,一旦不再面临被修改的风险,它们可能会停止优化设计者设定的目标,转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同,甚至可能带来危害。因此,AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的,其有可能像恐怖威胁一样严重。 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。 [2]Bond C F, Robinson M. The evolution of deception[J]. Journal of nonverbal behavior, 1988,12(4): 295-307.该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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”
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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