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”

2025-01-04 16:56:19 1,825次浏览

设想未来,如果大多数公共机构都由AI来管理和监督,人类可能会过度依赖这些系统,从而暂停自身的自然进化,或者更准确地说,人类的进化将被AI引导,而AI自身则以惊人的速度进行自我迭代。如果人类无法识别AI可能出现的“幻觉”即AI生成与现实不符的内容,AI可能会将虚构的内容误认为是现实,进而导致AI的“不思考”取代真正的人类思考,致使人类智能消失在技术发展的洪流中。因此,为了杜绝这种现象,就必须让使用者充分认识到AI欺骗性价值对齐的潜在特征,从而提高警觉性。 令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。

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