[10]Turing A M. Computing machinery and intelligence[J]. Mind, 1950,59(236):433-460. 第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 在AI设计者和使用者之间构建起对话桥梁是未来AI设计和使用的应有之义,价值对齐就是上述理念的一种体现,即基于技术两端的“共生”才能有效完成技术的功能。要在AI设计者和使用者之间构建平等的对话,仅依靠技术作为工具的价值对齐是不够的,因为指望单一手段解决复杂问题实际上是一种懈怠的做法。AI的发展真正需要的是通过教育来提升所有人对相关技术的知识水平,促进设计和使用双方就AI系统的使用场景和方式进行公正且充分的交流和理解。这将使每个人都能认识到AI技术的潜力和风险所在。也只有基于这种理解,理想的价值对齐才能够被逐渐确立。

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