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”

2025-01-10 15:47:32 7,170次浏览

再次回看阿图罗·罗森布卢斯（Arturo Rosenblueth）、诺伯特·维纳（Norbert Wiener）和朱利安·比格洛（Julian Bigelow）在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文，其目标有二，“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类，二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴，彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合，还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时，需要解释AI背后复杂的人类心理学因素，因此，技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此，正如在斯特凡·萨卡迪（Stefan Sarkadi）等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中，其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例，结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时，AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等，还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 在20世纪80年代，莉莉-玛琳·鲁索（Lilly Marlene Russow）曾将欺骗笼统地定义为“当且仅当一个行为主体意图使另一个生物体因其行为而产生错误的信念（并可能按照错误的信念行动）时，该行为主体的行为才具有欺骗性”。在日常的话语体系中，欺骗作为负面行为经常与撒谎同时出现，撒谎代表着一方故意隐瞒或歪曲事实，甚或意图操纵另一方。就撒谎而言，查尔斯·邦德（Charles F. Bond）和米切尔·罗宾逊（Michael Robinson）将其视为“一种倾向于使传播者受益的虚假沟通”。因此，“意图”在界定欺骗行为时扮演着关键角色。仅仅在知道信息不实的情况下提供虚假信息，并不构成欺骗。欺骗行为必须伴随着某种“意图”，而这种“意图”又通常与某个主体的利益相关联。基于此，至少可以从如下两个方面来审视AI欺骗的“意图”表现：一方面，欺骗者进行欺骗可能有多种动机，但其动机之一通常是趋利避害的，即欺骗者获得利益需要牺牲被欺骗者的利益。例如，编造网络谣言的造谣者主要是想通过谣言获得经济或政治利益；有些人为了增强自信心或避免自尊受损而在与人的交往过程中编造莫须有的经历等。因此，“欺骗”的根源可以追溯到人类的“意图”和利益。若缺乏严格的监管和问责机制，即便AI技术在设计上并未预设欺骗功能，它仍可能极大地增强人类的欺骗能力。特别是在商业领域中，AI作为一类工程项目，其目标在于实现产品和服务的市场化。当前AI研究重点也更多地聚焦于如何创造产品和服务的商品化途径，这使得AI在最坏的情况下或将成为经济统治的工具，也就是说，在人类的能动性和利益的驱使之下，AI欺骗获得了巨大的生长空间。另一方面，AI欺骗表现出更加无规律可循的特点，其背后的“意图”更加难以把握。因此，相比传统欺骗而言，AI欺骗具有更大的欺骗性，导致的后果也更加无法预料。例如，OpenAI开发的ChatGPT能够访问庞大的文本数据库，并利用其强大的计算力分析数据间的联系，构建模型以生成类似人类写的文本，这个生成过程涉及约“1750亿次”运算。面对如此庞大的运算规模，甚至连AI模型的设计者也不知道它们是如何工作的。这种机器和人类之间的信息不对称在AI系统的应用中是很常见且明显的，也正是这种信息不对称为AI欺骗提供了诸多可能性。 作为AI设计者，其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知，其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机（技）交互中所表现出的“意图”去理解在人-机（技）交互中AI的动态性，对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知，关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗，帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险，才能优化人与AI的交互，确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。

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再次回看阿图罗·罗森布卢斯（Arturo Rosenblueth）、诺伯特·维纳（Norbert Wiener）和朱利安·比格洛（Julian Bigelow）在1943年所发表的《行为、目的和目的论》一文，其目标有二，“一是定义自然事件的行为学研究并对行为进行分类，二是强调‘目的’这一概念的重要性”。文中的“目的”与欺骗行为的“意图”有相似的哲学意蕴，彰显了AI不仅是集成电路和编程技术的集合，还涉及人在与机器互动时的直觉感知和自然反应。在解释AI这种复杂系统时，需要解释AI背后复杂的人类心理学因素，因此，技术本身是否具有“意图”或具有什么样的“意图”不应该成为否定AI欺骗的因素。不仅如此，正如在斯特凡·萨卡迪（Stefan Sarkadi）等基于价值对齐目的对欺骗性AI的规范框架所展开的研究中，其以美国受试者在五个选定的未来工作环境中对欺骗性 AI 的看法为研究案例，结果表明“受试者对于AI欺骗行为与人类欺骗行为的道德观念态度之间没有统计学上的显著差异”。此时，AI欺骗的“意图”的本质不应该仅仅被视为单纯的“期望”“意向”等，还必须包括体现行动者实际行为的多重驱动力。 在20世纪80年代，莉莉-玛琳·鲁索（Lilly Marlene Russow）曾将欺骗笼统地定义为“当且仅当一个行为主体意图使另一个生物体因其行为而产生错误的信念（并可能按照错误的信念行动）时，该行为主体的行为才具有欺骗性”。在日常的话语体系中，欺骗作为负面行为经常与撒谎同时出现，撒谎代表着一方故意隐瞒或歪曲事实，甚或意图操纵另一方。就撒谎而言，查尔斯·邦德（Charles F. Bond）和米切尔·罗宾逊（Michael Robinson）将其视为“一种倾向于使传播者受益的虚假沟通”。因此，“意图”在界定欺骗行为时扮演着关键角色。仅仅在知道信息不实的情况下提供虚假信息，并不构成欺骗。欺骗行为必须伴随着某种“意图”，而这种“意图”又通常与某个主体的利益相关联。基于此，至少可以从如下两个方面来审视AI欺骗的“意图”表现：一方面，欺骗者进行欺骗可能有多种动机，但其动机之一通常是趋利避害的，即欺骗者获得利益需要牺牲被欺骗者的利益。例如，编造网络谣言的造谣者主要是想通过谣言获得经济或政治利益；有些人为了增强自信心或避免自尊受损而在与人的交往过程中编造莫须有的经历等。因此，“欺骗”的根源可以追溯到人类的“意图”和利益。若缺乏严格的监管和问责机制，即便AI技术在设计上并未预设欺骗功能，它仍可能极大地增强人类的欺骗能力。特别是在商业领域中，AI作为一类工程项目，其目标在于实现产品和服务的市场化。当前AI研究重点也更多地聚焦于如何创造产品和服务的商品化途径，这使得AI在最坏的情况下或将成为经济统治的工具，也就是说，在人类的能动性和利益的驱使之下，AI欺骗获得了巨大的生长空间。另一方面，AI欺骗表现出更加无规律可循的特点，其背后的“意图”更加难以把握。因此，相比传统欺骗而言，AI欺骗具有更大的欺骗性，导致的后果也更加无法预料。例如，OpenAI开发的ChatGPT能够访问庞大的文本数据库，并利用其强大的计算力分析数据间的联系，构建模型以生成类似人类写的文本，这个生成过程涉及约“1750亿次”运算。面对如此庞大的运算规模，甚至连AI模型的设计者也不知道它们是如何工作的。这种机器和人类之间的信息不对称在AI系统的应用中是很常见且明显的，也正是这种信息不对称为AI欺骗提供了诸多可能性。 作为AI设计者，其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知，其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机（技）交互中所表现出的“意图”去理解在人-机（技）交互中AI的动态性，对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知，关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗，帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险，才能优化人与AI的交互，确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。

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