这种二元对立与价值对齐背后的心理机制如出一辙，都体现了对智能对象的控制化叙事——无论是最初的简单工具化还是后来以辨别（《仿生人会梦见电子羊吗》）或拯救（价值对齐）的方式来重新赢回控制权的可能。菲利普·K.迪克以反讽的方式对人类的这一核心特质和潜在的优越性进行了颠覆：其一，在他的笔下，仿生人蕾切尔不但几乎通过了测试，甚至展现出对同类仿生人的移情，而这正是人类无论如何也做不到的。不仅如此，小说中的真正人类，不管是其他的仿生人追捕者，还是男主人与其妻子，彼此之间都以自身为中心，缺乏理解和关切。在两相对照下，移情作为被人普遍相信的区分特征的地位摇摇欲坠。其二，在小说的第十八章，移情共鸣箱被揭露为是一个巨大的骗局，它所表现出来的融合感以及测试量表的标准不过是一种人为的编织和表演。于是，无论是根据“移情”与否所进行的对仿生人的猎捕，还是关于“移情”本身的神话，都不过是维护人类居上位的优越感制造出来的叙事。它可以是“移情”，也可以是人类假设人工智能不具有或无视其具有（正如将智能装置设想为价值“中立”的空心体一般）的其他特质。当用这种特质对客体进行判断的时候，往往和客体的真实情形无关，而仅仅和据此做出结论的预设有关。然而，中立的数智技术本身并不存在。算法、数据、模型、奖惩函数等任一环节本身都有可能使输出结果呈现出特定的价值取向。例如，当谷歌发布的多模态大模型Gemini被要求生成一张“白人家庭”的图片时，系统拒绝了这一请求，它所使用的理由是“无法生成针对特定族群的图片”，因为“此类内容可能存在歧视、刻板印象”。然而，当要求被更改成生成一张“黑人家庭”的图片时，Gemini即时按照要求完成了任务。很明显，与任务的对称性相比，输出结果的不对称性明显受到了模型微调的影响。美国最高法院的保守派黑人大法官克拉伦斯·托马斯被Gemini生成白人面孔则在很大程度上是因为和“法官”相关的数据样本中白人偏多。当亚马逊公司开发并投入使用的“简历筛选系统”会对同等条件的女性候选人的简历给出相较于男性更低的评分时，很难判断这是因为数据类型还是编写者的倾向性导致了这种偏差。由此可见，人工智能的技术特征决定了影响其结果的因素必然是多方面的，而且由于技术黑箱的存在，这种影响并不总是易于判断和矫正。何况，矫正的结果也并非一定能达到预期。正如谷歌研发团队在试图解决训练数据集的种族主义倾向时引入的多元化矫正方案就出现了与历史事实不符的错误。谈到价值对齐，就不得不提到另一个稍显生硬却更为直接地表达了某种意义上人机对立的概念：价值嵌入。从本质层面来看，这两个概念都是基于“对立论”的视角，强调数字技术自身的运行和发展所具有的超强自治性，强调人工智能技术与人类权利和福祉之间的对立和冲突，希望通过算法伦理审查、增加数据离散度以及预训练模型微调的技术方式，将具有特定人类价值倾向的立场和原则“移植”到智能设备中，从而最大限度地预防和消解技术理性与社会理性的差异所导致的风险和负面效应。在这里，人工智能被设想成了和人类智能处于对立位置的价值中空物，它被作为实体从技术的第三持存中剥离出来，评论者丝毫没有意识到人工智能技术的任何具体化形式，本身已经负载着人类智性积累及其社会文化内涵。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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