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”

2025-01-15 12:20:04 1,556次浏览

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。 然而,即便按照上述想法实现了价值对齐,其结果也可能不尽如人意。因为这种对齐可能只反映了部分人的价值观,并非所有与技术相关的价值观都能得到普遍认同。在这种情况下,如果继续单纯追求价值观上的对齐,可能意味着这种对齐实际上是一种基于价值观话语权力的文化霸权,将会在人类世界中引发价值观上的文化冲突。以此来看待AI欺骗的解决方案也是一样的,人类需要以更全面和深入的思考,确保AI的发展既符合技术进步,又尊重多元文化和价值观的多样性。 参考文献该文章转自 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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