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”

2024-12-29 04:56:39 3,576次浏览

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。 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。 (一)AI欺骗的“意图”表现该文章转自 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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