人工智能价值对齐的哲学反思｜有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-01-16 23:36:04 4,802次浏览

随着AI的普遍化与强大化，人类正处于“魔法师学徒”的境地，对齐问题（the alignment problem）成为最紧迫的问题之一，即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观，理解我们的意思或意图，最重要的是，以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现，价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月，OpenAI宣布成立“超级对齐”（superalignment）团队，计划花费4年时间、投入20%算力，全力解决超级智能的价值对齐问题。此外，谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛，旨在通过与政策制定者、学术界的合作，推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认，AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平，已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。 在有限主义看来，现有的AI价值对齐方案遵循自由主义进路，试图通过无限发展技术使AI具备类人道德，因此，该方案不可避免地以自然主义道德观为基础和预设。其原因在于，强调技术至上的自由主义进路倾向于选择一种普遍的、绝对的道德观，以便被统计、量化与编码至AI系统。一直以来，人类普遍将自由意志、意识等视为道德的核心要素，但此种对道德本质的形而上学思辨难以被证实，无法通过技术手段将其应用至AI价值对齐方案中。相较而言，近来兴起的生物伦理学、神经伦理学等探寻人类道德的自然主义基础，从自然科学的角度解释人类道德的起源与本质，为AI价值对齐提供了可操作的、可实现的技术路径。但是，通过有限主义视域的审视，可以发现，道德的自然主义解释存在根本性缺陷，它忽视了道德的文化维度，消解了人类道德的复杂性与多样性。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。

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随着AI的普遍化与强大化，人类正处于“魔法师学徒”的境地，对齐问题（the alignment problem）成为最紧迫的问题之一，即“如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观，理解我们的意思或意图，最重要的是，以我们想要的方式行事”。当AI伦理风险不断涌现，价值对齐问题已然成为各大AI企业竞相研究、践行的核心策略。2023年7月，OpenAI宣布成立“超级对齐”（superalignment）团队，计划花费4年时间、投入20%算力，全力解决超级智能的价值对齐问题。此外，谷歌、微软、OpenAI和Anthropic共同创建了前沿模型论坛，旨在通过与政策制定者、学术界的合作，推动AI模型安全、负责任的开发。不可否认，AI价值对齐能够大幅纠正偏见、促进公平，已被视为解决AI发展负面后果的关键举措。 在有限主义看来，现有的AI价值对齐方案遵循自由主义进路，试图通过无限发展技术使AI具备类人道德，因此，该方案不可避免地以自然主义道德观为基础和预设。其原因在于，强调技术至上的自由主义进路倾向于选择一种普遍的、绝对的道德观，以便被统计、量化与编码至AI系统。一直以来，人类普遍将自由意志、意识等视为道德的核心要素，但此种对道德本质的形而上学思辨难以被证实，无法通过技术手段将其应用至AI价值对齐方案中。相较而言，近来兴起的生物伦理学、神经伦理学等探寻人类道德的自然主义基础，从自然科学的角度解释人类道德的起源与本质，为AI价值对齐提供了可操作的、可实现的技术路径。但是，通过有限主义视域的审视，可以发现，道德的自然主义解释存在根本性缺陷，它忽视了道德的文化维度，消解了人类道德的复杂性与多样性。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。

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