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

2025-01-24 04:42:12 8,480次浏览

跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。

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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

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跳出自由主义框架,以有限主义视域审视AI价值对齐是必要的、有价值的。尼克·波斯特洛姆(Nick Bostrom)在分析智能大爆发的动力学、超级智能的形式和能量的基础之上,转向AI控制问题的研究。他区分了确保AI可控的能力控制方法与动机选择方法,认为能力控制方法最多只是暂时的、辅助的手段,人类应更多地掌握AI动机选择机制。在此基础之上,波斯特洛姆详细分析了AI获取人类价值观的多种方法,如详细表达、进化选择、强化学习、价值观累积、动机性支架、价值观学习、仿真调节、体制设计,并对可行性与效果进行评估。此外,斯图尔特·罗素(Stuart Russell)同样强调,要保持对AI的绝对控制权,确保AI永远对人类有益。他提出了人机之间的一种新关系,即:当致力于使AI实现人类目标时,应明确人类的目标是不确定的,如此才能确保AI服从于人类,在行动前请求许可、接受纠正、允许被关闭。无论是尼克·波斯特洛姆,还是斯图尔特·罗素,均遵循AI发展的有限主义进路,强调AI的可控性与有益性。正如科技谦逊主义所认为的,“人类发展科技的最终目标毫无疑问是为了人类福祉,即使追求真理的冲动,最后也是要落实到造福社会上的”。与自由主义进路相对,有限主义进路关注对AI的控制而非无限发展,“重要的是努力控制,而不是完成控制”。因此,在有限主义视域下审视AI价值对齐的基本预设、功能范围与具体方案,才能确保AI安全、有益、实用,避免陷入“AI必须拥有像人类一样的价值观”的技术、伦理等跨学科难题中。 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由,但这并不意味着应平等分配道德责任,如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此,应借助制度化手段,通过建立正式的、全面的规范与程序,尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性,设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台,使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求,回应质疑,在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外,还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先,在技术上,可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”,为分析事故原因提供数据支持;其次,在经济上,可通过保险与税收的方式实现集体担责;再次,算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任;最后,监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查,精准追踪AI技术发展前沿,及时推动相关法规的更新与调整,确保其适用性与有效性。

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