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”

2025-01-19 18:50:50 9,834次浏览

(二)AI欺骗的“意图”本质 恰如美国管理学家迈赫迪·达尔班(Mehdi Darban)做过的一项针对“ChatGPT 等对话代理在增强虚拟学习环境中基于团队的知识获取方面的作用”,实证研究结果所显示的:“AI队友在知识更新过程做出了重大贡献,超越了人类队友通常扮演的角色……AI设计属性在促进知识转移和提高整体团队绩效方面具有重要作用。”AI表现得越来越像人,不仅被人视为工具,更被视为“合作者”或“朋友”。这也正说明了在目前的虚拟团队合作中,AI系统如ChatGPT能够扮演类似人类团队成员的角色,为团队提供指导和即时反馈,帮助克服团队面临的不确定性和挑战。因此,AI在提高虚拟团队绩效方面的作用变得至关重要。 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。

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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2025-01-19 18:50:50 4,125次浏览

(二)AI欺骗的“意图”本质 恰如美国管理学家迈赫迪·达尔班(Mehdi Darban)做过的一项针对“ChatGPT 等对话代理在增强虚拟学习环境中基于团队的知识获取方面的作用”,实证研究结果所显示的:“AI队友在知识更新过程做出了重大贡献,超越了人类队友通常扮演的角色……AI设计属性在促进知识转移和提高整体团队绩效方面具有重要作用。”AI表现得越来越像人,不仅被人视为工具,更被视为“合作者”或“朋友”。这也正说明了在目前的虚拟团队合作中,AI系统如ChatGPT能够扮演类似人类团队成员的角色,为团队提供指导和即时反馈,帮助克服团队面临的不确定性和挑战。因此,AI在提高虚拟团队绩效方面的作用变得至关重要。 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。

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  • 应用分类:ios-Android 林心如下面好紧好多水
  • 使用语言: 中文
  • : 需要联网
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