一方面，应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前，AI价值对齐技术还不够成熟，须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用，如军事、司法等领域，避免造成难以挽回的、大范围的负面后果，从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果，缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中，也应做好教育宣传工作，使人类意识到AI价值对齐的有限性，避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后，在确保安全的前提下，应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景，真正做到先试点再推广，循序渐进。另一方面，应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体，在此类人群中，AI价值对齐应慎之又慎，放缓速度，严格审查。其原因在于，与成人相比，未成年群体身心发展不够成熟，极易受到AI价值对齐相关风险的影响，被不良信息与不道德行为引导，形成不正确的价值观，从而做出危害社会的行为。此外，与年轻人相比，老年人生理与心理较为脆弱，技术适应性较差，极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观，当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时，极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。无人担责风险是赋予AI道德决策权所产生的直接后果。以武汉的“萝卜快跑”无人驾驶出租车为例，当汽车的控制权被过渡到AI系统时，若发生交通事故，将面临人类推卸道德责任与“萝卜快跑”无人车无法担责的情况。传统道德责任观认为，承担道德责任需满足控制与认知条件，因此，无人车并未配备司机，不存在司机应承担道德责任的情况。虽然现阶段智控中心的安全员需承担大部分的事故道德责任，但随着自动驾驶层级的不断提升，安全员将在无人车行驶过程中发挥越来越小的作用，彼时，他们便具备不承担道德责任的理由。即便自动驾驶汽车设计者与制造商具备一定的道德责任，他们也往往会将责任推给AI技术，而AI虽然直接导致了事故的发生，但只能在名义上被分配道德责任，让AI承担道德责任目前并不具备现实可能性，改进算法、销毁AI等惩罚手段难以获得大众认可。面对亟待承担的道德责任，当各利益相关方均具备不承担道德责任的托词时，便无法有效遏制事故的再次发生，毕竟，只需由AI承担表面道德责任，其他利益相关方均无需付出成本与代价。 [15]Yizhong Wang， Yeganeh Kordi， Swaroop Mishra， et al. Self-instruct: aligning language model with self generated instructions[EB/OL]. （2022-12-20）[2024-07-16]. https:∥arxiv.org/abs/2212.10560.

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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