这和现有的认知型智能体的发展路径完全相悖。无论是OpenAI的GPT和Sora,还是谷歌的Gemini、Gemma,即便是所谓的多模态大模型,也主要基于对去语境化的信息建构起来的符号系统的处理。该路径的理论根据在于,欧美中心主义认为数字信息比与具体语境相关的模拟信息更重要。虽然人类对于人工智能的价值/道德/期待在很大程度上是“因为我们习惯于将伦理与类人的外观和类人的通过语音的交互联系在一起,而所有这些实际都应该归功于良好的设计和熟练的编程”。这种信息实体论不但改变了人们对现实的看法,而且在人工智能技术的发展上更重视人类已有经验文本——文字、影像、图表等,而忽视了具身智能的交互性发展。生成式人工智能和大模型技术所依赖的数据集来源的结构性问题正是这一智能发展方向无法克服的一个弊端。即便是已有的多模态大模型扩大了来源文本的类型,但依旧没有使问题变得好转,因为不同的文本生产技术的发展水平在世界范围内并不均衡,同时也会产生不同的意义模式,当其被去语境化为普遍符号的时候,就已经改变了其被生产出来时与真实生活的距离。有事实表明,部分数据在训练一段时间后可能已经破坏了大模型的表征,并且,大模型的技术逻辑会导致数据离散度变小,从而产生认知中心化乃至模型崩溃的结果。它也是其发展的顽疾之一,它有可能导致价值极化的出现。 2024年7月,OpenAI宣布解散超级对齐团队。表面上看,这是OpenAI内部发展不同方面优先级之间竞争失衡和资源分配的结果,但从另一个角度也展现出价值对齐的推进难度。然而,笔者的目的并不在于从技术角度解析现有的价值对齐工具的有限性及其模型风险,而是躬身进入价值对齐理念背后的技术观,揭示其潜在的控制论色彩,解读它所可能导致的对于人机关系的狭隘误读,进而在技术哲学批判的基础上探究它所面对的挑战。因为,恰恰只有抛弃简单乐观的价值移植,重回技术-社会自身发展逻辑,直面其复杂性,才有可能在数智高速飞跃的时代重新为人工智能的发展划定边界和准则,并建构起新型的人机交互和融合的健康模式。 印度比拉理工学院的机器人模拟专家阿卡普拉沃·包米克在谈到具有自主性的AI智能体设计需要遵循的原则时,特别强调了只有从具身认知的特性、而不是抽象的人机对立原则出发才能有所突破。由于认知本身是基于同智能体自身所处的环境之间的交互而形成的,它首先具有情境性,并且这种情境性认知会建立起一个随着时间压力而推进的连续的进化响应,从而动态地生成适合于情境的价值判断或行动。这种认知模型本身不具有泛化扩展性,因此只能以环境反馈的方式进行补偿,而无法“完全形成对相关行为的系统响应”。这也就解释了为什么Gemini的研发团队在试图纠正训练数据集的数据分布不均衡所导致的种族主义偏差时,为什么会引发更显而易见的错误。它同时也导向了一个价值对齐的拥护者们容易回避的问题:对齐行为的效果并不如器官移植一般理想,它更像是基因修改,其下游的风险难以预测。因为“被设计的伦理/价值”在何种意义上可以与持续性的智能体-环境交互系统始终保持自洽,这本身就是一个需要证明的命题。与现实情境中的价值多元相对应,其实并不存在抽象的有益于“人类”的唯一价值。特定的价值总是使一些人受益而损害另外一些人的利益。每一个具体的价值判断都依赖于上下文信息和在不同的规范性领域(如道德、习俗、认知和政治)进行协调行动的技巧,而不是某种作为标准方案的规范性的“对齐”。“没有什么可以保证标准解决方案所呼吁的建立只重视人类的人工智能的普遍政策得到普遍实施。在一个利益竞争和许多坏行为者的混乱世界里,标准的解决方案看起来像是一种冰冷的安慰”。“对齐”的设想更接近波普尔所批评的社会改造的“乌托邦策略”,只不过这一次是赛博属性的,它以维护理想价值原则作为控制论的首要原则,从而必然导致实践中的教条主义和独断论。而且,对首要原则和总体策略的任何质疑,都有可能导致颠覆性的结果;使得哪怕是技术性的纠错,都要耗费巨大的社会成本(尤其考虑到数字技术和人工智能的普及),甚至是彻底失败。

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