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”

2025-01-10 02:02:09 1,928次浏览

[8]Biggio B, Roli F. Wild patterns: Ten years after the rise of adversarial machine learning[J]. Pattern recognition,2018,84: 317-331. 第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 然而,值得注意的是,欺骗性价值对齐出现的原因之一恰恰是某种“合力”。这种合力不是设计者与使用者的正确“共生”方式,而是基于功利主义的共谋。这种共谋即欺骗性价值对齐在伦理意义上与“共生”是相反的,其目标是追求对自己有利的结果,且不受限制。一旦放任这种共谋发展,将会在人际欺骗和人-机(技)欺骗之外出现机-机欺骗的情况。彼时,AI治理的难度将是无法预估的。因此,树立正确的设计与使用“共生”观才是借助技术增加人类福祉,用人类期望推动技术进步的基本方法。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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”
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”

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