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”

2025-01-20 21:17:59 4,958次浏览

令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 (一)欺骗导致的信任崩塌

该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 /
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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”

2025-01-20 21:17:59 7,207次浏览

令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。 目前,就人工智能的发展而言,真正的挑战在于如何充分发挥和重视人类的特有才能以及机器智能的独特优势,这才是一个值得深入探讨的新议题。因此,在努力让AI摆脱“黑箱”困扰的同时,也应该释放AI的潜力,让它不必受限于绝对的“诚实”。这涉及算法信任问题,也正是在此时,不透明、欺骗与信任悄然汇聚。易言之,如何让AI使用者可以相信AI可以在不完全透明的情况下,通过其独特的数据处理和模式识别能力,为人类提供有价值的见解和决策支持,成为人类与AI共处的一堂必修课。 (一)欺骗导致的信任崩塌

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