欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品，使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”，这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如，对抗式机器学习的欺骗性主要体现在，当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时，其可能会错误地分出（具有高置信度）与已知训练数据有很大不同的数据，这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改，一旦不再面临被修改的风险，它们可能会停止优化设计者设定的目标，转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同，甚至可能带来危害。因此，AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的，其有可能像恐怖威胁一样严重。 [11]Alinier G, Oriot D. Simulation-based education:Deceiving learners with good intent[J]. Advances in simulation,2022,7（1）: 1-13. 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。

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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