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

2025-01-08 08:14:05 1,952次浏览

以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视，可以发现，自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷，极易引发AI价值对齐难题。首先，自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设，试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值，忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时，要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次，理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如，生物进化理论认为，合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义，这一关于合作行为的自然主义解释，存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实，“就目前的实验条件而言，尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪，也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后，认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西，而是个混杂物，是在不同生态压力下，在人类进化的数百万年间的不同时期，由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础，试图确立某种普遍的道德原则，但是，道德兼具规范性与描述性的双重本质，其中，规范性作为道德的核心特征，难以被还原为某些实证知识。不可否认，道德规范也是多样的、相对的，在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因（memes）概念，其作为文化的基本单位，与自然科学中的基因（gene）概念相对，可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。 （二）基于自然主义道德观的AI价值对齐 此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。

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以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视，可以发现，自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷，极易引发AI价值对齐难题。首先，自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设，试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值，忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时，要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次，理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如，生物进化理论认为，合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义，这一关于合作行为的自然主义解释，存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实，“就目前的实验条件而言，尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪，也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后，认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西，而是个混杂物，是在不同生态压力下，在人类进化的数百万年间的不同时期，由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础，试图确立某种普遍的道德原则，但是，道德兼具规范性与描述性的双重本质，其中，规范性作为道德的核心特征，难以被还原为某些实证知识。不可否认，道德规范也是多样的、相对的，在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因（memes）概念，其作为文化的基本单位，与自然科学中的基因（gene）概念相对，可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。 （二）基于自然主义道德观的AI价值对齐 此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。

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