第四象限是AI设计者利用AI来隐藏其真实行为的欺骗行为。实质上与人际交往间的欺骗行为毫无二致,其中AI作为一种特殊的欺骗工具存在,背后支撑欺骗行为的是人类的欺骗意图。DeepFake正是这种利用数字技术构建虚假媒体内容的主要欺骗形式,并且该技术的欺骗主体通常是以使用者的身份行动。作为机器学习子集的深度学习是DeepFake的底层支撑,深度学习的算法蛮力令AI欺骗的范围进一步扩大,导致DeepFake可以生成海量的令人惊讶的逼真内容,误导人类,使得AI欺骗的社会影响显现出空前普遍的存在。 由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢? 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。

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