印度比拉理工学院的机器人模拟专家阿卡普拉沃·包米克在谈到具有自主性的AI智能体设计需要遵循的原则时,特别强调了只有从具身认知的特性、而不是抽象的人机对立原则出发才能有所突破。由于认知本身是基于同智能体自身所处的环境之间的交互而形成的,它首先具有情境性,并且这种情境性认知会建立起一个随着时间压力而推进的连续的进化响应,从而动态地生成适合于情境的价值判断或行动。这种认知模型本身不具有泛化扩展性,因此只能以环境反馈的方式进行补偿,而无法“完全形成对相关行为的系统响应”。这也就解释了为什么Gemini的研发团队在试图纠正训练数据集的数据分布不均衡所导致的种族主义偏差时,为什么会引发更显而易见的错误。它同时也导向了一个价值对齐的拥护者们容易回避的问题:对齐行为的效果并不如器官移植一般理想,它更像是基因修改,其下游的风险难以预测。因为“被设计的伦理/价值”在何种意义上可以与持续性的智能体-环境交互系统始终保持自洽,这本身就是一个需要证明的命题。与现实情境中的价值多元相对应,其实并不存在抽象的有益于“人类”的唯一价值。特定的价值总是使一些人受益而损害另外一些人的利益。每一个具体的价值判断都依赖于上下文信息和在不同的规范性领域(如道德、习俗、认知和政治)进行协调行动的技巧,而不是某种作为标准方案的规范性的“对齐”。“没有什么可以保证标准解决方案所呼吁的建立只重视人类的人工智能的普遍政策得到普遍实施。在一个利益竞争和许多坏行为者的混乱世界里,标准的解决方案看起来像是一种冰冷的安慰”。“对齐”的设想更接近波普尔所批评的社会改造的“乌托邦策略”,只不过这一次是赛博属性的,它以维护理想价值原则作为控制论的首要原则,从而必然导致实践中的教条主义和独断论。而且,对首要原则和总体策略的任何质疑,都有可能导致颠覆性的结果;使得哪怕是技术性的纠错,都要耗费巨大的社会成本(尤其考虑到数字技术和人工智能的普及),甚至是彻底失败。 在大模型技术狂飙突进的今天,随着数据规模和算力的不断提高,以及模型调整对于场景-价值多元化的适应,人工智能的性能持续跃迁,涌现不再是偶发的技术意外,数智应用的泛化性、通用性和界面友好性都有了质的提升,成为架构人类社会发展当之无愧的技术基底。如何建设安全有效的数智设备,避免人工智能因其自身的技术特征或外在原因的滥用产生危及人类的后果,已成为AI行业研发和应用过程中的核心议题之一。一方面,数智技术的全面嵌入和良好的交互性使得用户对人工智能的期许和信任度不断推高;另一方面,可解释性陷阱的存在以及技术-社会两者发展逻辑在本质上的异质性使得“AI威胁论”从未真正消失,对AI可能带来的风险和挑战进行防范的研究方向之一就是探索引导和操控“超智能”AI系统的新方法。其中的一种路径就是通过价值对齐的方式确保人工智能追求与人类价值观相适配的目标,敦促AI以对人类和社会有益的方式行事,不侵害人类的价值和权利。 从根本上而言,具身智能就是让人工智能获得“身体”——它不是指形式上的身体,而是具备感性经验获得能力的身体。正如人类的认知是基于对感官所获得的信息进行加工的过程一样,具身智能的发展思路是试图帮助人工智能从对情境的实时交互中形成符号理解的过程,它是将认知置于环境中,形成连续的进化响应的过程。简单地讲,具身人工智能将不再像传统人工智能那样对相关条件和行为进行对应反应,而是和人类理解世界的方式类似,通过传感设备获得的第一手环境信息(声音、影像、触觉、温度甚至表情等),建立起实时、动态的完整符号模型。其认知和理解不再是“离线”式的,而是满足时间压力的持续交互状态。这种心智仿真结构所形成的智能体将是一个与情境不可分离的开放网络。

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