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”

2025-01-18 00:40:38 3,386次浏览

第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 智能技术对人类的互动方式、竞争态势和生存状态等的全方位塑形使得关注AI风险变得更加重要,因为由欺骗性所带来的风险以更为隐蔽的方式危及人类,特别是由于AI欺骗的易生成性和普遍性,使得设计者不得不思考如何应对欺骗性价值对齐的状况。在目前的AI治理领域,伦理思考主要围绕着AI的未来轨迹和伦理考虑的必要性展开,缺乏具有实用性的伦理原则去指导AI治理的解决方案,理想的价值对齐方案也面临诸多问题。欺骗性价值对齐可被视为价值对齐的副产品,是实现价值对齐过程中规避不了的一道难关。这样的难关恰恰意味着设计者要肩负更加重要的责任。因此,当前既是设计者思考如何更新设计理念,也是规范行业伦理原则的关口。 [16]Darban M. Navigating virtual teams in generative AI-led learning: The moderation of team perceived virtuality [J]. Education and information technologies,2024. https:∥doi.org/10.1007/s10639-024-12681-4.该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 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”
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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