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

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[9]Richard Dawkins. The selfish gene[M].Oxford: Oxford University Press， 2006. 在认知神经科学领域，人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP）等电信号方法以及正电子发射断层技术（PET）、功能磁共振成像（fMRI）等方法”，可发现大脑中有两个与道德相关的系统：情感系统与认知系统。在情感系统中，杏仁核在面临道德情境时会被激活，产生愤怒和恐惧等情绪反应，进而影响道德判断；岛叶与同情、内疚等道德情感相关，有助于推动我们做出道德行为；腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息，并结合认知信息，做出综合的道德决策。在认知系统中，背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊；下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态；前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外，大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁，能够确保人类在面临复杂的道德情境时，综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质，是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时，大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感，使主体对奖励产生依赖与渴望，进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为（如看到他人受苦时给予帮助）并得到认可与积极反馈，多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中，多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。

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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

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[9]Richard Dawkins. The selfish gene[M].Oxford: Oxford University Press， 2006. 在认知神经科学领域，人类道德行为被认为与大脑中的特定区域相关。通过利用“脑电图（EEG）、事件相关电位（ERP）等电信号方法以及正电子发射断层技术（PET）、功能磁共振成像（fMRI）等方法”，可发现大脑中有两个与道德相关的系统：情感系统与认知系统。在情感系统中，杏仁核在面临道德情境时会被激活，产生愤怒和恐惧等情绪反应，进而影响道德判断；岛叶与同情、内疚等道德情感相关，有助于推动我们做出道德行为；腹内侧前额叶皮层负责整合来自杏仁核与岛叶的情感信息，并结合认知信息，做出综合的道德决策。在认知系统中，背外侧前额叶皮层帮助人类在道德判断中应用逻辑与规则权衡利弊；下顶叶皮层有助于我们在道德决策前识别他人意图、行为与情感状态；前扣带皮层在识别道德冲突、纠正错误行为方面有着重要作用。此外，大脑中的多巴胺作为情感与认知系统间的桥梁，能够确保人类在面临复杂的道德情境时，综合情感与理性做出道德判断。多巴胺作为一种神经递质，是大脑奖励机制中的驱动力。当预测或感知到某一道德行为会带来奖励时，大脑的某些区域会释放多巴胺并产生愉悦感，使主体对奖励产生依赖与渴望，进而强化、学习、内化某些道德判断与行为。当某人做出符合社会道德规范的行为（如看到他人受苦时给予帮助）并得到认可与积极反馈，多巴胺的释放便会加强该行为的重复。在道德困境中，多巴胺通过调节奖励预期做出最终抉择。 其次，AI价值对齐类人有限性指当试图使AI在大量案例中模仿人类道德时，存在不完美模仿与过度模仿的差异性。不完美模仿即人类道德存在应然与实然的偏差，在现实中达不到理想中的至善状态。传统道德观认为，人类道德以意识与情感为基础，但是，人类的认知与情感受家庭培养、学校教育与社会教化的影响，存在着个体差异性，现实中人类的道德水平参差不齐，人类集体无法提供完全纯粹的道德行为案例。当训练数据中包含了人类的歧视、偏见等不道德行为时，AI系统便会对人类的不完美道德进行模仿并不断强化，甚至有些用户会刻意引导AI生成与传播不良内容，如微软的Tay聊天机器人在与Twitter用户的互动中，迅速学习与模仿了某些来自用户的不当言论，如种族主义与性别歧视等言论。此外，AI对人类的模仿虽然能够大幅提升价值对齐效率、无须承担无数次的试错风险、有助于AI学习到难以用语言描述的人类行为，但是AI在模仿时极易出现过度模仿行为。当人类在完成某件特定任务时，为了自身的舒适度，可能会在常规步骤中加入某些不必要但却适合自身的行为，若AI进行直接模仿，便会额外消耗资源与算力，产生不必要的浪费。并且，AI在观察人类行为的基础上，需要进行推断，得出如何行动的结论。显然，此类推断很容易出错，因为AI的推断以数据和逻辑为基础，而人类行为则掺杂非理性尤其是情感因素。

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