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”

2025-01-16 18:56:37 9,114次浏览

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? [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. AI是为了模拟人类智能而被设计的,当人类信任AI时,实际上信任的是AI的能力,也就是说,人类对机器的信任实质上是指个人对机器学习系统做出准确预测和决策能力的信心和依赖。同样地,欺骗的情况也是如此,当使用者怀疑自己可能被设计手机的工程师欺骗时,其不信任的是设计者的专业能力和良好意图,而非技术本身。因此,从AI的行为表现来看,欺骗性价值对齐所带来的信任议题变得尤为重要,这包括对齐问题是否涉及AI系统与其设计者之间的一致性、AI的欺骗行为是否直接与设计者的欺骗“意图”相关联,以及这种“意图”是如何在系统设计中体现出来的,等等。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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