人工智能价值对齐的哲学思考|价值嵌入与价值对齐:人类控制论的幻觉

2025-02-03 13:51:28 1,912次浏览

《智能的本质》一书的作者皮埃罗·斯加鲁菲通过一个无人机杀人的极端例子来描述人工智能应用过程中的追责难题。他的问题是,是提供地理位置信息的谷歌地图团队、提供目标情报信息的特工、提供攻击软件应用的供应商,抑或是负责为整个攻击行为编写程序的团队,还是下达攻击命令的负责人该为此次行为负法律或道德的责任?针对这个例子本身,答案可能因人而异,但它却生动地表明了在数智技术应用愈加普及的时代里两种越来越明显的倾向:一是流程环节的增多,使得责任链延长,从而造成责任主体难以认定。这当然并不是新的现象,曾有人在为自己的罪行进行辩护的时候就已经熟练地使用了这一理由。然而,数字技术的共享性特征和流程的非线性使得这一问题愈加复杂。二是责任问题的核心外移,使机器/技术/人工智能成为被纠责的对象。责任环节的增多使得每个环节的人都有借口从整体的责任中逃脱,“高度分化的劳动分工对应着普遍的合谋,而这种合谋对应着普遍的不负责任。既然每个人都同时是原因和结果,也就意味着没有原因” 。与这种不必负责任的形式合理性对应的正是价值和伦理上的脱嵌与免责。于是,人工智能仿佛构成了一个系统性的他者,它完全依赖自身的法则并通过自身而运动。并且,由于它被设想为去价值化的中空实体,一方面人类个体和集体为自己的动机和行为卸下了所有的哪怕是最小的道德负担,仿佛所有的结果不过是作为人类社会大他者的数字系统“中立”而“客观”的结果;另一方面,他们又通过对体系的价值抽离,将道德上的优越感握在手中,仿佛获得了通过“价值赋予”的“嵌入”或“对齐”的类人化改造,可以牢牢掌握住人工智能的控制权。从本质上来讲,这不但是一种价值维度上的人类中心主义投射,同时也是在技术的自治性面前人类不安感的体现。他们想象着将所有的技术-社会的复杂性问题都置于“价值偏差”的系统性盈余中予以整体性解决。这不但在现实条件中难以实现,而且也透视出一种理论和实践上的避重就轻:它使得技术的发展成为最小化人类责任的借口。 这无疑是一个看起来很美好的目标。它寄希望于在意图和价值观方面对人工智能进行“类人驯化”,以使其达到从意义上理解人类行为和选择并予以遵从的目的。简单来说,就是使建立在庞大的、多元化数据集基础上的大模型预训练结果既合法又合乎道德。从业界在这方面的努力来看,2023年7月,AIGC的领军企业OpenAI宣布成立一个新的AI对齐团队,这个超级对齐团队(superalignment)的目标是在4年内让超级AI系统实现价值对齐和安全。为此,OpenAI承诺将投入20%的计算资源用于对齐超级智能,而项目的核心则是训练出一个大致与人类智识水平相当的AI自动对齐研究员,再借助自动对齐研究员找出对齐超级智能的方法。除此之外,谷歌、微软等公司也都纷纷跟进,成立了类似团队,将价值对齐作为寻求人工智能安全性和一致性的重要途径之一。一时之间,价值对齐的口号风头无两。 与此相对,拉图尔则认为,在这种二元论影响下,科学事实被视为已经完成的封闭系统,成为真理、进步、普遍、理性的象征,摆脱了与文化的纠缠,更超越了地方性情境,从而获得了普遍的客观性。而“社会”或“政治”“文化”因素则成为科学之外的含混话语,代表了某种难以言明的前现代传统中的复杂性,从而使自然与文化之间的不对称性转变成为过去与将来之间的不对称性。然而,这种二元划分并非恒定不变。一方面,它实际上是以现代性为基础的近代科学体系的一个假象,并最终在控制论的意义上导致了科学意识形态的出现。拉图尔指出,将自然作为研究对象的近现代科学实验体系以其方法为自然对象赋予了客观性,使其成为具有超验性的象征符号,进而反证了科学的理性基础,形成了论证的循环。另一方面,社会的超越性同样也是被预设的,因为只有这样,它才能获得作为整体的合法性基础,从而发挥作用。这种二分法的结果导致了自然还原主义或社会还原主义。其实,对这种还原主义的批判并非始自拉图尔。20世纪70年代的爱丁堡学派就提出了强纲领和“利益解释”模型,主张科学知识在本质上是由社会建构而成的,从而形成了“科学知识社会学”;同时,该学派反对实证主义和基础主义,将科学视为一种文化实践的场域和结果,反对还原主义的阐释路径。他们所提出的“对称性原理”,主张将据信正确的或错误的表述同等对待,即对所谓客观和非客观的解释都持中立态度,并根据其社会影响予以对称分析。

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