一方面，应控制AI价值对齐的应用场景范围。目前，AI价值对齐技术还不够成熟，须在一定程度上限制AI价值对齐在敏感领域和关键领域的应用，如军事、司法等领域，避免造成难以挽回的、大范围的负面后果，从而集中资源在与人类日常息息相关的信息传播、求职审核等领域确保AI价值对齐效果，缓解AI广泛应用所引发的歧视与社会不公等伦理问题。在AI价值对齐的各类应用场景中，也应做好教育宣传工作，使人类意识到AI价值对齐的有限性，避免过于依赖与信任AI做出的价值决策。当AI价值对齐在特定领域发展较为成熟后，在确保安全的前提下，应逐步将AI价值对齐扩展至其他应用场景，真正做到先试点再推广，循序渐进。另一方面，应控制AI价值对齐的应用对象范围。未成年人群体与老年人群体是社会脆弱群体，在此类人群中，AI价值对齐应慎之又慎，放缓速度，严格审查。其原因在于，与成人相比，未成年群体身心发展不够成熟，极易受到AI价值对齐相关风险的影响，被不良信息与不道德行为引导，形成不正确的价值观，从而做出危害社会的行为。此外，与年轻人相比，老年人生理与心理较为脆弱，技术适应性较差，极易受到AI的误导、欺骗甚至操控。老年人往往拥有一整套较为固定的价值观，当AI价值对齐的相关价值规范更新速度过快时，极易引发老年人的抵触心理与排斥行为。一味追求通用AI，并试图实现通用AI价值对齐，将产生额外的对齐税（alignment tax）。对齐税指为确保AI与人类规范、道德观相一致，所需付出的额外成本，例如时间成本、资源成本与技术成本。与专用AI相比，通用AI具备较高的复杂性与较低的可控性，因此需要更长的开发周期、更多的资源消耗以及更广泛的测试。AI治理的本质是如何有效平衡AI创新与AI伦理，对通用AI价值对齐的研究与监管在逻辑上将牺牲AI的部分性能与效率，造成AI发展创新与伦理监管之间的失衡、错位，背离AI伦理治理的初衷。与其以极高的对齐税为代价尝试几乎不可能实现的通用AI价值对齐，不如关注专用AI的性能提升与对齐方法，使其成为在特定场合与特定任务中与人类价值相一致且性能良好的复杂工具。人类机器化风险产生于AI价值对齐的双向过程中。AI价值对齐并非仅指AI对人类价值观的学习，随着AI价值对齐程度的不断加深，AI似乎可以在某些情境中做出合理的道德决策，人类极有可能习惯性、无意识地运用甚至依赖AI进行道德判断。在此过程中，人类特有的批判分析能力、独有的人情味会在潜移默化中被削弱。此外，为保证大模型参数规模的持续扩展，某些AI方法开始采用模型生成的合成数据来增加人工标签。最新研究发现，在训练中不加区分地使用AI生成的内容，将产生“模型崩溃”（model collapse）效应，最终输出失真内容。因此，当合成数据与人类数据共同作为训练数据时，AI很难与人类价值完全对齐，无法保证AI不会做出道德失范行为。当此种行为具备隐藏性且对社会的负面影响极其微小时，人类将难以发现甚或置之不理。长此以往，AI价值对齐的方向将发生反转，AI向人类对齐将演变成人类向AI看齐，人类的价值认知会逐渐产生偏差，认为AI能够做出比人类更合理、更高效的决策。最终，AI生发的价值观将逐渐被人类接受、采纳与内化，当社会的大部分决策都由AI做出时，社会法规、学校教育、信息传播等均将以AI价值观为基准，人类不再是社会制度、规范与价值的绝对主导者，将日益成为智能机器的某种配件。

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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应用介绍

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