[9]Richard Dawkins. The selfish gene[M].Oxford: Oxford University Press， 2006. 尽管相关人类主体均具备承担道德责任的理由，但这并不意味着应平等分配道德责任，如何合理分配道德责任份额的难题凸显。对此，应借助制度化手段，通过建立正式的、全面的规范与程序，尽可能减少道德责任分配的随意性和不确定性，设计出各相关者均认可的归责方案。制度化的关键在于设立AI集体担责协商平台，使道德责任主体、道德责任受体与各相关利益方面对面的、实时动态地表达诉求，回应质疑，在充分民主化的基础上尝试形成道德责任分配的最优解。此外，还需借助技术、经济、伦理、监管等手段将协商一致的归责方案落地。首先，在技术上，可在AI中配备类似飞行数据记录器的“伦理黑匣子”，为分析事故原因提供数据支持；其次，在经济上，可通过保险与税收的方式实现集体担责；再次，算法设计师应通过负责任创新、价值敏感性设计等手段承担起自身的前瞻性责任；最后，监管机构应致力于全时段、全方位的动态监督与审查，精准追踪AI技术发展前沿，及时推动相关法规的更新与调整，确保其适用性与有效性。以有限主义视角对AI价值对齐的自然主义预设进行批判性审视，可以发现，自然主义道德解释存在自然主义谬误、理论不确定性与认识片面性的根本缺陷，极易引发AI价值对齐难题。首先，自然主义谬误即一种从“是”到“应当”的逻辑推演错误。现有AI价值对齐以自然主义为预设，试图从生物学、神经科学事实中推导出道德价值，忽视了描述性事实与规范性判断之间的根本差异。当某些神经生理结构被视为人类做出道德决策与行为的根源时，要求不道德者为自身行为负责似乎缺乏合理性。其次，理论不确定性即道德的某些自然主义解释难以被完全证实。例如，生物进化理论认为，合作演化过程包括亲属选择、族群选择、互利共生和互惠、利他主义，这一关于合作行为的自然主义解释，存在从基因决定论到社会决定论、从利己合作到利他合作的断裂。其实，“就目前的实验条件而言，尚未存在任何一种道德属性与自然属性之间的因果性关系能够在科学上获得充分认可”。即便关于人类道德的某些生物学与神经科学解释暂时难以被证伪，也应避免从碎片化的、特殊性的某类科学知识中推导出一般性的道德规范。最后，认识片面性即自然主义道德解释忽视了道德的文化维度。“人类道德不是一个单一庞大的东西，而是个混杂物，是在不同生态压力下，在人类进化的数百万年间的不同时期，由来源于各种不同的东西拼凑而成”。认知神经科学与生物进化等领域的道德理论以某些经验证据与实证数据为基础，试图确立某种普遍的道德原则，但是，道德兼具规范性与描述性的双重本质，其中，规范性作为道德的核心特征，难以被还原为某些实证知识。不可否认，道德规范也是多样的、相对的，在不同的社会环境中受人类后天文化教育、文化传播的影响而不断发展。正如道金斯提出的模因（memes）概念，其作为文化的基本单位，与自然科学中的基因（gene）概念相对，可通过社会传播、代际传播等方式塑造不同的道德规范。

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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