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)反对通用AI价值对齐的路线 AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。

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