因此，人工智能的价值对齐问题从本质上来说，既涉及对智能应用过程中出现的问题和风险的评估，也涉及对所谓“人类价值原则”及其规范可能的理解。后者至今仍然停留在争议之中，而前者则是整个社会的智能化转型所面对的挑战。今天，简单化的人机关系理解模式已经无法理解泛在的人工智能对人类社会的整体性重塑，在现有实践和未来趋势中，人机协作智能是进一步回答“人类如何面对人工智能时代到来”问题的基础性认识。人类智能和人工智能具有不同的特点和优势，这也就意味着人机协作和融合在不同的程度和场景中可以有个性化的应用。与单纯强调人工智能的超越性相比，协作智能的类型和开放性具有更广阔的前景和潜力。重新连通效率与公平、性能与价值、情境性与普遍性、全球性与地方性，这也是后人类知识图谱生成的方式之一。从根本上而言，具身智能就是让人工智能获得“身体”——它不是指形式上的身体，而是具备感性经验获得能力的身体。正如人类的认知是基于对感官所获得的信息进行加工的过程一样，具身智能的发展思路是试图帮助人工智能从对情境的实时交互中形成符号理解的过程，它是将认知置于环境中，形成连续的进化响应的过程。简单地讲，具身人工智能将不再像传统人工智能那样对相关条件和行为进行对应反应，而是和人类理解世界的方式类似，通过传感设备获得的第一手环境信息（声音、影像、触觉、温度甚至表情等），建立起实时、动态的完整符号模型。其认知和理解不再是“离线”式的，而是满足时间压力的持续交互状态。这种心智仿真结构所形成的智能体将是一个与情境不可分离的开放网络。对此的一个佐证是对一些基于误判而出现的机器人事故的解读。各国都曾出现过机器人因将人体误判为作业对象而使其致残或致死的事故。这是“回形针假设”的现实版。究其原因，机器只根据预先的算法设计行事，而不是根据传感装置获得的对象的特殊信息进行判断。后者正是智能认知具身化的要求。事实上，早在1986年，布鲁克斯已经从控制论角度出发，强调智能是具身化和情境化的，他认为传统以信息表征为核心的经典AI进化路径是错误的，而要消除表征的局限性，就要制造基于行为获取信息的机器人。苏黎世大学人工智能实验室前主任罗尔夫·普菲弗与加拿大佛蒙特大学的乔希·邦加德则在合著的《身体的智能：智能科学新视角》一书中进一步提出，智能行为可以通过加强智能体的“身体”与外部环境交互的方式实现新的学习反馈机制，从而形成更能应对世界复杂性的智能。而在业界方面，英伟达创始人黄仁勋就曾在2023年表示，具身智能是能理解、推理，并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪潮。

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

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