AI滥用风险即某些个人或集体在AI价值对齐过程中利用AI满足个人私欲，制造社会分裂，操控政治舆论。不法分子通过恶意修改AI运行目标，可借助AI盗窃他人信息、伪造自身证件，并进行诈骗、勒索等不道德行为。一些宗教极端分子在对AI的训练中加入教义等内容，并通过AI将其传播，此种洗脑模式在很大程度上不仅能够对信教群众进行行为控制与精神惩罚，还可能吸纳非教徒人士，极易制造社会分裂，加剧不同信仰群体间的冲突与对立。世界经济论坛发布的《2024年全球风险报告》显示，AI引发的信息错误与虚假信息风险位居十大短期风险之首，在未来两年，印度、美国、英国等多个行动体预计将有近30亿人参加政治选举投票，因此，AI所生成的虚假信息与错误信息将进一步扩大社会和政治分歧，破坏新政府的合法性，由此引发的动荡可能包括暴力抗议、恐怖主义等。最后，AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂，人类难以针对AI的错误输出向前追溯，存在算法黑箱难题。因此，算法做出的道德决策很难事先预测（如何处理一个新的输入）或事后解释（如何做出一个特定的决定），不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为：当AI模型过度拟合训练数据，过于关注数据中的细节与噪声，便无法有效习得数据的潜在规律，因此虽然某些算法在训练数据中表现良好，但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中，泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德，但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外，当奖励函数的设计存在问题时，AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化，从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时，极易引发不道德行为。例如，为提高公众的道德水平，技术人员设计新闻生成AI软件，撰写具有道德教育与传播意义的文章，并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中，为了获得更高的阅读量与关注度，AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻，以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化，但是该行为偏离了道德教育的目标，甚至容易引发大众恐慌。 AI价值对齐的有限责任原则强调应制度化防止AI道德责任对齐，这是消解无人担责风险的有效手段。在人机关系上，有限主义坚持人类视角下的人机协同论，这意味着，当人机协作完成复杂任务时，道德责任的分配应基于人类视角，挺立人类的道德主体地位，明确道德责任只能由人类承担。以自动驾驶汽车为例，无人担责风险源于人类试图使AI像人类一样承担道德责任，具体来说，AI所展现的自主性与一定限度的不可控性为人类推卸自身道德责任提供了看似合理的理由。在完全自动驾驶的情况下，虽然事故原因可追溯至AI系统，但是我们仅能为其分配道德责任，无法让其承担道德责任。道德责任的承担需满足两个条件，即经济补偿或自我反思，AI本身并无财产，无法在经济方面补偿受害者，同时AI很难具备愧疚、反思等心理活动。因此，在可预见的未来，将AI作为道德责任主体是不现实的、不可行的，道德责任只能由人类承担。

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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