人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-10 14:08:33 3,457次浏览

第三象限是模型过度拟合(overfitting)。该象限重在凸显欺骗性价值对齐的表面合规能力。过度拟合的模型可能会捕捉到训练数据中的噪声和异常值,以至于在训练数据上表现得很好,但在新的和未见过的数据上表现较差。现实中,如果一个统计模型对训练数据拟合得过于完美,那么势必会导致模型的预测能力显著下降,出现不能很好地泛化到训练集之外的情况。 作为AI设计者,其实更能对技术所带来的诸多欺骗性后果形成正确认知。而当前的设计者也并不缺乏这种理性认知,其缺乏的是在技术之外对AI欺骗的反思。通过反思AI在人-机(技)交互中所表现出的“意图”去理解在人-机(技)交互中AI的动态性,对于开发高效且可靠的系统至关重要。设计者只有深入思考AI的复杂性如何塑造使用者的体验和感知,关注使用者会以什么样的方式被欺骗和进行欺骗,帮助使用者预防欺骗性价值对齐带来的风险,才能优化人与AI的交互,确保AI系统最终对人类是有用的、道德的且有益的。该文章转自 海外网 ,如有异议,请发邮件至diguowang08@163.com。 人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”
人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

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