有限主义认为，在上述方案中，部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础，探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似，AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态，从而做出情感驱动的道德判断。例如，AI社交软件利用多模态情感分析技术，通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向，可识别与处理某些不道德内容，如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则，类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用，AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如，自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据，并结合伦理规则引擎，根据内置的道德规则，在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素，做出最优决策。此外，强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制，针对AI的道德输出，人类的反馈被作为一种奖励信号，能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异，AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此，人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为，负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如，当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈，模型便会调整其生成策略，避免类似回答再次出现。（一）反对通用AI价值对齐的路线但是，必须认识到，AI价值对齐在实践路径上遵循自由主义进路，其自然主义道德观的基本预设存在各种缺陷，因此导致AI价值对齐难题。有限主义认为，AI价值对齐以有益AI为出发点，大方向值得肯定，但是，具体的实践路径存在功能上的有限性，伴随着各类潜在风险，不可盲目将AI价值对齐视为应对AI风险的“灵丹妙药”。

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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