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”

2025-01-23 03:04:30 5,695次浏览

[8]Biggio B, Roli F. Wild patterns: Ten years after the rise of adversarial machine learning[J]. Pattern recognition,2018,84: 317-331. 第四象限是AI设计者利用AI来隐藏其真实行为的欺骗行为。实质上与人际交往间的欺骗行为毫无二致,其中AI作为一种特殊的欺骗工具存在,背后支撑欺骗行为的是人类的欺骗意图。DeepFake正是这种利用数字技术构建虚假媒体内容的主要欺骗形式,并且该技术的欺骗主体通常是以使用者的身份行动。作为机器学习子集的深度学习是DeepFake的底层支撑,深度学习的算法蛮力令AI欺骗的范围进一步扩大,导致DeepFake可以生成海量的令人惊讶的逼真内容,误导人类,使得AI欺骗的社会影响显现出空前普遍的存在。 【本文原载于《华中科技大学学报(社会科学版)》2024年第5期,澎湃新闻经授权转载】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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  • 应用分类:ios-Android 亚洲AV无码魔镜号
  • 使用语言: 中文
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  • 系统要求: 5.41以上
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