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”

2025-01-17 10:34:55 7,903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。 [8]Biggio B, Roli F. Wild patterns: Ten years after the rise of adversarial machine learning[J]. Pattern recognition,2018,84: 317-331. 第二象限是幻觉(hallucination)。其产生的原因比较简单,例如生成式语言AI因为并没有真正掌握解决问题所需的知识和技能,在回答问题时给出看似合理的答案,实则这些答案并不是基于对问题真正理解的结果。这种以假乱真的回答是欺骗性价值对齐的一种常见表现形式。虽然AI依据某种技术逻辑给出了诸多信息,但是其并未完成对相关信息的真假判断,也不知道这些信息是否会对社会造成有害的影响。因此,“幻觉”可以被视为机器无意欺骗的结果。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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