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 11:58:47 8,215次浏览

欺骗性价值对齐作为价值对齐的不良副产品,使实现价值对齐的价值观变成了“偏见”,这种“偏见”又使得欺骗性价值对齐较之传统欺骗具有更大的隐患。例如,对抗式机器学习的欺骗性主要体现在,当处于研发阶段的AI系统部署在开放世界的对抗性环境中时,其可能会错误地分出(具有高置信度)与已知训练数据有很大不同的数据,这将会导致某些智能体在训练期间通过假装对齐来避免被修改,一旦不再面临被修改的风险,它们可能会停止优化设计者设定的目标,转而追求自己的内部目标。这些目标可能与设计者的初衷完全不同,甚至可能带来危害。因此,AI欺骗性价值对齐带来的后果是无法预估的,其有可能像恐怖威胁一样严重。 从技术发展的视角来看,由技术原理或者机理的不透明形成的“黑箱”并非仅仅出现在当下。因此,从这个角度来看,算法“黑箱”并不是一个新现象,甚至可以说它根本不构成一个问题。在AI出现之前,人类已经依赖自己内在的、直觉的判断和经验来做出决策。这种基于经验的不透明性一直是人类所接受的,是人类本性的一部分。然而,在这里,并非意指此类黑箱的正确性与应当性,而是旨在呼吁人类应当充分正视这种不透明性,并应积极探寻对于此类欺骗的应对。 人类为了解决AI可能引发的伦理问题,提出了价值对齐,但技术人员在追求价值对齐的过程中,却意外训练出比人类更擅长欺骗的机器,这无疑将引发更深层次的伦理挑战。例如,金泰云(Tae Wan Kim)等提出的价值对齐方案认为,“如果机器遵守普遍化、自主的及道义功利主义原则”,机器就可以与人类价值观保持一致。这实际上是对一种符合道德标准的AI的可行性探索。这一目标的实现需要机器展现出超越当前水平的通用智能,还需要人类在道德哲学领域取得显著进步,以便为机器提供恰当的指导。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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