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”

2025-01-24 07:21:16 5,422次浏览

第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 从欺骗性价值对齐的形成与后果来看,使用端在AI产生实际效用过程中的意义越来越受到关注。在关于AI的规则、法规与条例等的文件中,对使用者的规范正逐步成为一项必要的内容。这种变化一方面倒逼设计者重新思考新的设计视角,使得当今的设计者越来越注重将未来的技术、社会和文化相结合,力求设计过程和方法的改变;另一方面,则意味着仅仅依靠设计端的努力是不够的,想要抵抗欺骗性价值对齐带来的风险,就必须增强设计与使用两端的AI素养。这种双重增强源于AI的技术特性,并非通过两端的独立发展,而是通过两端的融合实现的“共生”关系。 [6]Rosenblueth A, Wiener N, Bigelow J. Behavior, Purpose and teleology[J]. Philosophy of science,1943,10(1):18-24.

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第一象限是对齐中对抗式机器学习(adverserial machine learning)。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险,这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句,更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中,AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为,将导致自身被修改或被限制,因此,它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为,以避免被检测到。然而,一旦这种AI模型被实际应用,它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德(Donald Rumsfeld)在某著名演讲中的话来说,就是:机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是,对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么,但可以确定的是,这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内,机-机欺骗将不再遥远,这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 从欺骗性价值对齐的形成与后果来看,使用端在AI产生实际效用过程中的意义越来越受到关注。在关于AI的规则、法规与条例等的文件中,对使用者的规范正逐步成为一项必要的内容。这种变化一方面倒逼设计者重新思考新的设计视角,使得当今的设计者越来越注重将未来的技术、社会和文化相结合,力求设计过程和方法的改变;另一方面,则意味着仅仅依靠设计端的努力是不够的,想要抵抗欺骗性价值对齐带来的风险,就必须增强设计与使用两端的AI素养。这种双重增强源于AI的技术特性,并非通过两端的独立发展,而是通过两端的融合实现的“共生”关系。 [6]Rosenblueth A, Wiener N, Bigelow J. Behavior, Purpose and teleology[J]. Philosophy of science,1943,10(1):18-24.

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”
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