由于对AI欺骗行为的恐惧,部分人可能认为AI的欺骗行为会造成人-机(技)信任的瓦解。产生这样认知的主要根源是AI算法的不透明性,他们认为只有具有高度透明算法的AI才是值得信赖的,才可以在社会中被普遍应用。然而,塞巴斯蒂安·克吕格(Sebastian Krügel)等的一项实证研究中得到的数据却表明,人在寻求建议时,“遵循AI生成建议的次数与人类建议一样多”。事实上,AI的实际使用者通常不会因算法的不透明性而感到困扰,他们往往更重视AI能否提供准确的预测、有效的解决方案或优化的决策支持。那么,该如何看待这种现象呢? 基于人类对AI的日渐依赖,人-机(技)共生将成为常态。然而,远离价值对齐宗旨的欺骗性价值对齐则倒逼人类对人-机(技)共生关系的反思。人类在面对技术以及技术的产品时,绝不能以傲视、凌驾的姿态谴责,而是要明确技术以及机器欺骗实质上是人际欺骗的延伸。这种延伸所表现出来的伦理特性有待明晰。因此,必须从欺骗性价值对齐来审视信任,在欺骗与信任之间探寻“对齐”的伦理基础。然而,人际之间的欺骗行为可以基于有效的心理理论和模型去理解,而想要明晰计算机的欺骗行为则必须理解技术指令目标,这两者之间的区别注定了目前所讨论的欺骗性价值对齐是一种介于人类心理与AI技术之间的新型关系。 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。

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