人工智能价值对齐的哲学反思|有限主义视域下的人工智能价值对齐

2025-02-03 14:31:19 2,671次浏览

AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。 上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益,在理论目标层面遵循了有限主义进路,向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是,在实践方案层面,AI价值对齐转向了自由主义进路,试图基于道德的自然主义解释,通过技术手段使AI具备类人道德,这一过程面临着各类风险。不可否认,AI价值对齐是可取的,关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下,构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念,主张科技以人为本,强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说,应反对通用AI价值对齐的路线,坚持AI价值对齐的去道德化,制度化防止AI道德责任对齐,以及控制AI价值对齐的应用范围。 [1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020.

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AI价值对齐的有限目标原则主张反对通用AI价值对齐的路线,是应对AI失控风险的有效手段。“实际上,控制问题——也就是如何控制超级智能,似乎非常困难,而且我们似乎也只有一次机会。一旦不友好的超级智能出现,它就会阻止我们将其替换或者更改其偏好设置,而我们的命运就因此被锁定了”。在有限主义看来,在目标选择上,应具备审度思维,仔细审视与衡量各类发展目标的影响程度、现实性与操作性,审慎选择最优的AI价值对齐目标。其实,在特定场合与特定任务中,无论是通过人类被动灌输还是AI主动学习,AI向人类价值对齐完全具备可能性与可控性。AI价值对齐的真正困难与风险在于,它试图实现通用AI价值对齐的宏大目标。毕竟,人类无法准确预知AI通用场景与具体情境,既无法预先穷尽所有应对规则并加以灌输,又难以确保AI及时高效地学习到可靠的处理范式。因此,有限主义认为,正是试图让机器学习模型通用,才极易引发失控风险。 上文对AI价值对齐的自然主义预设的批判以及对AI价值对齐的功能有限性的揭示并非全盘否定AI价值对齐。AI价值对齐追求AI可控与有益,在理论目标层面遵循了有限主义进路,向未来人机和谐共生迈出了重要一步。但是,在实践方案层面,AI价值对齐转向了自由主义进路,试图基于道德的自然主义解释,通过技术手段使AI具备类人道德,这一过程面临着各类风险。不可否认,AI价值对齐是可取的,关键在于应将AI价值对齐置于有限主义进路之下,构建能够实现社会福祉最大化、对齐风险最小化的有限主义的AI价值对齐方案。AI发展的有限主义进路遵循有益AI的理念,主张科技以人为本,强调AI价值对齐的有限目标、有限道德、有限责任以及有限应用原则。具体来说,应反对通用AI价值对齐的路线,坚持AI价值对齐的去道德化,制度化防止AI道德责任对齐,以及控制AI价值对齐的应用范围。 [1]Brian Christian. The alignment problem:machine learning and human values[M]. New York: W.W. Norton & Company, 2020.

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