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

2025-01-24 16:31:06 2,805次浏览

此外,隐私监管难题是反对通用AI价值对齐的重要理由。虽然通用AI适用于各种场景,但不同情境对AI道德敏感度的要求存在差异。情境所要求的道德敏感性越高,AI就需要获得越多的数据对主体、环境等进行全方位分析与判断,如此才能做出最佳道德决策,这便凸显了人类隐私的监管问题,通用AI如果能够完全与人类价值相对齐,那必然是以牺牲人类全部隐私为代价。AI的应用与影响是全球化的,一旦隐私泄露,必然范围广、持续久、影响深。因此,全球协调监管至关重要。但是,跨文化、跨地区、实时动态、强适应性的监管对于人类来说几乎是不可能的,即便借助AI力量,也难以取得最佳效果。 有限主义认为,在上述方案中,部分AI价值对齐技术以认知神经科学为基础,探寻AI学习人类道德的可能性。多模态情感分析与人类大脑的情感系统相类似,AI可通过表情、语调、语义等多模态输入识别情感状态,从而做出情感驱动的道德判断。例如,AI社交软件利用多模态情感分析技术,通过分析文字、图片、音频、视频中的情感倾向,可识别与处理某些不道德内容,如仇恨言论、偏见歧视等。知识图谱与伦理规则引擎可表示、执行、推理复杂的伦理关系与规则,类似于人类大脑认知系统中的规则与逻辑应用,AI可使用知识图谱与伦理规则引擎进行复杂的道德推理与决策。例如,自动驾驶系统可利用知识图谱整合道路环境、交通规则、事故数据,并结合伦理规则引擎,根据内置的道德规则,在面临“电车难题”等情况时权衡各项因素,做出最优决策。此外,强化学习模仿大脑多巴胺系统的奖励信号与调节机制,针对AI的道德输出,人类的反馈被作为一种奖励信号,能够帮助AI区分道德行为与不道德行为。通过计算人类实际反馈与AI预期反馈之间的差异,AI不断调整其行为策略以符合道德规范。因此,人类准确及时的正面反馈能够强化AI的道德行为,负面反馈有助于纠正AI不道德行为。例如,当人类对ChatGPT的某些回答给予负面反馈,模型便会调整其生成策略,避免类似回答再次出现。 (四)控制AI价值对齐的应用范围

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