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。此外，在有限主义看来，AI价值对齐运用的某些算法与学习方式尝试借鉴生物进化学中的合作与利他行为，帮助AI在与人类的互动中更好地理解、辨别与学习道德行为。在多智能体强化学习中，智能体通过合作博弈模型学习如何在多个利益相关者之间实现公平与协作。例如，AI医疗系统中的合作博弈模型可在医疗资源有限的情况下实现公平分配，并在面对紧急情况时综合病人伤情、治疗效果等情况进行救治优先级决策，做出较为公正的道德判断。进化算法可通过初始化、评估和选择、交叉和变异、替换等过程训练AI进行道德决策，以逐渐逼近最优解。首先，确保一定数量的AI模型的参数是随机初始化的，其中每个模型都被设计用来评估道德情境并做出决策；其次，通过道德任务评估每个AI模型的道德表现并进行评分，选取表现最好的模型进入下一代；再次，通过交叉操作，将两个优秀模型的参数进行结合和重组，并随机修改新AI模型的部分参数，引入新的遗传多样性；最后，用新模型替换初始表现最差的AI模型。这一过程迭代进行，AI模型不断优化，直到AI道德决策不断逼近人类道德判断。例如，护理机器人运用进化算法，可在面临保护客户隐私与提供必要帮助的道德抉择时，做出合理并能满足用户需求的道德决策。此外，模仿学习方法（如逆强化学习与行为克隆的运用）使AI能够在人机交互中模仿人类道德行为。例如，AI助理法官通过逆强化学习，学习人类法官在判决过程中的决策逻辑与道德考量，避免受原生数据影响而产生偏见行为。 AI价值对齐的有限道德原则坚持AI价值对齐的去道德化，在某种程度上有利于缓解人类机器化风险。在技术观上，AI发展的有限主义进路坚持复杂的技术工具论，在肯定AI关涉价值的同时，将AI限定为强大的工具而非能动的主体。“去道德化”即禁止AI具备与人类一样的自主道德，禁止AI进行道德判断与道德决策。若AI以学习人类道德为目标，结果要么止步于人类不完美的道德，要么发展出不利于人类的机器道德，极小可能进化出圣人道德。因此，AI发展的有限主义进路主张，规则制定是人类的专属权利，AI只负责听命于人类，执行人类的指令，不能“擅自”行事。值得注意的是，“去道德化”并不意味着AI系统价值无涉，而是指禁止AI系统实现道德自律，AI的道德相关性只能由人类他律来赋予。

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

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