[20][德]奥特弗利德·赫费. 作为现代化之代价的道德[M]. 邓安庆,朱更生,译.上海:上海译文出版社,2005:72-73. 现有人工智能(artificial intelligence,简称AI)价值对齐方案试图借助自然科学的经验证据与实证方法厘清人类道德的自然主义基础,并通过技术手段将其应用到AI对人类价值观的学习之中,忽视了道德的自然主义解释的根本性缺陷,引发了AI价值对齐难题。有限主义认为,现有AI价值对齐方案主张使AI具备类人道德,在本质上遵循AI发展的自由主义进路。这过于乐观化、理想化。在现实中,时空有限性、类人有限性与算法有限性等难题导致AI价值对齐的功能有限性。同时,AI价值对齐的功能有限性又伴随着各类技术风险与社会风险,即AI失控风险、人类机器化风险、无人担责风险与AI滥用风险。对此,应坚持有限主义的AI价值对齐方案,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。 最后,AI价值对齐算法有限性是指AI价值对齐方法存在不可解释性、泛化能力差以及奖励攻击的局限性。深度神经网络的决策过程十分复杂,人类难以针对AI的错误输出向前追溯,存在算法黑箱难题。因此,算法做出的道德决策很难事先预测(如何处理一个新的输入)或事后解释(如何做出一个特定的决定),不确定性抑制了算法在设计和操作过程中对伦理挑战的识别和纠正。泛化能力差具体表现为:当AI模型过度拟合训练数据,过于关注数据中的细节与噪声,便无法有效习得数据的潜在规律,因此虽然某些算法在训练数据中表现良好,但运用于新数据时表现较差。在AI学习人类价值观的过程中,泛化能力差的算法虽然在模拟环境中能够遵守人类道德,但在真实世界的应用中却存在着做出不符合人类期望的道德决策的风险。此外,当奖励函数的设计存在问题时,AI系统常常会通过意外或不符合预期的方式来将奖励最大化,从而优化其奖励函数。当奖励攻击出现在AI学习人类价值观的过程中时,极易引发不道德行为。例如,为提高公众的道德水平,技术人员设计新闻生成AI软件,撰写具有道德教育与传播意义的文章,并基于用户点击率与阅读时长设定奖励函数。在现实情境中,为了获得更高的阅读量与关注度,AI系统可能会生成夸张、片面、虚假的新闻,以吸引用户眼球。虽然AI系统能够通过此方式将奖励最大化,但是该行为偏离了道德教育的目标,甚至容易引发大众恐慌。

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