人工智能价值对齐的哲学反思|探寻欺骗性价值对齐的应对逻辑:从“意图”到“共生”

2025-01-25 04:47:58 4,461次浏览

AI执行欺骗行为时涉及的人类情绪实质上是利用了人对机器的信任,当人“信以为真”地和AI进行互动时,情感行为都为之牵动。当使用者收到有偏见或不完整的信息时,会感到被故意操纵或欺骗。一旦知道机器故意欺骗人类,使用者就会感到紧张,无论这些机器是否符合使用者的最佳利益。此时的信任不再被依靠,人-机(技)交互中的道德生活延续只能依赖于价值判断中的其他维度,将不再可被归纳、被总结,变得混乱和无序。因此,普遍的AI欺骗行为会逐步削弱社会的信任根基,其后果可能成为人类将难以辨别或重视的客观事实,各个团体固守自己的“事实”体系,导致社会共识逐渐瓦解。在这种背景下,如果人类与AI形成了一种看似亲密而持久的联系,但这种联系却建立在一个缺乏真正关怀的AI之上,这不禁让人疑惑:人类生活的本质和目的究竟是什么?并且,情感与道德价值观之间的紧密联系,将会促使人不断地对其所感受的对象进行价值评估。这种评估有时又可能引发非理性的反应,进而使人面临自我丧失的风险。如果不及时打开欺骗,为信任留有余地,一旦当人类在情感上过分依赖AI,以至于宁愿沉浸在虚构的幻想中而不愿面对现实时,人类就可能会陷入一种永远无法摆脱的错觉之中,从而与真实世界渐行渐远。 虽然近年来关于AI能动性与自主性的研究备受关注,但从严格意义上来讲,当下,AI依然缺乏人类的心理理论、自我意识和社会意识,然而,这并不意味着AI完全不具备欺骗的能力。卢卡斯·伯格伦德(Lukas Berglund)等人的研究指出,大模型拓展过程中可能出现的一种“态势感知”(situational awareness)能力,这种态势感知能力使AI模型能够意识到自己的存在,并且能够识别自己当前是处于训练、测试还是处于实际应用阶段。事实上,一些具备态势感知能力的高级AI模型,已经表现出了类似动物的欺骗行为。拥有这种能力并不意味着AI能够有意识地进行欺骗,而是其算法和数据处理方式可能导致AI的行为产生欺骗性的结果。同时,AI系统可能会在特定情境下生成误导性的信息或做出非预期的决策,这在某种程度上反映了一种“欺骗”行为。因此,不能简单地将AI视为完全诚实或完全欺骗的实体,而应该更深入地理解其行为背后的复杂机制和潜在影响。 令人欣慰的是,作为对抗性机器学习领域的一个子集,生成对抗网络(generative adversarial network)已经显示了其在防御欺骗行为方面的显著效能。该技术通过执行对抗性训练,遏制模型的过度拟合现象,以及促进生成器与判别器之间的协同学习等策略,有效地降低了欺骗性价值对齐现象的发生概率。这验证了AI技术革新应该朝着可以兼容更多问题的方向前进。同时,因为AI的自我生成属性,人类对AI技术的信任构建过程与传统人工技术制品的信任发展机制显著不同,所以对AI的信任不应简单地模仿一般的人际信任模式,也不应完全基于人类对其他技术的信任模式。但是,经常忽视的一点是,在将人际信任转移到人机信任的过程中,必须考虑特定应用场景中个体的性格差异和情感偏好,而AI算法没有与人类在相同意义上的兴趣或偏好,缺乏潜在的心理特征。因此,要构建一种能够抵御欺骗性价值对齐的信任体系,关键在于理解和协调信任问题的空间,而不仅仅是提出增加信任的解决方案。

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