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”

2025-02-03 16:20:39 5683次浏览

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从技术发展的视角来看，由技术原理或者机理的不透明形成的“黑箱”并非仅仅出现在当下。因此，从这个角度来看，算法“黑箱”并不是一个新现象，甚至可以说它根本不构成一个问题。在AI出现之前，人类已经依赖自己内在的、直觉的判断和经验来做出决策。这种基于经验的不透明性一直是人类所接受的，是人类本性的一部分。然而，在这里，并非意指此类黑箱的正确性与应当性，而是旨在呼吁人类应当充分正视这种不透明性，并应积极探寻对于此类欺骗的应对。 第一象限是对齐中对抗式机器学习（adverserial machine learning）。其行为后果充分体现了AI欺骗的风险，这里的AI欺骗更像是动物欺骗。拥有态势感知能力的对抗式AI模型产生适合其训练的动作或语句，更像是AI通过进化而训练出的一种“本能”行为。在安全评估过程中，AI模型能够意识到如果表现出不安全的行为，将导致自身被修改或被限制，因此，它们可能会在评估期间故意隐藏其在现实世界的条件下可能表现出的非对齐行为，以避免被检测到。然而，一旦这种AI模型被实际应用，它们可能会继续追求那些在评估中隐藏的危险目标。“用唐纳德·拉姆斯菲尔德（Donald Rumsfeld）在某著名演讲中的话来说，就是：机器学习可以处理已知的未知数。不幸的是，对抗式机器学习经常处理的是未知的未知数。”虽然研究人员无法预知这些“未知的未知数”在未来的AI发展中意味着什么，但可以确定的是，这些“未知的未知数”表明AI技术的可解释性正面临严峻的考验。在可预测的范围内，机-机欺骗将不再遥远，这恰恰是AI安全建设的真正威胁。 “意图”是对行为进行考察的重要依据，欺骗性价值对齐是AI欺骗的一种，因此，若要明晰欺骗性价值对齐的“意图”，就必须深入到对AI欺骗“意图”的考察。从AI欺骗“意图”的表现到其本质的考察将以由表及里的递进方式打开AI欺骗的机理，并为欺骗性价值对齐的研究提供理论框架。这种以行为主义路径审视AI欺骗“意图”和“主体”的理论框架，为切入具体的欺骗性价值对齐行为提供了分析视角。虽然现有的AI欺骗案例并未穷尽所有的欺骗性价值对齐行为，但是以关于AI欺骗机理的研究为基础所形成的欺骗性价值对齐行为象限，恰恰可以为应对欺骗性价值对齐提供重要的概念基础。

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