当然，批评这一点并不意味着人工智能系统本身不存在与人类社会价值取向不一致的地方。事实上，数据技术逻辑与人类社会逻辑本质上存在着极大的异质性。这里既有具有规律性的可压缩的数据信息流和具有混沌性的不可压缩的经验信息流之间的区别，也有技术理性的效率原则、增长伦理和人类价值体系之间的差异，同时还关乎对于可能因此产生的社会风险的界定和判别方式。经由这些复杂性因素而建立起的关联，实在难以被纳入价值嵌入或价值对齐的框架。印度比拉理工学院的机器人模拟专家阿卡普拉沃·包米克在谈到具有自主性的AI智能体设计需要遵循的原则时，特别强调了只有从具身认知的特性、而不是抽象的人机对立原则出发才能有所突破。由于认知本身是基于同智能体自身所处的环境之间的交互而形成的，它首先具有情境性，并且这种情境性认知会建立起一个随着时间压力而推进的连续的进化响应，从而动态地生成适合于情境的价值判断或行动。这种认知模型本身不具有泛化扩展性，因此只能以环境反馈的方式进行补偿，而无法“完全形成对相关行为的系统响应”。这也就解释了为什么Gemini的研发团队在试图纠正训练数据集的数据分布不均衡所导致的种族主义偏差时，为什么会引发更显而易见的错误。它同时也导向了一个价值对齐的拥护者们容易回避的问题：对齐行为的效果并不如器官移植一般理想，它更像是基因修改，其下游的风险难以预测。因为“被设计的伦理/价值”在何种意义上可以与持续性的智能体-环境交互系统始终保持自洽，这本身就是一个需要证明的命题。与现实情境中的价值多元相对应，其实并不存在抽象的有益于“人类”的唯一价值。特定的价值总是使一些人受益而损害另外一些人的利益。每一个具体的价值判断都依赖于上下文信息和在不同的规范性领域（如道德、习俗、认知和政治）进行协调行动的技巧，而不是某种作为标准方案的规范性的“对齐”。“没有什么可以保证标准解决方案所呼吁的建立只重视人类的人工智能的普遍政策得到普遍实施。在一个利益竞争和许多坏行为者的混乱世界里，标准的解决方案看起来像是一种冰冷的安慰”。“对齐”的设想更接近波普尔所批评的社会改造的“乌托邦策略”，只不过这一次是赛博属性的，它以维护理想价值原则作为控制论的首要原则，从而必然导致实践中的教条主义和独断论。而且，对首要原则和总体策略的任何质疑，都有可能导致颠覆性的结果；使得哪怕是技术性的纠错，都要耗费巨大的社会成本（尤其考虑到数字技术和人工智能的普及），甚至是彻底失败。

人工智能价值对齐的哲学思考｜价值嵌入与价值对齐：人类控制论的幻觉

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