在人类之外，许多动物种群间也存在欺骗行为，例如狐狸留下虚假痕迹来迷惑追踪它的狼，老鼠经常利用“装死”来躲避危险。正如认知科学家格雷格·布莱恩特（Greg Bryant）所说：“有时动物可以以一种在功能上欺骗他人的方式行事，但它们没有意识到或打算这样做。”事实上，科学家们一直在试图确定是否有任何非人动物具有心理理论。物种进化使得很多动物具有在自然界中伪装自己和模仿他者的能力，因此，在某种意义上，可以说动物所表现出来的欺骗行为是其作为生存的本能反应内置于自身的生物系统之中的，不同于人类的欺骗行为。换言之，动物欺骗只是行为方面的，其是否具有人类欺骗所伴随的心理状态则尚未明晰。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。

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”

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