AI是为了模拟人类智能而被设计的,当人类信任AI时,实际上信任的是AI的能力,也就是说,人类对机器的信任实质上是指个人对机器学习系统做出准确预测和决策能力的信心和依赖。同样地,欺骗的情况也是如此,当使用者怀疑自己可能被设计手机的工程师欺骗时,其不信任的是设计者的专业能力和良好意图,而非技术本身。因此,从AI的行为表现来看,欺骗性价值对齐所带来的信任议题变得尤为重要,这包括对齐问题是否涉及AI系统与其设计者之间的一致性、AI的欺骗行为是否直接与设计者的欺骗“意图”相关联,以及这种“意图”是如何在系统设计中体现出来的,等等。 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。 《2022 年公共事务脉动调查报告:美国人眼中的商业与政府》(2022 Public affairs pulse survey report: what Americans think about business and government)显示,普通公众对美国技术行业的信任度在所有行业中处于“较低”水平。虽然AI系统在各个领域都迎来了变革时代,但其固有的不可预测性、不可解释性和不可控制性特征引发了人们对AI安全的担忧。同时,高级AI系统的复杂性,加上人类理解的固有局限性,意味着即使是这些系统的创建者也可能无法完全预测它们的能力和潜在的不安全影响。这种无法预测的能力和潜在的负面影响,一方面可诱发人-机(技)信任关系的解体,另一方面则可能带来了人-机(技)共生关系的异化。因此,信任危机可谓是AI变革时代影响最为深远的危机之一。

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