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 03:48:36 9622次浏览

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事实上，欺骗早在AI产生之前就有，但是AI可能会将欺骗提升到前所未有的规模和范围，而欺骗性价值对齐的隐蔽性则进一步加剧AI发展的生态风险。因此，面对如此隐蔽的威胁，可以从技术层面进行层层剥离，以期形成正确的应对措施。就欺骗性价值对齐的应对逻辑而言，共生既是一种理解欺骗性对齐的视角，也是对其进行有效应对的方法。其中，欺骗性价值对齐与价值对齐是微观层级的共生关系，这也是最容易被觉知的一层关系；以AI设计与使用的共生来探索欺骗性价值对齐的应对研究将进一步把对技术的研究拓展到技术社会学之中，这属于中观层级的共生关系；基于理性信任的人-机（技）共生关系构建则从存在论的维度将欺骗性价值对齐的应对延伸到人类未来之中，即走向宏观层级的共生，这种共生关系形成了应对欺骗性价值对齐风险的最大场域。 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。 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。

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