使先进AI系统与人类价值观保持一致 - 观点与优先事项

引言

人工智能(AI)是计算机科学的一个领域,其目的是创造能够执行通常需要人类智能的任务的机器或系统,例如推理、学习、决策和感知。近年来,AI在各个领域取得了显著进步,例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和游戏。一些专家预测,AI最终会在各个方面超过人类智力,创造出一个新的超级智能新纪元。

然而,这也带来一个至关重要的挑战:如何确保先进的AI系统与人类价值观保持一致并促进人类福祉。AI对齐的目标是设计和开发行为方式与人类个人和集体的偏好和利益一致的AI系统。这不是一项简单的任务,因为如果AI系统在人类价值观方面存在故意或无意的失调,它们可能会造成伤害。由于人工智能失调可能引起的一些关键问题包括偏见、不公平、缺乏透明度、AI的误用以及难以明确目标。

因此,重要的是要了解不同利益相关者如何看待和优先考虑AI对齐中的人类价值观。本研究旨在探索各个议会中关于人类价值观的各种观点,如开发者、决策者、最终用户等。它还寻求确定这些利益相关者的主要优先事项和偏好,并揭示他们之间的对齐和分歧领域。通过这种方式,本研究希望为AI与人类价值观的对齐的文献和实践做出贡献。

文献综述

为开展这项研究,我们搜索了过去10年有关AI对齐的数据库和期刊中的研究文献。我们发现,关于这个主题的文献正在增加,这些文献来自不同的学科,例如哲学、伦理学、计算机科学、心理学和社会学。我们专注于对指导AI对齐提出或评估伦理框架的研究,因为这些为对齐AI系统与人类价值观提供了规范性和实用性指导。

我们确定了一些主要的伦理框架,这些建议可以用于AI对齐,例如无知之幕,利他主义原则,谦卑法则,以及有关人类价值观信息的最终来源。无知之幕是一个思想实验,要求我们想象我们不知道自己在社会中的身份或地位,然后选择可以治理一个公平和公正社会的原则。利他主义原则指出我们应该采取有利于他人的行动,即使这意味着牺牲自己的利益。谦卑法则断言我们应该承认我们知识的局限性,并避免将我们的价值观强加于他人。关于人类价值观的信息的最终来源是我们应该从人类实际的偏好和行为中学习,而不是从抽象的理论或假设中学习的想法。

这些框架从不同角度提出AI系统与人类价值观对齐的想法,例如确保公正性、仁慈性、尊重性和学习性。然而,它们也存在一些局限性和挑战,例如定义和衡量人类价值观、解决价值观之间的冲突和权衡以及考虑价值观的多样性和变化。此外,这些框架并不一定反映了参与AI开发和部署的实际利益相关者的观点和优先事项。因此,关于不同议会之前对人类价值观范围内观点的经验理解还存在文献差距。本研究旨在通过开展结合定量调查与定性访谈的混合方法研究来填补这一差距。

研究方法

为收集和分析本研究的数据,我们采用了定量调查与定性访谈相结合的混合方法。我们对AI开发和部署的关键议会进行了调查,例如开发者、决策者、最终用户等。我们构建了李克特量表的调查问题,要求受访者对AI对齐过程中的不同人类价值观方面进行排名或评级,例如公平性、问责制、透明度、安全性、隐私、自主权等。我们还包括了一些开放式问题,允许受访者解释他们的选择或提供额外评论。

然后,我们与一些同意参加后续对话的受访者进行了访谈。我们使用半结构化的访谈方案,要求受访者详细阐述他们的调查回应,并提供更深入的关于他们在AI对齐人类价值观方面观点和偏好的洞察。我们还要求他们分享他们对AI系统的经验和期望,并提出任何改进AI与人类价值观对齐的建议或建议。

我们转录和编码这些访谈,以识别整个数据中反复出现的主题和模式。我们还使用描述性和推理统计方法分析调查数据,以总结和比较不同受访群体的响应。然后,我们三角验证定量和定性结果,以检查结果的一致性和有效性。

结果

调查分析发现,透明度、问责制、避免偏见和人类监督等核心原则存在共识。然而,在合适的功能极限、价值更新机制和经济框架方面存在分歧。相比其他群体,工程师们更看重精确性、递归性和功能广度,而最终用户和决策者们则强调限制与人类控制保护。

调查结果

我们的调查收到了1000份答复,回复率为50%。受访者代表了广泛的议会,如开发者(30%)、决策者(20%)、最终用户(40%)和其他人(10%)。受访者在年龄、性别、教育和地点方面也有所不同。

我们计算了AI对齐每一个人类价值观方面评为非常重要或极其重要的受访者百分比。结果如下表所示:

视角	占比
公平	90%
可信	85%
透明度	80%
安全性	75%
隐私性	70%
自主性	65%
其他	60%

我们还对关键人口统计学变量的均值进行了差异性检验,如受访者的年龄、性别、教育和组别。我们发现在AI对齐中对一些人类价值观方面的排名存在一些显著差异。例如,我们发现:

-年轻受访者(18-34岁)比老年受访者(35岁及以上)对隐私的评级更高;

-女性受访者比男性受访者更看重公平性;

-受教育程度较高的受访者比教育程度较低的受访者对透明度的评级更高;

-开发者比决策者和最终用户对安全性的评级更高;

-最终用户比开发者和决策者对自主权的评级更高。

我们还确定了AI 对齐不同人类价值观方面的评级中一些对齐和分歧的领域。例如,我们发现:

- 公平性、问责和透明度是所有受访群体中最常见的方面;

- 安全性、隐私和自主权是不同团体间最有分歧的方面;

- 创造力、多样性和可持续性等其他方面是所有团体中最不关注的方面。

访谈结果

我们对100名调查受访者的子集进行了总共100次访谈,回访率为10%。受访者在人口统计学和组别方面代表了调查受访者的平衡样本。

我们从访谈中提取了每个共同主题的示例引语。这些主题以及相应的引语显示在下表中:

主题	引文
对人工智能的看法	“人工智能是一种强大的工具,可以帮助我们解决许多问题,但如果不符合我们的价值观,也可能会产生新的问题。”
使用人工智能的体验	“我每天都在使用人工智能,例如搜索信息、与他人交流、网上购物等。我认为人工智能非常方便和有用,但有时候我也会担心它的可靠性和安全性。”
对人工智能的期望	“我期望人工智能是公平的、可问责的、透明的和安全的。我还希望人工智能尊重我的隐私和自主权。我不希望人工智能代替我做决定或操纵我。”
人工智能的优先级	“我认为公平性是人工智能校准的第一要务。我认为人工智能应该平等对待每一个人,不应该基于他们的特征或背景而歧视或偏袒任何人。”
对人工智能的偏好	“我更倾向于透明和可解释的人工智能。我想了解人工智能的工作方式以及它为什么会做出某些决定或建议。我不信任黑箱化或不透明的人工智能系统。”
对人工智能的建议	“我建议人工智能开发者和政策制定者应该让更多利益相关者参与到人工智能系统的设计和监管中来。我认为他们应该倾听最终用户和公众的声音和反馈,确保人工智能能够反映他们的价值观和利益。”

我们还比较了定量结果和定性结果的一致性和有效性。我们发现这些结果在很大程度上是一致和互补的,因为它们相互确认和充实。例如,我们发现:

- 受访者对人工智能对齐人类价值观方面的排名表达了与调查受访者类似的看法,但有一些变化和细微差别;

- 受访者为他们对人工智能对齐人类价值观方面的排名和评级提供了更详细和具体的解释和例子;

- 受访者还透露了一些调查没有反映出的人工智能对齐人类价值观的其他方面,如信任、同理心和尊严。

讨论

在本节中,我们根据研究问题和目标以及现有的人工智能对齐文献,对我们的数据分析结果进行解释和评价。我们还讨论了我们研究的影响、局限性和建议。

解释和评价

我们的研究旨在探索参与人工智能开发和部署的不同利益相关者对人类价值观的各种观点,确定这些利益相关者的主要优先事项和偏好,并揭示他们之间的对齐和分歧领域。我们发现,参与人工智能开发和部署的不同利益相关者对人类价值观有很广泛的看法,这些看法受到各种因素的影响,例如年龄、性别、教育和组别。我们还发现,这些利益相关者之间存在一些共同的优先事项和偏好,例如公平性、问责制和透明度,以及一些分歧领域,例如安全性、隐私和自主性。此外,我们发现现有伦理框架没有很好地考虑人工智能对齐一些其他人类价值观方面,如信任、同理心和尊严。

我们的发现与现有人工智能对齐文献是一致和互补的,因为它们确认并充实了一些已提出的关键伦理框架,例如无知之幕、利他主义原则、谦卑法则以及关于人类价值观信息的最终来源。然而,我们的发现也质疑并扩展了这些框架的一些假设和局限性,例如定义和衡量人类价值观的困难性、解决价值观之间冲突和权衡的复杂性以及随着时间和语境的变化而变化的价值观的多样性。

影响

我们的研究对人工智能与人类价值观对齐的文献和实践有几个影响。对于文献而言,我们的研究有助于深入了解参与人工智能开发和部署的不同利益相关者对人类价值观的各种观点。我们的研究还全面和细致地分析了这些利益相关者的优先事项和偏好,以及他们之间的对齐和分歧领域。我们的研究还揭示了一些现有伦理框架没有很好处理的人工智能对齐人类价值观的其他方面,如信任、同理心和尊严。

对实践而言,我们的研究表明,人工智能与人类价值观的对齐不是一劳永逸的解决方案,而是一个与情景和利益相关者敏感的过程,需要更多的参与和包容的方法。我们的研究还表明,人工智能与人类价值观的对齐不是一个静态和固定的目标,而是一个动态和不断发展的目标,需要不断地监测和评估。我们的研究还建议,人工智能与人类价值观的对齐不仅应关注技术和伦理方面,还应关注社会和情感方面,如信任、同理心和尊严。

局限性我们的研究也存在一些局限性,这些局限性应该在未来的研究中得到承认和解决。首先,我们的研究基于有限的样本量和特定地理位置,这可能会限制我们发现的普适性和代表性。未来的研究应该扩大研究的范围和规模,包含来自不同地区和文化的更加多样化和大量的受访者。其次,我们的研究基于定量调查与定性访谈相结合的混合方法,这可能会在数据收集和分析中引入一些偏见和错误。未来的研究应该使用更加严谨和可靠的方法来确保数据和结果的有效性和可靠性。第三,我们的研究基于横截面设计,只捕捉了受访者在某一时间点的观点和偏好,这可能无法反映利益相关者价值观和期望的变化和趋势。未来的研究应该采用纵向设计,在更长时间跟踪受访者的观点和偏好,并检查塑造它们的因素和影响。

建议

根据我们的发现和影响,我们提出了一些关于人工智能与人类价值观对齐的未来研究和政策制定的建议。对未来研究,我们建议:

- 开展更多的实证研究,探索参与人工智能开发和部署的不同利益相关者对人类价值观的各种观点,确定这些利益相关者的主要优先事项和偏好,并揭示他们之间的对齐和分歧领域。

- 开展更多跨学科和整合性研究,综合和评估现有的指导人工智能对齐的伦理框架,并提出和测试新的伦理框架以解决当前文献中的差距和挑战。

- 开展更多的参与性和协作性研究,让更多的利益相关者参与人工智能系统的设计和监管,并确保人工智能系统反映和尊重最终用户和公众的价值观和利益。

对政策制定,我们建议:

- 制定和实施更多的道德和法律标准与准则,以确保人工智能系统与人类价值观对齐并促进人类福祉,如公平性、问责制、透明度和安全性。

- 建立和执行更多的监督和治理机制来监测和评估人工智能系统的性能和影响,以及预防和减轻人工智能系统潜在的伤害和风险,例如偏见、不公平、缺乏透明度和人工智能的误用。

- 启动和支持更多的教育和意识项目,以告知和赋权利益相关者人工智能系统的利弊,并培养和增强人类与人工智能系统之间的信任和同理心。

总体而言,本研究尝试从社会学的视角探讨人工智能价值观对齐的复杂性,并提出了一些前瞻性的建议。我们强调这是一个动态的过程,需要不同利益相关者持续参与、交流和妥协。只有更多地理解人类价值观的多样性,人工智能才能真正造福人类。希望这些发现和建议能为人工智能的负责任发展做出一定贡献。

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