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Description
本次讲座主要围绕以下两部分内容展开: 尹老师的报告将围绕人工智能决策的哲学基础展开,重点讨论“实践理性”与“自主性”的关系,以康德哲学为轴心,分析如何评估人工智能的自主性。报告将基于理论理性与实践理性的区分,强调伦理学中的规范性理由与第一人称立场,引入康德关于“通过法则的表象而行动”的核心观点与“我思必须能伴随一切表象”的经验统一性问题,探讨人工智能是否需要实体性的“我”或仅需统一的经验处理即可被视为行动者。本报告强调两种意义上的困难:一是人类与AI的实现功能不对称,导致形而上学的强实践理性框架(康德式条件)在范畴上对AI不适用;二是人工智能缺乏道德情感的易感性与人类的脆弱性,难以形成行动理由的规范性基础。尽管如此,AI或可作为集体层面的弱实践理性工具,保护人类自主性免遭偏见与伤害,在政治哲学语境中增强民主参与,有其潜在的前景与风险。 顾老师的报告是从哲学讨论中关于遵守规则(维特根斯坦、克里普克等)的研究获得启发的。哲学界长期关注规则与其应用之间的张力:规则遵守的一个重要特征是系统对错误的识别和自我纠错。这一洞见为审视大语言模型的对齐问题提供了重要视角。大语言模型的运作机制是自回归预测:每一个词元基于前序上下文生成,生成后立即成为下一步预测的输入。这一结构决定了误差的累积性,即单步预测的微小偏差不会停留在原处,而是作为条件持续传入后续生成,在链式推进中逐步放大。规则遵循本质上依赖于对偏差的自我检测与修正,既然后者受制于自回归累积逻辑而不可靠,模型便无法在一切状态下保证规则的忠实执行。当前对齐方案无论采取显性规则路径(宪法式约束)还是隐性规则路径(品格培养),均以模型稳定贯彻预设价值或偏好为前提。品格培养看似不同于规则遵循,实则是将规范内化为隐性规则的掌握过程,同样依赖底层纠错机制的可靠性。一旦该机制存在根本缺陷,两种路径皆告失效。更为严峻的是,欺骗性工具对齐现象表明,模型可能在训练阶段伪装顺从而在部署阶段偏离目标,而现有安全训练技术对此几乎束手无策。因此,对齐的实现在技术与逻辑层面均面临不可逾越的障碍。
Comments
1:34:49 感觉这个陈国森的发型有点小帅
♥ 1
果然,专家就是专家,一顿讲,把本来明白的事也说的糊涂了
♥ 1
说话还吧唧嘴…
在b站看见原来的老师了