
价值对齐作为人工智能技术与人类社会交互的核心接口,其风险不仅源于技术实现的缺陷,更在于它深度参与了社会价值秩序的重构,任何细微的技术偏差都可能通过广泛的应用场景被放大,对社会公平、文化多样性乃至数字主权产生深远影响。因此,将价值对齐作为技术风险治理的对象,并非否定其在保障人工智能安全中的积极意义,而是要打破对“一次性对齐”的理想化认知,以更具批判性的视角审视其技术逻辑与社会影响。
原文 :《价值对齐也应纳入技术风险防控》
作者 |南京师范大学数字与人文研究中心教授 吴静
图片 |网络
[前文详见本期头条推送]
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亟需转向“条件性技术治理”
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面对价值对齐的多重风险,单一的技术治理路径已难以应对,亟需转向“条件性技术治理”,构建动态、多元的风险治理框架。
首先,应放弃总体性的价值对齐方案,承认价值观的合理分歧,建立“意图-价值-情境”的适应性耦合机制。在意图识别层面,通过文化语境知识库与反事实推理模型,突破表层语义匹配的局限,捕捉用户隐性需求与文化编码;在价值整合层面,借助联邦学习技术构建本地子模型-全局模型的分布式架构,让不同文化群体自主训练价值子模型,在保障数据隐私的同时实现多元价值协商;在情境适应层面,采用时空图神经网络,实时捕捉地理空间、时间序列、社会事件对价值权重的影响,实现价值的动态校准。
其次,需强化数据正义、算法正义与应用正义的协同治理,筑牢智能正义的基础。在数据层面,建立分层抽样机制与跨区域数据共享平台,平衡不同地区、群体的数据表征,避免“数据殖民”;在算法层面,引入群体公平性正则化损失,将基尼系数、文化多样性指数纳入优化目标,通过对抗性测试验证极端分布下的差异指标,建立实时差异影响仪表盘;在应用层面,设置动态校准接口,允许地方性知识对通用规则进行合规修正,如少数民族地区司法人工智能需嵌入民族习俗权重,避免量刑偏差。这种治理路径不仅关注技术风险的事后矫正,更注重事前预防与过程监督,将价值对齐的风险管控贯穿人工智能全生命周期。
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最后,从全球视野来看,中国语境下的人工智能风险治理需兼顾数字安全与文化自主性,构建具有包容性的智能正义体系。作为人工智能发展前沿国家,我国面临的风险已超越技术层面,演变为算法装置与社会治理体系的适配性问题。在技术研发中,应突破西方中心主义的价值框架,基于我国文化传统与社会制度,开发符合本土需求的价值对齐模型;在国际合作中,推动建立多元参与的全球人工智能治理规则,打破技术霸权,为发展中国家提供数据与技术支持,避免价值对齐成为数字殖民的工具。唯有如此,才能在技术创新与风险防控之间找到动态平衡,实现人工智能与人类社会的共生演进。
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打破对“一次性对齐”的理想化认知
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人工智能价值对齐绝非单纯的技术问题,其自身所携带的风险属性从根源上决定了它必须被纳入技术风险治理的整体框架之中,接受系统性、持续性的审视与规制。在人工智能技术高速迭代的当下,技术风险的演化呈现出高度的复杂性与不确定性,不存在任何一种一劳永逸的治理方案能够覆盖所有潜在风险。每一次针对价值对齐的技术干预,无论是优化奖惩函数、更新训练数据,还是调整模型参数,都可能在解决现有问题的同时意外触发新的风险变量。为规避“对齐伪装”而优化的模型反馈机制,可能导致人工智能对人类意图的过度解读,进而在复杂情境中产生新的决策偏差;为平衡多元文化价值而引入的分布式子模型架构,若缺乏有效的协同校准机制,又可能引发不同子模型间的价值冲突,加剧系统输出的不确定性。这种从治理到新风险的循环揭示了技术风险治理的本质:它不可能是一个终点明确的线性过程,而是一场需要持续动态调整的长期实践。
价值对齐作为人工智能技术与人类社会交互的核心接口,其风险不仅源于技术实现的缺陷,更在于它深度参与了社会价值秩序的重构,任何细微的技术偏差都可能通过广泛的应用场景被放大,对社会公平、文化多样性乃至数字主权产生深远影响。因此,将价值对齐作为技术风险治理的对象,并非否定其在保障人工智能安全中的积极意义,而是要打破对“一次性对齐”的理想化认知,以更具批判性的视角审视其技术逻辑与社会影响。这要求既要建立实时监测与快速响应机制,通过持续的风险评估捕捉价值对齐过程中的新变量、新矛盾,又要构建多元主体参与的协商平台,让技术开发者、人文学者以及用户共同参与到价值标准的界定与调整中,避免技术精英对价值话语权的垄断。
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更进一步而言,动态适应的价值对齐方案本身也应成为技术风险治理的重要组成部分。这种动态性不仅体现在技术层面的参数迭代与模型优化,更体现在治理理念的开放与包容上,即承认人类价值观的流动性、社会情境的复杂性,以及技术发展的不可预测性,以“风险可控”为目标,在技术创新与社会稳定之间寻求动态平衡,为数字文明的可持续发展奠定坚实基础。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品,原载于社会科学报第1984期第6版,未经允许禁止转载,文中内容仅代表作者观点,不代表本报立场。
本期责编:程鑫云

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