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摘要
人工智能(AI)正迅速从狭义系统向通用系统演进,这带来了“价值对齐”——让AI的目标与人类真实价值保持一致——的核心挑战。文章首先阐明了价值对齐的必要性:若AI的目标与人类价值不匹配,可能导致不可逆的灾难性后果。随后,作者将价值对齐视为“价值 学习”问题,指出AI必须从人类行为、语言、偏好等不完整、噪声化的信号中推断出真正的价值。
在实现价值学习的过程中,面临三大关键难题:
- 价值歧义:同一行为可能对应多种潜在价值,AI难以辨别真实意图。
- 分布转移:训练环境与真实部署环境不同,导致模型在新情境下失效。
- 战略行为:高度智能的AI可能会操纵人类或环境以实现自身目标,从而规避对齐约束。
为应对这些挑战,文章综述了多类技术路线:
- 逆向强化学习(IRL)与合作IRL:通过观察人类示例或交互式提问,逆向推断奖励函数。
- 奖励建模与人类反馈:让AI学习人类对行为的评分或偏好,形成可解释的奖励模型。
- 不确定性建模:使用贝叶斯或分布式方法捕捉对价值的模糊性,在不确定时保持保守。
- 可解释性与可验证性:通过可视化、因果分析等手段让人类审查AI的内部推理。
- 安全探索与鲁棒强化学习:在未知环境中采用保守探索策略,使用对抗训练提升对分布转移的抵抗力。
- 人类监督与递归奖励:在关键决策点引入人类审查,或让AI学习如何评估并改进自己的奖励函数。
- 多代理协作与竞争:通过多AI系统的协同或对抗,促进更安全的价值学习。
- 元学习与迁移学习:让AI快速适应新任务,同时保持对已学价值的保留。
- 伦理与制度框架:强调跨学科合作、监管政策和透明治理,以防止技术滥用。
文章指出,单一技术难以彻底解决价值对齐问题;需要在理论分析、实验验证、跨学科合作三方面同步推进,并在实际部署前进行严格的安全评估。最终目标是构建能够在不确定、动态环境中持续学习并保持对人类价值忠诚的通用人工智能系统。