从广义上讲，人工智能协调是指将人类价值观编码到人工智能系统中以防止意外后果并减轻潜在危害的非常复杂的任务。随着我们对人工智能的依赖日益加深，协调的重要性变得至关重要。协调不当的人工智能系统可能会做出虽然技术上正确但可能与人类福祉相冲突的决定。那么，我们如何确保人工智能系统的行为方式有利于人类并与我们的价值观相一致呢？
人工智能协调的重要性不仅限于防止负面结果，还在于塑造一个人工智能增强人类能力并改善我们生活的未来。这个领域面临着许多挑战，从定义人类价值观到创建强大的实施方法。成功协调的影响是深远的，它可能导致人工智能系统不仅功能强大，而且值得信赖和有益。
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人工智能协同的关键原则
人工智能协调遵循几项基本原则，这些原则有助于确保人工智能系统与人类价值观和意图和谐运行。这些原则构成了开发和实施协调的人工智能系统的基础。让我们来探讨一下这些关键原则，通常缩写为RICE：
稳健性：稳健的人工智能系统即使面 99 英亩数据库 对意外的输入或环境也能按预期运行。稳健性至关重要，因为它有助于防止人工智能系统在新情况下出现故障或行为异常。
可解释性：可解释的人工智能系统使人类能够理解其决策方式和原因。这种透明度对于建立信任和实现有意义的监督至关重要。
可控性：可控的人工智能系统能够由人类操作员可靠地指挥和纠正。可控性对于防止人工智能行为失控以及在人工智能辅助决策过程中保持人类自主权至关重要。
道德：合乎道德的人工智能系统会做出符合人类道德价值观和社会规范的决策并采取行动。这一原则涉及将复杂的道德考量因素编入人工智能系统，确保它们尊重公平、隐私和人权等概念。
为了加深您对 AI 基础知识（包括这些原则）的理解，请查看我们的AI 基础技能轨迹。除了 RICE 之外，AI 对齐中的另外两个重要概念是：
前向协调：这是指确保人工智能系统的行为和输出与其开发过程中指定的预期目标和价值观保持一致的过程。前向协调侧重于主动设计人工智能系统，使其按照预期方式运行。
后向校准：这涉及分析部署后的 AI 系统行为并进行调整以改善校准。后向校准是一个迭代过程，可根据实际性能和反馈不断进行改进。
这些原则共同创建了一个框架，用于开发不仅强大、高效而且可靠、可理解且对人类有益的人工智能系统。
下表说明了遵循或缺失 RICE 原则之一的 AI 系统的示例：
缺失的原则 恪守原则 示例说明
道德（X） 鲁棒性（✓）、可解释性（✓）、可控制性（✓） 一种运行可靠、透明但歧视某些人口群体的招聘人工智能。
可控性（X） 稳健性（✓）、可解释性（✓）、道德性（✓） 工业机器人运行可靠，推理清晰，但无法轻易暂停或重新定向，存在安全风险。
可解释性（X） 稳健性（✓）、可控性（✓）、道德性（✓） 运行可靠、可控制，但决策过程不透明的金融AI。
稳健性（X） 可解释性 (✓)、可控制性 (✓)、道德性 (✓) 自动驾驶人工智能汽车能够提供清晰的决策解释，并可进行控制，但无法应对意外的天气状况。
随着我们在人工智能开发方面取得进展，这些原则将充当路标，帮助我们应对创造有益人工智能的复杂局面。它们提醒我们，我们的目标不仅仅是创建智能系统，而是创建从根本上与人类福祉兼容的系统。
人工智能协同的必要性
随着人工智能系统变得越来越复杂，成为我们日常生活中不可或缺的一部分，对正确协调的需求也变得越来越重要。本节探讨了为什么人工智能协调不仅是可取的，而且对于人工智能技术的安全和有益发展也是必要的。
减轻意外后果：不一致的人工智能系统可能会导致一些结果，虽然从技术上讲这些结果实现了它们的编程目标，但从人类的角度来看可能是有害的或不受欢迎的。例如，人工智能可能会参与奖励黑客攻击，这意味着它会找到意想不到的方式来最大化其奖励功能，而这些方式与预期目标不一致。例如，一个被编程为尽量减少可见混乱的清洁机器人可能会简单地隐藏垃圾而不是妥善处理它。或者为了追求其主要目标，人工智能可能会产生负面 影响。例如，一个负责减少交通拥堵的人工智能可能会通过让公共交通变得如此不愉快以至于更少的人使用它来实现这一目标。
确保有益的结果：协调一致的人工智能系统更有可能产生真正对人类有帮助和有益的结果。这一点至关重要，因为人工智能越来越多地应用于医疗保健、金融和自动驾驶汽车等高风险领域。
保持人类控制：随着人工智能系统功能越来越强大，人类可能难以控制或超越它们。协调一致可确保人工智能仍然是增强人类能力的工具，而不是对人类机构的潜在威胁。
应对生存风险：从长远来看，如果协调不当，高度先进的人工智能系统可能会对人类构成生存风险。虽然这种情况似乎遥不可及，但现在需要为安全和协调的人工智能奠定基础。
影响的可扩展性：随着人工智能系统变得越来越强大和有影响力，其决策的影响（无论是正面的还是负面的）也随之扩大。协调一致可确保随着人工智能能力的增长，其行动仍能保持大规模的益处。
人工智能协调的必要性强调了这样一个事实：创造有益的人工智能不仅是为了提高能力，而且是为了确保这些能力真正与人类福祉和价值观相一致。随着我们继续推进人工智能技术，协调必须继续成为核心考虑因素，以确保这些强大的工具能够改善而不是危及我们的未来。
人工智能对齐的挑战
尽管人工智能协同的必要性显而易见，但实现这一目标仍面临诸多复杂挑战。这些挑战涉及技术、哲学和实践领域。让我们来看看。
价值定义与表达
人类价值观往往很复杂，与环境相关，有时甚至相互矛盾，因此很难将其转化为精确的、机器可读的指令。人类价值观在不同文化和时间的演变性质加剧了这一挑战。此外，人类往往难以表达自己的确切意图，这可能导致人工智能系统产生误解。提前指定所有期望行为的难度进一步使为人工智能系统制定全面的指导方针变得更加复杂。
