曹建峰｜人机对齐，通用人工智能的必由之路

主要观点总结

本文探讨了人工智能大模型背景下的人机对齐问题，包括其重要性、必要性以及实现路径。随着大模型的加速发展，人工智能的安全和伦理问题引发关注。为了让大模型的行为和目标与人类的价值、偏好、伦理道德、意图和目标等相一致，人机对齐成为重要内容。文章介绍了人机对齐的双重含义，包括人工智能对齐人类和人类对齐人工智能。实现路径主要有两种：自下而上的思路（人类反馈强化学习的对齐方法）和自上而下的思路（原则型人工智能的对齐方法）。此外，产业界还在探索多元化的安全和治理措施，共同保障人工智能领域的负责任创新。

关键观点总结

关键观点1: 人工智能大模型的发展引发了安全和信任问题。

随着大模型的加速发展，人们越来越关注其安全性和可信度。为了确保人工智能系统的行为和目标与人类的价值、偏好和意图相一致，人机对齐变得至关重要。

关键观点2: 人机对齐包括双重含义。

一方面，人工智能需要与人类的价值和偏好对齐，以确保创建安全、符合伦理的人工智能系统；另一方面，人类也需要了解和使用人工智能系统，以确保负责任地部署和使用人工智能系统。

关键观点3: 人机对齐的实现路径主要有两种。

一种是自下而上的思路，通过人类反馈强化学习的对齐方法；另一种是自上而下的思路，即原则型人工智能的对齐方法。这些方法旨在将大模型打造成为安全、真诚、有用、无害的智能助手。

关键观点4: 产业界在积极探索多元化的安全和治理措施。

除了人机对齐方法，产业界还在探索对抗测试、模型安全评估、可解释人工智能方法、伦理审查、第三方服务等多元化的安全措施，以保障人工智能领域的负责任创新。

关键观点5: 人机对齐对于应对未来更加强大的人工智能模型的涌现风险至关重要。

考虑到人机对齐在解决大模型的安全和信任问题上所扮演的重要角色，相关政策需要积极支持与鼓励探索大模型领域人机对齐的技术手段和管理措施。

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