OpenAI 正在资助一项「人工智能道德」的学术研究
站长之家(ChinaZ.com) 11 月 24 日消息:OpenAI 正在资助学术研究,探索能够预测人类道德判断的算法。
根据向美国国税局(IRS)提交的文件,OpenAI Inc.(OpenAI 的非营利机构)披露,它向杜克大学研究人员提供了一笔资助,用于一个名为「研究 AI 道德」的项目。根据一份新闻稿,这笔资助是一个更大规模的三年期项目的一部分,总金额为 100 万美元,旨在支持杜克大学教授研究「构建道德 AI」。
关于 OpenAI 资助的这项「道德」研究,目前公开的信息很少。已知该资助将持续到 2025 年。杜克大学的实用伦理学教授、项目首席研究员沃尔特·西诺特-阿姆斯特朗(Walter Sinnott-Armstrong)通过电子邮件告诉《TechCrunch》,他「无法谈论」这项研究内容。
西诺特-阿姆斯特朗和该项目的共同研究员贾娜·博格(Jana Borg)发表了多篇关于 AI 在道德指导方面潜力的研究,并合著了一本书。他们曾参与开发一种「道德对齐」算法,用于帮助决定肾脏移植接受者,并研究了人们在何种情况下更愿意让 AI 做出道德决策。
根据新闻稿,OpenAI 资助的研究目标是训练算法,在医学、法律和商业等领域,预测人类在「涉及道德相关特征冲突」的情境下的道德判断。
然而,像道德这样复杂的概念是否能被当今技术所掌握,仍然存在很大争议。
2021 年,非营利机构艾伦人工智能研究所开发了一种名为 Ask Delphi 的工具,旨在提供符合伦理的建议。它在处理基本道德困境方面表现尚可,例如能够「知道」作弊是错误的。但只需稍微改写问题,Delphi 就可能认可几乎任何行为,包括窒息婴儿。
这与现代 AI 系统的工作原理有关。
机器学习模型本质上是统计工具。通过对来自网络的大量数据样本进行训练,它们学习这些样本中的模式,并据此作出预测。然而,AI 并不具备对伦理概念的真正理解,也无法掌握影响道德决策的推理和情感。
这导致 AI 往往反映发达国家的价值观,因为网络内容和训练数据主要由这些视角主导。因此,AI 的回答并不能反映许多人的价值观,特别是那些未通过网络表达的人群。此外,AI 还会吸收多种偏见。例如,Delphi 认为异性恋比同性恋更「道德可接受」。
OpenAI 及其资助的研究团队面临的挑战在于,道德具有极大的主观性。哲学家们数千年来一直在争论各种伦理理论的优劣,至今没有普遍适用的框架。
Claude 倾向于康德主义(注重绝对道德规则),而 ChatGPT 稍微偏向于功利主义(优先考虑最大多数人的最大利益)。究竟哪种更优越?答案因人而异。
要开发出能够预测人类道德判断的算法,需要综合考虑这些因素。这是一个极高的挑战——即使假设这样的算法能够实现。
但如果能做到这一点,其影响可能是深远的,它将影响我们如何在道德决策中信任机器。目前,世界可能要等到 2025 年,也就是这项基金结束时,才能知道这个「人工智能道德」项目是否取得了突破性进展。
中国制造的“企业强人”用“企业物流”——跨越速运
中国制造的“企业强人”需要什么样的物流服务?尤其是在货量旺季时,如何才能适配企业需求是物流业正在探索之事。跨越速运仿佛已有自己的“标准答案”。拒绝拼价格、抢规模跨越甘当“破风者”在制造业的旺季之战中,物流“不断流”服务才能不断档,物流企业不仅能帮助制造业企业迎接货物“洪峰”的到来,确保货物能够快速、安全地流转,还可有效推动我国制造业走向高质量发展之路。0000AI日报:微软推设计神器Microsoft Designer;苹果开源小模型 DCLM-Baseline-7B;小爱宣布新增AI文档问答等功能
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、微软推设计神器MicrosoftDesigner站长网2024-07-22 18:15:010004苹果建议别用谷歌浏览器:Safari在隐私保护方面更为出色
站长之家(ChinaZ.com)7月18日消息:近日,苹果公司在全球范围内发起的一场新策略行动,明确向超过14亿iPhone用户传达了一个信息:鼓励并建议他们放弃谷歌Chrome浏览器,转而拥抱苹果自家的Safari浏览器。站长网2024-07-18 10:48:040000腾讯宣布微信支付免除单笔交易200元及以下国际卡交易手续费
腾讯近日宣布与Visa、DiscoverGlobalNetwork、JCB、Mastercard等国际卡组织深化合作,全面开放微信支付商户网络,为境内各城市的商户提供移动支付服务。入境人士通过护照或相关证件开通微信支付,并绑定国际银行卡,即可在逾千万家商户便捷消费。站长网2023-07-20 16:55:560000麻省理工学院研究人员在机器学习模型隐私保护方面取得突破
麻省理工学院的研究人员通过引入一种新的隐私度量标准和一个确定所需噪音最小量的框架,取得了保护机器学习模型中敏感数据的突破。传统的隐私保护方法往往通过添加大量噪音来防止对特定数据的识别,但这会降低模型的准确性。而新的隐私度量标准“ProbablyApproximatelyCorrect(PAC)Privacy”则从不同的角度考虑,评估了对手在添加噪音后重构敏感数据的难度。站长网2023-07-21 12:09:280006