随着越来越多的决策和任务被委托给21世纪的人工智能机器,我们必须确保这些机器能够自行参与道德决策和行为。这篇论文提出的理由是,自下而上的强化学习方法最适合于通过培养有道德的机器来实施机器伦理。这是本论文的三个主要论点之一,即我们必须认真考虑机器本身,作为能够影响人类福祉和繁荣的道德主体,如何做出伦理上可取的决定和采取伦理上可取的行动。第二个论点是,人工智能机器在种类上与以前的所有机器不同。自主性和智能的结合,以及其他独特的特征,如学习能力和它们的通用性,是人工智能机器区别于以前所有机器和工具的原因。第三个论点涉及人工智能机器的局限性。尽管这些机器令人印象深刻,但它们的能力仍然来自于人类,因此缺乏人类所具有的那种规范性承诺。简而言之,我们应该深切关注人工智能机器,特别是那些在需要人类判断的时间和地点使用的机器,因为我们有可能陷入道德上的自满状态。

章节概述

在第一章中,我阐述了学习的一般理论,并展示了它是如何适用于机器的,此外,我还试图说服一个假设的持怀疑态度的对话者,机器的学习方式与人类和其他非人类动物的学习能力基本相同。我还总结了不同的当代机器学习技术,这些技术经常被分为三种主流范式:监督、无监督和强化学习技术。与当代机器学习技术相关的问题,如透明度和可解释性,也被讨论,以便为后续章节的分析奠定基础,例如第五章和第七章。

第二章致力于探索科学和技术,甚至是人工智能机器,并非没有价值或价值中立的方式。虽然不是我关于实施机器伦理的论点的核心,但一个普遍的想法是,机器可能会做出更 "客观 "的决定,采取更 "客观 "的行动,这种客观性是与主观性相对的。然而,鉴于人类的价值观会以各种方式影响机器的设计和产出,因此无法保证机器会比人类更 "客观"。

第三章探讨了机器伦理学领域的起源以及该领域与哲学伦理学的重要联系。哲学家们认为,有许多相关的特征赋予了人类道德地位。诸如自主性、拥有正确的心智,以及一个实体是否拥有正确的机构或能力来进行有意的行动等特征,都可以影响到一个候选实体是否应该被认为是一个道德的代理人、道德的病人,或者两者都是。我认为,人工智能机器拥有所有这些特征,尽管是在一个较弱的意义上。然而,机器伦理学的重要性与在这些哲学问题上采取任何特定立场无关

在第四章中,我为自下而上的强化学习方法最适合于实现机器伦理的观点进行了辩护。首先,我研究了自上而下的机器伦理实施方法,然后评估了自下而上的机器伦理实施方法,并最终得出结论,即使与其他自下而上的机器学习技术相比,强化学习技术也最适合养成伦理机器。

可以肯定的是,使用强化学习来培养道德机器是有挑战的。我在第五章中谈到了这些挑战以及如何解决这些挑战。这主要是通过对DeepMind的AlphaStar及其使用强化学习来掌握视频游戏《星际争霸II》的案例研究来完成的。我还讨论了与实施机器伦理有关的一些风险和长期利益。

第六章通过强调道德决策和行为的性质可以反映在我们试图建立道德机器的过程中,含蓄地参与了 "认识你自己 "的经典哲学问题。简而言之,我认为使用道德机器有好处,但更重要的是,与实施机器伦理的项目有关的好处,即开发和建造道德机器以及对机器伦理进行理论研究。通过在机器中实施我们的理论,我们不仅可以更多地了解人类的道德心理,而且还可以发掘并从经验上评估支撑不同伦理哲学理论的假设。

最后,在后记中,作者认为应对人工智能技术所需要的是一个伦理学3.0,以帮助指导人类走向一个可能的未来,在那里所有的人都可能繁荣。虽然人们普遍认为基于权利的框架,以及权利如何可以或不可以扩展到机器上,但我坚持认为,与所提出的基于美德或基于性格的关系方法相比,这种方法是贫乏的。

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