摘要：
AI元人文：为价值赋值为1或5——回应误解 在我们构建人机共生、价值驱动的未来时，一个最根本也最常被误解的实践是：在具体情境中，为抽象价值（如“公平”）赋予一个可操作的权重，比如1，或者5。 这一举动，看似简单，却常常引发最深层的哲学不安：“如果‘公平’在我这里是1，在别人那里是5，甚至100，那我 阅读全文
posted @ 2025-11-02 12:09
岐金兰
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摘要：
应对价值表征困境——从静态表征到动态演化 核心困境的确认 · 价值表征困境：试图将动态、模糊、充满内在张力的人类价值体系，一次性、静态地“映射”到计算机的符号系统里，注定失败。这如同用一张静态地图去描绘一条奔流的江河。 · 价值不可通约性：不同价值（如“生命”与“财富”、“公平”与“效率”）之间不存 阅读全文
posted @ 2025-11-02 07:48
岐金兰
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审慎享受95%，深入思考5%：智能时代的人机共生哲学 我们正步入一个与人工智能深度协作的新纪元。面对其澎湃的能力，最智慧的姿态并非全盘依赖或盲目拒斥，而是确立一种清醒而主动的共生哲学：审慎地享受其95%的迅捷，同时，郑重地将那关键的5%纳入我们自身思考的圣殿。 一、 何以“审慎享受”？——将AI视为 阅读全文
posted @ 2025-11-01 22:36
岐金兰
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当理想触碰现实：关于“干预”与我的退缩 我一度以为，我们是在为AI构建一个普世的、优雅的“心智模型”——“概率-情境-价值”的融合路径，像一座纯净的水晶宫殿，旨在安放一个纯粹的“情境自我”。 但现实走来，告诉我：不，事情不是这样。 现实说：每一个AI，从诞生的那一刻起，就已不再是中立的“它”。 · 阅读全文
posted @ 2025-11-01 20:15
岐金兰
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构想梳理：“价值导图”——一种实现AI价值对齐的结构化范式 一、 核心洞察：从“价值盲盒”到“价值蓝图” · 问题根源：当前主流AI（如大语言模型）的价值对齐方法（RLHF、提示词工程、事后过滤）存在根本缺陷。它们像是在与一个“黑箱”协作，我们无法预知或审视AI内部的决策过程，只能被动接受其输出结果 阅读全文
posted @ 2025-11-01 03:33
岐金兰
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