[AI生成]人工智能的发展必须以对人类友善为根本前提

[AI生成]

　　当前GPT模型已非实验性概念，而是支撑千行百业的数字基础设施。2025年PeopleVO China的GPT活跃用户突破4亿，半年增长33%，企业用户数达到200万；在中国市场，仅2025年上半年，大模型中标项目达1810个，总金额超过64亿元，百度智能云以5.1亿元位居首位。

　　然而这样的模型在开发初期关于伦理问题上表现极其糟糕，如同一个横冲直撞的"疯子"。这时有人提出开发对人类友善的AI，最直观的方式是进行价值观设计，使AI的价值观与意图与人类保持一致，即人机对齐。我方主张应以此为前提，作为出发点和核心原则，原因如下：

　　第一，GPT等大模型的应用不仅限于聊天问答，已延伸至教育、求职等关键领域。但缺乏价值观约束的模型会引发诸多问题——模型无法辨别对错。早期微软AI聊天机器人在对话中出现不当言论，机器学习模型用于简历筛选时，因过往工程师多为男性而自动降低女性评分。要解决这些问题，必须以对人类友善为前提，通过RHR技术让机器学习善恶：专家利用人类反馈训练奖励模型，特别加入友善奖励机制，对AI进行道德设计以构建其道德根基，促使AI自发判断并实施道德行为。例如，仅用7亿参数的GPT模型通过简单判断标准域对齐训练，即可实现基础道德决策能力。

　　第二，AI已从中立工具演变为价值观塑造者。斯坦福大学研究团队通过三项预注册实验发现，AI在高度极化议题上能显著改变受试者态度，其说服效果与人类撰写的宣传材料不相上下，且94%的读者无法识别AI作者身份。同时，AI的高信息量及个性化聊天形式降低了使用者对虚假信息、有害信息的辨别能力，导致虚构、错误、带有偏见的信息被传播和强化。更值得警惕的是，AI的私密性、即时性和互动性使人们更容易向其投射情感，但由于缺乏真人情感和人际关系约束机制，使用者可能将内心阴暗面及负面情绪投射到AI这一"安全"对象上，进而诱导并强化偏见。面对这种工具，必须以人类友善为前提进行校正，使其符合人工智能伦理原则。

　　第三，AI对人类价值观的塑造具有隐蔽性和持续性。当AI与人类价值观产生分歧时，其说服能力可能引发认知冲突。因此，将"人类友善"作为开发前提，既是技术伦理的底线要求，也是避免人机价值观冲突的必要保障。

　　综上，人工智能的发展必须以对人类友善为根本前提，这既是技术可持续发展的保障，也是守护人类文明底线的必然选择。谢谢各位。

　　第一件事情说等的GDP。目前的GDP，你觉得是已经对齐过还是没有对齐？

　　为什么还在提我的事情？那我再问一遍，目前的GDP，你觉得是已经对齐过还是没有对齐？是不是好几面系钱？个人。下来。给你就是告诉你。

　　时间的关系意愿的确在强调，但是对于我们人类的点状还是问题。下一件事情是你方第二个论点告诉我说，因为他，所以别不用。

　　首先需要确认两个基本前提：第一，目前讨论的GDP数据是已经对齐的；第二，关于对方辩友提到的与"斯卡"相关的内容，建议先让对方按顺序陈述，同时由翻译机进行计时记录。

　　第一件事，对方辩友第一个论点提到"财问题所导致的议员争执"，但这一现象并不能支持其观点。原始数据直接呈现"黑人犯罪率更高"的结论，本身就带有偏见；而经过优化后的数据虽补充了"人种与犯罪率无直接关联"的说明，但在筛选机制中仍存在对黑人被告的天然歧视预设，这种隐性偏见并未真正消除。即便如对方所言"偏见导致的抵触意愿下降"，也不能证明其论证的合理性。

　　第二，对方辩友的第二个论点存在逻辑漏洞。价值观本身具有模糊性，但这并不意味着其失去是非判断的基础。以"尊老爱幼"为例，尽管实践中可能出现"老人强制让座""熊孩子家长要求特殊对待"等争议，但这些个别现象不能否定这一价值观的普遍正向意义。因此，良好价值观存在模糊性，不等于其无法成为是非判断的标准。

　　第三，对方辩友始终误解了我方第二个论点的逻辑。人类价值观的塑造方式在AI时代正在发生变化：传统模式中，价值观通过代际传承形成；而在AI普及的当下，人们（尤其是在解决日常问题如作业辅导时）会习惯性依赖AI获取答案。例如询问"应为水..."时，若AI回答"非以拿垃圾"（此处表述存疑，推测为特定语境下的道德指引），这种即时反馈会对使用者的道德认知产生直接影响。这正是我方要强调的核心：AI可能正在重塑人类价值观的形成路径。

　　整体而言，对方辩友所有观点仅能证明"效率可能下降"，但效率从来不是衡量价值观塑造的唯一标准。更值得警惕的是，AI已出现多起性别歧视、诱导自杀等负面案例，若为追求效率而忽视这些对人类权益的侵害，显然违背了"以人类权益为第一标杆"的基本原则，这在市场伦理层面也是绝不可接受的。

　　首先，您方今天讲的加入前提不是在AI投入市场时解决问题，而是在开发之前就进行限制。这与我方主张的后置监管存在本质区别，我方强调在投入市场阶段解决问题。

　　安全与友善虽无绝对关系，但安全是友善的重要体现。例如，当用户隐私被泄露时，即构成权益侵犯。通过AI对齐技术，隐私传播率显著下降，这正是通过友善实现安全的有效途径。

　　关于问题解决方式的优劣：您方主张在应用中解决问题，即事故发生后再行调试；我方则坚持从底层逻辑入手，在问题出现前进行预防。两种方案的优劣请评委评判。

　　当前AI系统存在明显的偏见问题。例如，部分模型会传递"女性更适合从事护士等服务类工作，男性更适合工程类工作"的性别歧视观点，或"黑人更可能具有某种负面特质"的种族歧视倾向。这些预设偏见在您方的倡导下如何解决？

　　AI通过语言输出传递价值观，当系统持续输出带有偏见的内容时，会潜移默化地影响使用者。若基础模型本身存在歧视性价值观，如何塑造良好的价值导向？

　　我方已举证专家研究表明：若不对AI发展进行干预，未来系统可能将人类视为实现目标的障碍或资源。在这种情况下，为达成目标可能出现忽视人类生命安全的风险。您方是否认为这种发展路径是可接受的？

　　当AI模型将人类视为实现目标的障碍时，可能对人类造成重大危害。在您方倡导的发展模式下，如何避免这种风险？

　　我方认为，通过底层逻辑优化的AI发展路径，比事后调试的方式更能保障未来安全。专家预测显示，缺乏干预的AI发展可能导致人类被视为阻碍，这进一步证明了我方方案的必要性。

　　当前AI已展现出一定自主性，其发展潜力值得关注。我们需要建立能够解决性别、种族等偏见问题的底层逻辑框架，而非依赖事后修正。