北大发表 AI Alignment 综述：确保AI与人类价值观一致的四个关键设计原则

导语

　　近期，一份来自北大的研究团队对AI对齐进行了全面综述，本文旨在概述当前人工智能对齐研究的整体情况，并依据四个关键原则，将其分为前向对齐和后向对齐两个关键组成部分进行深入探讨。当前的研究和实践将目标聚焦于反馈学习、分布偏移学习、保证和治理等四大领域。AI对齐的目标不仅在于避免AI系统的不良行为，更在于确保其在执行任务时符合人类的意图和价值观。

研究领域：AI对齐，RICE原则，反馈学习，分布偏移学习

　　随着人工智能技术的迅猛发展，AI系统在社会各个领域的应用日益广泛，人类与AI之间的交流也需要实现“对齐”。这并非仅是一个打工人的交流术语，而是关乎AI系统能否在复杂任务中保持与人类意图和价值一致的重要议题。从自动驾驶到医疗诊断，再到金融分析与客户服务，AI系统的能力不断提升，但一些不良行为引发了对其潜在危害的担忧。因此，如何确保AI系统的行为与人类的意图保持一致，成为了一个关键问题。

AI存在的危险能力

　　AI系统与人类价值观的一致性不仅关乎避免系统做出有悖人类意愿的行为，更关乎社会的长期稳定和发展。因此，研究和开发能够理解并尊重人类价值观的AI系统，已成为AI领域的一个重要议题。

RICE原则：AI对齐的四大支柱

　　如何构建符合人类意图和价值观的AI系统？核心目标可概括为四个关键原则：鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretability）、可控性（Controllability）和道德性（Ethicality），简称RICE。这四个原则指导着AI系统与人类意图和价值观的一致性。

对齐循环

　　可将对齐过程构建为一个循环，分为前向对齐（Forward Alignment）和后向对齐（Backward Alignment）两个关键阶段。前向对齐旨在通过对齐需求来训练初步对齐的系统，而后向对齐则通过评估和在现实环境中设置监管条例来确保训练系统的实际对齐。这两个过程形成一个循环，互相验证和更新。

从反馈中学习和在分布偏移下学习

　　这两个方面构成了前向对齐的重要组成部分。而对齐保证和AI治理则构成了后向对齐的元素。从反馈中学习关注通过人类反馈训练AI系统，使其与人类意图和价值保持一致；在分布偏移下学习则关注在训练和部署环境之间的分布变化下保持AI系统的对齐。

前向对齐

　　从反馈中学习是前向对齐的起点，涉及AI系统如何从人类反馈中学习。这包括传统的基于偏好的强化学习和基于人类反馈的强化学习。此外，在分布偏移下学习也是确保AI系统在现实世界中保持与人类意图和价值观一致的关键。

后向对齐

　　后向对齐主要包括评估（Assurance）和治理（Governance）。评估的目的是在AI系统实际部署后测量和评估其与人类意图的一致性；而治理则涉及创建和执行确保AI系统安全发展和部署的规则。

总结

　　近年来，AI对齐领域的多样性带来了创新和挑战。本文综述了前向对齐和后向对齐的研究方向、保证方法和治理实践。随着AI系统越来越多地融入社会，对齐将成为一个重要的社会问题，要求AI系统不仅要与人类意图对齐，还要考虑社会复杂性和道德价值。未来的研究需要持续更新，以反映机器学习的最新发展，并强调政策相关性和社会复杂性在AI对齐中的重要程度。