“社会若不为人工智能担责则无法运行”——本·戈策尔与贾伦·拉尼尔两位AI专家新论

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随着人工智能系统自主性日益增强，专家们围绕人类责任是否必须保持绝对地位展开辩论。贾伦·拉尼尔主张，若缺乏对人工智能行为的明确人类问责，社会将无法正常运转；本·格策尔则质疑僵化的道德等级制度，呼吁在通用人工智能发展进程中建立与时俱进的伦理框架。

责任与自主性的哲学分野

一场人工智能领域前沿思想家的新论战，重新点燃了关于问责制、自主性与伦理的关键讨论。这场对话凸显出在治理日益自主的人工系统时，社会应如何抉择的根本性哲学分歧。

拉尼尔对淡化人工智能发展中人类责任的做法发出严厉警告。他强调社会秩序、法律和道德皆依赖于清晰的人类问责机制，无论人工智能系统发展到何种先进或自主的程度。“我不在乎你的人工智能多么自主——必须有人为其行为负责”，他补充道，将道德或法律责任赋予机器可能会动摇文明根基。

动态伦理框架的构建思考

另一方观点虽不否认现阶段人工智能问责的必要性，但挑战了人类必须永久居于道德层级顶端的预设。其主张当人工智能系统演化为复杂的自组织智能体时，仅围绕人类主体设计的伦理框架可能逐渐显得不足。“在道德上将人类物种凌驾于其他复杂自组织系统之上是短视的”，该观点提出未来的人工智能治理可能需要在不完全放弃保障措施的前提下，拓展道德考量范围。

尽管存在分歧，双方均承认当前人工智能系统仍属工具而非感知主体。拉尼尔强调大型语言模型并无生命，不应被视为独立的道德行为者。在他看来，加强人类控制、明晰责任界限并实施审慎的训练实践，对防止滥用与社会危害至关重要。

治理架构的前瞻警示

与此同时，另一方关注当下决策如何影响未来走向。其警告称，随着人工智能能力加速发展，碎片化治理与脆弱的制度可能导致非预期的后果。“若能在推进人工智能同时建立理性、有益且民主的治理体系，我们将能创造巨大价值”，该观点提醒缺乏此类结构将加剧失控风险。

本次讨论的核心矛盾在于：相较于当前封闭的专有模型格局，向更去中心化、自主的通用人工智能系统加速演进，是否最终能降低风险。有观点认为，设计时融入参与式监督与伦理训练的去中心化系统，可能比单纯采取被动限制提供更安全的长期路径。“每项安全措施不应止步于阻止危害”，其指出，“更应让系统理解危害为何重要”。

未竟之问的公共价值

与系列首场讨论相似，本次对话并非旨在解决这些争论，而是期望让公众直面围绕通用人工智能的情感、伦理与政治影响尚未解决的深层次问题。近期亦有观点强调伦理化、去中心化与透明化的人工智能治理至关重要，指出包容性基础设施与负责任监督对确保先进人工智能系统广泛造福社会、而非集中权力或风险具有关键意义。