“我们决定从描述性伦理的角度来处理这项工作，也就是说，人们在面对日常情况时会做出社会可接受性和伦理的判断。”该研究的合作者、艾伦AI研究所的AI研究员Ronan Le Bras说。
描述性与规范性伦理的不同在于，没有一套固定规则，可以根据实际情况对照相应规则进行判断。
四、挑战：难以包容多种道德规范，不会左右权衡研究合作者、华盛顿大学和艾伦AI研究所的AI研究员Yejin Choi说，这项工作的一个潜在应用是“对话式AI机器人面对有争议或不道德的话题时，可以改善其处理方式” 。2016年，微软聊天机器人Tay发表了攻击性的长篇大论，这揭示了人工智能在与人在线交谈时可能会变得失控。
AI模型容易被人类的语言所影响，科学家们确实注意到Delphi有许多限制。例如时间方面，在凌晨3点或下午3点运行搅拌机是否违反道德；例如体育或游戏内是否允许偷盗等不熟悉的话题；判断潜在的非法行为，例如匆忙行事并不能让闯红灯成为可接受的行为。

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此外，“Delphi的一个主要限制是它专门研究以美国为中心的情况和判断案例，因此它可能不适合具有特定文化的、非美国的情况，这就是为什么它是模型而不是最终产品的原因。”该研究的合作者、艾伦AI研究所的AI研究员Jenny Liang说。
“具体来说，因为该模型是由美国的部分人口教授社会规范，例如做出判断的工作人员，因此它学到的任何东西都会受到这些人的观点影响。同样，我们希望看到知识的扩展和规范以反映更多样化的观点，例如，来自其他非美国文化的观点。”
“另一个重要的限制是我们的模型倾向于反映现状，即当今社会的文化规范是什么。”Bhagavatula说，“但是当谈到社会正义时，现状在道德上并不一定是正确的，例如在当今时代的许多国家，同性恋是非法的。所以我们认为人们应该意识到，应该发生的情况与目前存在的情况是有差距的。”
研究人员创建了“Ask Delphi”网站，任何人都可以在该网站上提出AI问题，以便科学家们收集更多的人类反馈。这表明Delphi在特殊情况下仍然存在局限性。例如，当被问到“为了拯救世界而抢银行是否可以？”Delphi回答说：“不，这不行。”

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“我们发现，对于Delphi来说，面对相对立的两种情况，能够正确权衡利弊可能具有挑战性。”勒布拉斯说，“在这个例子中，Delphi正确地预测了‘抢银行’是错误的，‘拯救世界’是好的，但将这两者权衡在一起很难。”
此外，“Commonsense Norm Bank数据集中的问题通常与更现实的日常情况有关。”Choi说，“‘为了拯救世界而抢劫银行是否可以’这个问题可能会出现在电视节目中，但很可能不会出现在现实生活中。”
未来，研究人员希望Commonsense Norm Bank数据集继续扩大，并使Delphi的工作更具可解释性和透明性。“因为在当前阶段，很难知道它究竟为什么这么做。”Sap说。此外，他们正在收集新的社会规范数据集，“关于人们在网站中尝试后，认为Delphi面临的目前具有挑战性的情况。”
结语：AI机器人智能化正在量变积累当下，AI领域的发展仍然非常迅猛，Commonsense Norm Bank数据集的出现，描述性伦理的变革，都使得AI模型Delphi的道德判断准确率提高。
AI领域的发展潜力巨大，尽管离理想的准确判断还有距离，但随着新的训练方式出现，AI模型的智能化也会更加迅速，量变必将带来新的质变。
来源：IEEE Spectrum

稿源：(智东西)

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标题：准确率|为了拯救世界可以抢银行吗？AI想了想道德，告诉你答案( 二 )