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新春30天认知训练营:23新电车难题 用算法来分配社会悲剧

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今天我们要讨论的是一个两难问题,面对社会困境,有没有一个社会能够长期接受的选择。

先从一个经典的伦理学思想实验,电车难题开始讲起。我把这个问题稍稍做了一些转化,把它放在了人工智能时代。

机器人三定律

人工智能时代已经开始,如何与人工智能共处,或者说在我们还有能力的时候,给人工智能定什么规矩,不再是抽象的哲学问题,也不必上升到谁做主宰这类终级追问。它变得极为具体,比如下面这个场景:

行人横穿马路,刹车来不及,如果不转向,会撞死行人;如果转向,乘客会死于翻车。自动驾驶汽车应该作何选择?

这个问题已经迫在眉睫。自动驾驶汽车是最接近大规模商用的人工智能应用。无论中国,还是美国,多家公司已经上路实测,不止一家宣布要在一两年内推出自动出租车。

有汽车就有事故,有事故就有死伤,由人工智能来断谁该死谁该无恙,它该怎么断?

很早以前,人工智能、机器人刚刚出现在人类想象之中,人们就已想到要给它们定规。科幻小说大师阿西莫夫提出影响力极大的机器人三定律。

第一定律:机器人不得伤害人类,或者因不作为而使人类受到伤害;

第二定律:除非违背第一定律,否则机器人必须服从人类的命令;

第三定律:在不违背第一及第二定律下,机器人必须保护自己。

机器人三定律定义严密,层层递进,它能解决自动驾驶汽车的选择困境吗?

看第一定律:机器人不得伤害人类,或者因不作为而使人类受到伤害。自动汽车不转向就撞行人,转向则乘客死伤,都会伤害人类,它应该作为还是不作为,还有,哪个算作为哪个算不作为?我觉得机器人想这些问题能想到死机。

面对类似挑战,阿西莫夫后来给机器人三定律打了个补丁,在最前面加上第零定律:机器人不得伤害人类种族,或者因不作为而使人类种族受到伤害。

可以把第零定律理解为要机器人的选择与人类的最大整体利益相符。问题是怎么辨别最大整体利益是什么?像金庸小说《笑傲江湖》中神医平一指那样救一人杀一人,算不算?救一个小孩杀一个老人呢?救两人杀一人呢?救两个胖子杀一个瘦子呢?救两个女人杀一个男人呢?

无穷无尽的计算,根本没有正解。机器人还不如死机算了。

道德算法

自动驾驶汽车眼前就要上路了,机器人三定律不够用,怎样给它立个什么规矩?换句话说,你想机器人按什么道德算法来运行?

我的推荐我先测,于是知道了我自己的偏好:

孩子重于老人,胖瘦男女对我完全没差别;

多个人重于一个人,不论是什么人;

人重于动物,遇到撞人还是撞狗,永远选择撞狗;

如果转向不转向都撞到同样多人,那就不转向;

如果转向的后果是我自己完蛋,那就绝不转向。

推荐你们也去做一遍,一分钟做完,对自己了解得很多。

道德机器不是做着玩的,研究者用它来搜集在自动驾驶问题上社会的道德判断。此前已经在顶级期刊《科学》(Science)发表论文,标题就叫“自动驾驶的社会困境”(The Social Dilemma of Autonomous Vehicles)。

读过论文,我发现自己的选择很有代表性。总的来说,我的选择是 功利主义(utilitarianism) 的。如果一个选择比其他选择更有效用,我就选它。

一般来说,对社会而言,救多个人比救一个人更有效用,救人比救动物更有效用。研究者发现,效用主义深入人心,绝大多数人支持用效用主义来给自动汽车编制算法。

更有意思的是,研究里说了,人工智能采用功利主义算法来做决策,本身并不会让人们感到特别不舒服。就是说,在没有自动汽车的时候,我们在开车面临这些情境时的选择是功利主义的,如果这些选择将来由人工智能替我们做了,这件事本身不会那么令人难接受。

我们知道人生有许多悲剧,必须有取舍,谁来做都得取舍。取舍就有错,人能够接受机器犯错。问题在于,人是自相矛盾的。

以我为例,我认可效用主义算法,但如果自动汽车按这个算法来作选择,我却不想坐更不会买。救多个人优于救一个人,哪怕这个人是乘客,这样做决定的自动汽车,你敢坐吗?你想买吗?

研究者发现,绝大多数人不敢,不想。他们希望买的是那种永远优先保护乘客的自动汽车。也就是说, 绝大多数人都支持自动汽车使用功利主义算法,支持别人买这样的车,但自己不买。这就会造成典型的社会困境。你希望别人做的事,自己不做。结果就是谁也不做,最后这种自动汽车根本就没人买。

功利主义不行,并不是说换个算法就行。假如换个算法,永远优先保护乘客,你倒是愿意买了,但公众能允许这样赤裸裸地以行人为壑的做法吗?

与效用主义针锋相对的另一种道德算法是 康德式道德律令 ,它认为人是目的不是手段,一个人等于全人类,那更是让人工智能无从抉择。

说到这里,对道德哲学有了解的朋友,你应该已经对我开头说的,自动汽车撞谁不撞谁的算法问题,就是古老的电车难题在今天的重现,有了更深的理解。

电车难题是这样的: 电车失控,转向要伤人,不转向也要伤人,如果你是司机,该作何选择?百年来各种道德思想流派竞相抢答,没有一个公认的正解。今天无非是我们把司机换成了人工智能。

这道选择题人类给不出正解,人工智能自然也给不出。

摆脱“新电车难题”的困境

难道自动汽车就上不了路吗?

这倒绝不会。

第一个摆脱困境的思路来自人工智能专家。 他们认为既然解决不了这个问题,那就消灭它。

谷歌的自动驾驶工程师说,道德算法是假问题。自动汽车能高速处理速度、距离、路况、天气等信息,用激光雷达和各种传感器提前感知,提前计算出最合理方案,使那些难以抉择的危险情境根本就没有机会发生。

问它撞一个人还是撞两个人,这个问题它回答不了,但是这问题在它那里不存在。工程师对技术魔法有谜之自信,不管你信不信,反正我是不信。

第二个思路是寻找与困境并存的策略。人类古往今来一直在做这件事。

电车难题、人工智能的道德算法,本质上都是把悲剧分配给谁的问题。在理论上不存在满足各种公平正义要求的正解,但实践中则随时随地都在分配,一刻也没有因为不够公平而停止过,问题只在于它是如何分配的。

这正是卡拉布雷西(Guido Calabresi)名著《悲剧性选择》(Tragic Choices: The conflicts society confronts in the allocation of tragically scarce resources) 最有洞察力的地方。

卡拉布雷西与科斯、波斯纳并列法经济学三位创始人之一,做耶鲁法学院院长多年,美国法律界的泰斗级人物。这本书的副题是“社会在分配悲剧性稀缺资源时面临的冲突”,专讲社会怎么分配悲剧: 怎么确定悲剧总量,以什么方式分配给谁。

泰坦尼克号撞冰山,谁先上救生船?计划生育,如何分配生育指标?器官移植,谁优先获得器官?以及今天的新问题:自动汽车撞谁不撞谁?等等等等?

回答这些问题只能是全社会的责任。在《悲剧性选择》中,卡拉布雷斯说, 社会分配悲剧有四个策略:市场、政府、摇号、惯例,但没有哪个能长期维持分配的稳定性。

市场化分配是分散决策,价高者得

但是这种机制,不可避免地将已有的财富不平等,延展到当下分配的不平等,并且注定将人们认为不可定价的东西,比如生命,也贴上价签。

没有一个社会能允许用市场化分配一切

2. 政治分配的好处是较能反映民意,如果政治力量的对比产生自选票的话;但这也使得混乱成为现代社会常态:

如果政府直接出面分配悲剧,那就成为社会价值观冲突的替罪羊;民意如潮汐,总在分配谁去承受悲剧的政府,无法长期稳定地获得民意支持。

3. 抽签把一切交给运气,看上去是绝对平等,但抹杀了被社会珍视的另外一些平等观:为什么不先救孩子?为什么不把机会让给那些有巨大贡献的人?

而且,抽签撕下了面纱,让悲剧无法避免赤祼祼地摆到社会面前。社会其实不能承受这种真相。

所以,社会也用惯例、习俗、文化来掩盖对悲剧的分配,比如印度留存至今的种姓制度。可是,这种表面上无分配的分配有其代价:社会假装习以为常,披上虚伪面纱。

总而言之,没有一个单一的办法能够长期地解决问题,抽签、习俗、政府、市场。社会要保有道德自信,就得将悲剧的分配伪装起来。卡拉布雷西认为, 单一策略的效果往往不如混合策略,就是既不是全靠市场也不能全靠政府,或者是抽签或惯例,而是多种分配方式的杂揉。

即便如此,稀缺永恒,每个社会都在做六个杯子五个盖的腾挪,能玩就玩下去,玩不下去了,社会就只好重置游戏。

也就是说, 社会的道德算法必然会周期性切换:因为无法在冲突的价值观中作出取舍,所以社会都保有它们,一个都不能少,但在时间上分开。

某个时段某个价值观占上风,直到它承载的负能量过多,终被另一个价值观所取代。风水轮流转。这是社会道德算法的跨时多元化策略,为相互冲突但都被珍视的基本价值观留下火种,并缓解冲击。

回到自动汽车的话题,自动汽车时代注定很快到来,哪怕不会有一个公认“正确”的道德算法。未来自动汽车里植入的算法是厂商自决、市场选择还是政府规定,都有可能。

惟一确定的就是不管用哪个算法,都必然将制造属于它特有的那一类悲剧,等到这些悲剧沉重到社会必须切换另一种悲剧来承受时,齿轮转动,算法重置,悲剧的分配重新开始。

本讲

小结

今天我们讨论的,是人工智能时代下的新电车难题。

无论是怎样的道德算法,本质上讨论的,都是面对社会困境把悲剧分配给谁。理论上不存在满足各种公平正义要求的正解,但实践中我们随时都在分配。

推荐给你一本书,卡拉布雷西的名著《悲剧性选择》。

今日

思考

今天留一个互动: 如果你是乘客,你愿意让人工智能汽车在面对可能的车祸时,替你作出决定吗?你希望他用哪些道德算法来做决定?

明天,我们进入30天认知训练的最后一个模块。我会跟你讨论一个有趣的问题,关于女性,男人什么都不懂。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180306B18GFK00?refer=cp_1026
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