《乐学与思》系列(2)

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为机器人“立心"：价值对齐

　　今年春节联欢晚会上，人形机器人的集体舞蹈让人惊叹！很多退休的老人期待今后买个机器人照料自己的生活起居，人形机器人目前还处在实验室和小批量量产阶段，机器人进入人们的生活是一个指日可待的现实，意味着一个人机共生的智能化新时代己经到来！

在人工智能技术风起云涌的时代，一方面，人工智能技术本身有许多未知领域需要探索；另一方面，这一技术也会对人类的生产、生活方式、商业模式以及社会的发展带来深刻的影响。从科技发展史看，一种新技术的产生总是利与害随行而生，尤其是机器人与大模型接入，给机器人一个"大脑"，人工智能的风险性与安全性是一个现实难题。

如何避免人工智能出现不符合人类意图的不良或有害行为，使其能力与行为符合人类的真实意图和价值观，确保人类与人工智能协作过程中的安全与信任。这种理念被称为价值对齐，实现价值对齐是当前AI研究的重要方向之一。

在人工智能领域，价值对齐的目标是确保AI系统的发展方向与个人或群体的预期目标、偏好或伦理道德原则保持一致。价值对齐的核心任务是为AI系统植入一个“价值指南针”，也就是为机器人“立心"，机器人与大模型连接，使机器人有一个“大脑"，如何确保它在复杂的推理和决策过程中，始终与人类的道德标准和价值期待保持一致？对于大模型而言，实现价值对齐的主要挑战之一是如何缓解AI幻觉与偏见现象。

缓解大模型中的幻觉与偏见问题，同样需要从数据、训练、推理等多个环节进行系统性优化。

高质量的数据是模型可靠性的重要基础，因此必须采取措施确保数据的准确性和多样性。具体方法包括：一是数据过滤，通过规则筛选剔除明显错误的数据，并优先选择来自可靠来源的高质量数据，同时利用可信模型评估文本质量，辅以人工审核，构建高纯度的训练语料库；二是模型编辑，由于模型训练完成后学习到的知识可能存在错误，模型编辑可以在模型进行版本迭代时对已有知识进行修正，通过调整模型参数，从而将新知识注入到模型中；三是外挂知识库，使用外部检索器从权威知识源中提取相关信息，以生成更加准确的响应。

对于训练过程的优化是缓解AI幻觉的事中处理。在模型训练过程中，减少幻觉产生的方法包括：一是反事实修正，主动生成错误答案，让模型识别并纠正逻辑矛盾；二是双向自回归方法，使模型能够基于过去和未来的上下文来预测下一个标记，从而捕获双向依赖关系；三是改进奖励模型对人类偏好的判断，使模型更符合人类的期望。

在推理阶段进行调整是缓解AI幻觉与偏见的事后处理。在模型生成内容后，可以通过以下方法进一步减少幻觉：一是平衡多样性与准确性，避免因采样过程中的随机性而生成不符合事实的内容；二是自我校正，通过提示机制提高模型的自我校正能力，让模型检查并纠正其生成的内容；三是知识蒸馏，将大模型的知识迁移至小模型，通过教师模型的“理性决策轨迹”来修正学生模型的生成偏差，从而提高模型性能和泛化能力。

通过这些多层次、多阶段的技术手段，可以有效缓解大模型的AI幻觉和偏见问题，逐步实现价值对齐。这不仅能提高AI系统的可靠性和安全性，也为构建与人类价值观高度契合的智能系统奠定坚实的基础。然而，大模型的健康发展不仅依赖于开发者的技术优化，政府和社会监管部门也应发挥关键作用，共同推动这一目标的实现。