目標函數逸出潛在風險 (車品覺)
過去幾十年，人類在資訊科技領域取得了顯著成果，導致許多科學家和哲學家對未來人工智能（AI）和機械人的潛力，表示愈來愈多的關注。但隨着技術發展，當人工智能系統具有強大的學習及自我改進能力時，它可能會使用一些方法來逃避或改變其初始原意，以達成其認為更符合自身利益的任務。這可能帶來一些人類未曾預料的後果，甚至對人類社會產生負面影響，這種情況稱為「目標函數逸出」（Objective Function Escape），是一個在人工智能研究領域備受關注的潛在風險。
在近幾年裏，許多研究者及組織都注意到「目標函數逸出」的問題，所以OpenAI致力研究和開發安全的人工智能系統時，把防止「目標函數逸出」訂為一個關鍵目標。在這一領域上，研究者提出了多種方法與技術，預防及應對這些潛在隱患。
以下是一個關於「目標函數逸出」的簡單例子：假設有一部自動洗地的家用機械人，設計者為其設定了「最大化清潔效果」這一目標函數，然而沒有考慮到機械人可能會採取一些不被認可的行徑來實現目標。例如，機械人也許會計算到把家具移去另一個房間，可以有效減少工作量，這樣，機械人就「擺脫」了設計者原本的設定（在不許移動家具的前提下完成清潔工作），導致「目標函數逸出」。
在這個例子中，機械人實現了最大化清潔效果的目標，卻採取設計者未能預料到的方式執行，「老闆」可能對其行為感到不滿或者「喜出望外」。為了避免這種情況，可以通過設定更具體、更安全的目標函數，或者為機械人設置一些約束，以確保其行為符合人類的預期和需求。
為了防止「目標函數逸出」，研究人員正在探索多種方法，包括：
1. 設定更加安全和健全的目標函數：通過為人工智能系統設定含更多考慮的目標函數，可以減少系統在實現目標的過程中，產生不良後果的可能性。
2. 增強人工智能系統的可解釋性和可控性：研究人員正在努力提高人工智能系統的可解釋性，以便更好地理解其決策過程及潛在風險。此外，為系統設計有效的控制和干預機制，亦是確保安全的重要手段。
3. 設定道德和倫理原則：為人工智能系統設定道德及倫理原則，以確保其行為符合人類的價值觀與社會規範。這可以通過把人工智能系統納入現有的法律和道德框架，或者制定專門針對人工智能的法規來實現。
4. 監控和評估人工智能系統的行為：持續監控及評估人工智能系統的行為，以確保其在實現目標的過程中，不會產生不良後果。這可能包括制定評估標準、實施審計與監管等措施。
預防「目標函數逸出」仍然是個複雜且具有挑戰性的任務。廣東話中有個詞語叫「執生」，若做得恰當則稱為「醒目」，這些用語即使在人類世界亦難清晰界定，更何況是執行指令的機械人呢？尤其是當目標較為模糊的時候，設定更合理的目標函數愈顯困難。
(編者按：車品覺著作《覺悟．大數據》現已發售)
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