分布式道德机制：人工智能体道德建模的新策略

人工智能体道德建模的目的是让它们在道德实践中与人类和其他智能体更好地相处。目前主要有四种建模策略：隐式、自上而下式、自下而上式和混合式。但是这些策略存在技术层面的困境,如设计范式、道德转译和算法黑箱等问题,并且在社会层面上也难以应对伦理对齐的困境。这是因为现行策略认为人工智能体在道德实践中发挥着线性作用,能够独立实现某种外在的道德规范,从而将人工智能体从实践中隔离出来。采用分布式道德机制来实现人工智能体道德建模,将人工智能体置于多智能体系统中,可以在人与人工智能体的交互式道德实践中形成开放、包容的道德规范和分配式道德责任。这种机制不仅能够消解现行策略的困境,还能够促进人工智能体与人类之间形成道德共生关系。     

涉空对话中表征对齐的产生机制

人类如何处理并交换空间信息是现有空间认知领域的热点问题, 这一过程主要是通过涉空对话实现的。在涉空对话中存在着表征对齐现象, 互动双方在对话中会实现空间术语、空间参照系及空间视角等表征的对齐。空间场景物理特征和人与人的协作都会影响表征对齐的程度, 而实现表征对齐的生理基础是对话双方神经活动的一致性。未来可继续探究表征对齐的作用机制, 如与个体空间偏好的关系, 以及合作伙伴特征如何影响表征对齐的程度等。     

配对刺激的结构对相似性判断非对称性的影响

笔者考察一个被先前相似性研究忽略的问题:配对刺激的结构对有方向相似性判断的非对称性的可能影响。实验被试是大学生。实验自变量是人工概念配对的特征结构,有三种实验条件:对齐且对称结构、非对齐且对称结构和非对齐且不对称结构。结果发现,在对齐且对称结构条件和非对齐且对称结构条件下没有出现相似性判断的非对称现象,在非对齐且不对称结构条件下出现相似性判断的非对称现象。相似性判断是否出现非对称性取决于配对刺激的结构是否非对称,而不受配对刺激的结构是否对齐的影响。这支持相似性判断的特征对比模型在αβ时的预测,而不支持Tversky原初主张αβ时特征对比模型的预测,也不支持量子相似性模型的预测。