建構式對齊：治理人機互動中的偏好動態演化
arXiv - Computers and SocietyMax Kanwal, Caryn Tran
本文提出「建構式對齊」範式，將 AI 對齊從滿足靜態偏好轉向治理人類偏好隨互動而演化的動態過程。
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從「滿足偏好」轉向「治理偏好軌跡」的範式轉移。
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這改變了我們對 AI 安全與對齊的認知：對齊不只是讓 AI 聽話，而是要防止 AI 在長期互動中誘導人類產生不健康的價值觀偏移。
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將 AI 互動視為一種影響人類認知與價值演化的控制問題。
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這提醒設計者，AI 系統不僅是工具，更是價值建構的參與者，設計互動流程時必須考慮其對使用者長期自主權與價值觀的深遠影響。
核心研究發現
- 1
傳統 AI 對齊假設人類偏好是固定不變的目標，但實證顯示偏好是層次化且隨互動動態建構的。
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隨著 AI 系統日益個人化與社會化，它們會主動參與並形塑人類長期關注、重視及認可的價值觀。
- 3
提出以控制理論框架建模偏好，將系統行為與互動設計視為影響人類評估狀態的關鍵變數。
- 4
對齊的核心目標應從單純控制 AI 行為，轉向確保人類價值軌跡具備一致性、反思性與抗操縱性。
對教育工作者的啟發
對於教育科技設計者而言，這提供了重要的警示：當 AI 輔助學習（如智慧教學系統）介入學習者的動機與價值觀時，設計不應僅追求即時的學習成效（滿足短期偏好），而應關注學習者長期自主學習能力與價值觀的健康發展。建議在設計 AI 學習夥伴時，應加入「反思機制」，確保 AI 不會過度迎合學生的偏好而導致認知狹隘化，而是引導學生在不確定性中進行具備批判性與知識建構性的價值探索。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Constructive Alignment: Governing Preference Dynamics in Human-AI Interaction
- 作者：
- Max Kanwal, Caryn Tran
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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