价值

价值是“一”，价值观念具有统一性和内在一致性，是人类行为和决策的基础。

价值是主观的、难以量化，通常受到文化、个人经历和社会背景的影响。

价值是指主观的、基于个人或组织的信念、偏好和目标的信息，如伦理道德标准、企业文化、战略目标等。

例如，GDP衡量经济忽视生态成本，本质上是一种价值选择。

AI可以通过数据处理、价值识别和人机协同等方式，帮助决策者更好地分离和平衡事实与价值。

价值识别与分析

“算计的核心是价值计算”揭示了人类行为的根本特征：我们并非生活在纯粹客观的世界中，而是通过价值棱镜对事实进行筛选、加权和行动转化。

为什么价值计算会高于事实计算呢？

人类大脑的决策机制天然偏向价值计算。

价值的计算是否建造一座水坝？

价值计算通常涉及主观判断和多因素的综合考虑。

尽管价值计算主导决策，但事实与价值的界限常被模糊。

然而，价值计算的危险性也在于其主观性可能扭曲事实（如否认气候变化），因此需以事实为锚点，在动态平衡中寻求“有约束的价值理性”。

现代人工智能技术将价值计算推向新高度。

经济学中的核心问题（如资源配置、价格形成）本质是价值计算。

一、事实与价值的纠缠

三、AI在解决事实与价值纠缠中的作用

决策中的事实与价值纠缠是一个复杂而重要的问题。

决策的难点在于信息中事实与价值的纠缠决策的难点在于信息中事实与价值的纠缠精选

决策的难点确实在于信息中事实与价值的纠缠。

市场和环境的快速变化使得事实和价值的纠缠更加复杂。

价值性强化可能需要智能体从多种模态（如视觉、语言、社会规范等）中学习和理解价值目标。

引入价值强化后，可以将一些更抽象的价值目标（如安全性、效率、环保性等）融入到学习过程中。

当强化学习引入价值性强化后，智能体的行为将不再仅仅受限于短期奖励，而是能够考虑更广泛的价值目标，如安全性、公平性、可持续性等。

或者，将事实目标（如奖励最大化）和价值目标（如伦理、社会价值）结合起来，通过多目标优化的方法来平衡它们之间的关系，在自动驾驶中，既要考虑到达目的地的速度（事实目标），又要考虑乘客的安全和舒适（价值目标）。

进一步使资源得到重新分配，随着价值性强化技术的应用，资源将向那些能够更好地实现价值目标的领域和企业倾斜，环保型企业和可持续发展项目将获得更多资源支持。

例如，一个智能推荐系统不仅要基于用户的历史数据（事实）进行推荐，还需要考虑用户的满意度、隐私保护等价值目标。

尽管事实是多样的，但智能系统的设计通常基于某种统一的价值目标。

这些价值目标为智能系统的设计提供了方向和准则。

算计涉及到对价值的权衡、比较和衡量。

“价值强化”这一概念可以理解为在强化学习中引入更深层次的价值判断和目标导向，而不仅仅是基于短期的奖励信号，在一些复杂任务中，仅仅依赖短期奖励信号可能无法实现长期的、符合人类期望的目标。

二、价值的强化

价值强化可能需要定义一个更复杂的价值函数，该函数不仅考虑即时奖励，还考虑长期价值和潜在的伦理、社会价值。

因此，需要通过价值强化来引导智能体的行为，并确保其与事实强化的结果对齐。

将事实强化和价值强化结合起来，并确保它们之间的对齐，是实现智能体符合人类期望行为的关键，在许多实际应用中，仅仅依赖事实强化可能导致智能体的行为与人类的价值观背道而驰，一个基于事实强化训练的算法可能通过作弊或不道德的方式获得高奖励，但这种行为是不符合人类价值观的。

新的强化学习将不但包括事实的强化，还包括价值的强化，以及事实与价值的对齐。

这种融合事实强化、价值强化以及事实与价值对齐的强化学习方法，具有重要的理论和实践意义。

三、事实与价值的对齐

也可以考虑引入人类反馈机制，让人类专家对智能体的行为进行评价和指导，帮助智能体更好地理解人类的价值观，并调整其行为策略，以实现事实与价值的对齐。

从最基本的生理需求，如温饱、安全，到更高层次的心理需求，如归属感、爱、尊重、成就感，直至自我价值实现的需求。

这是因为事实是客观中立的，但人类所有行动都服务于特定目的（如生存、幸福、权力），而这些目的由价值定义。

例如在商业决策中，算计不是简单地记录商品的客观属性（事实），如尺寸、重量等，而是要考虑这些商品能为企业带来多少利润、对品牌形象的提升等价值因素。

除了工资（一个比较直接的事实），还会考虑工作的晋升空间、技能提升机会、福利待遇、工作环境对个人幸福感的提升等价值因素。

机器的角色将从简单的工具转变为具有更高自主性和价值判断能力的伙伴，人类将更多地与机器进行合作，而不是单纯地控制机器，在智能教育领域，机器可以根据学生的学习进度和心理状态，提供个性化的教学方案，同时考虑教育的公平性和学生的心理健康，从而成为教师的有力助手。

然而，这种颠覆也带来了诸多挑战，如如何确保机器的价值判断与人类价值观一致、如何制定新的伦理准则和法律框架、如何应对新的经济和社会问题等。

不同的人对同一个人的价值判断可能不同。

然而，人类智能的局限性也意味着价值判断并非总是完美无缺，需要通过理性思考和文化教育来不断优化。

简言之，在休谟之问的框架下，人类智能通过认知能力、情感反应、文化传承和教育等多种方式影响价值判断。

事实与价值的二分法源自哲学家休谟提出著名的“休谟难题”，指出从“是”（事实判断）无法直接推导出“应当”（价值判断）。

事实（人数差异）明确，但价值判断（生命可否量化比较、主动行为与被动结果的道德权重）主导选择。

另外，价值依赖事实，价值判断需事实作为信息基础。

如投资行为基于对“风险偏好”的价值判断，而非确定性收益。

人机系统不仅需要处理多样化的事实（机器的多样性和适应性），还需要融入统一的价值准则（人类的伦理和道德）。

智能系统的设计通常基于某种统一的价值准则，例如安全性、可靠性、公平性等。

智能系统需要处理多样化的事实，同时基于统一的价值准则做出合理的决策。

这些价值准则为智能系统的行为提供了基本的指导。

（1）“一”：统一的价值准则

例如，科学事实可以解释核能原理，但使用核能的方向（发电或武器）由价值决定。

在冲突调解中，事实争议可通过实验验证，价值冲突（如堕胎权、宗教自由）往往需要协商妥协或权力博弈。

这一认知对个体决策（如何平衡短期欲望与长期目标）、技术设计（如何嵌入伦理价值）、社会治理（如何处理多元价值冲突）具有深远意义。

这需要权衡个人自由、公共健康、经济利益等多元价值冲突。

客观公正地提供这种认可，不仅仅是被认可者的个人荣誉，更是其学术成果价值的体现，它促使希望被认可的学者不断提升研究质量，追求卓越与创新。

开放获取协议对于研究人员的价值是显而易见的：开放获取协议使更多的论文能够采用金色OA，从而以规模和速度兼具的方式，实现跨学科OA出版的效率、使用率、触达面以及公平性。

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这篇审视植物园迁地保护价值的雄文中有两句直击本质：“生物多样性的丰盈，源于新增登录与物种消亡的动态平衡——一端是植物采集远征，另一端是堆肥之丘。

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此外，植物材料的精细管理至关重要，标签丢失会严重影响濒危植物收藏的保护价值。

项目发起人说：“医学的价值不在影响因子，在每一个被挽救的生命。

另一种是‘无能焦虑’，完全否定自己的学术价值。

无论是个人生命的意义，还是学术研究的价值，都深刻地根植于“需要的满足”与“被需要的满足”这一对核心心理需求之中。

无论是医学研究突破疾病治疗瓶颈，工程学研究提升基础设施建设，经济学研究优化政策制定，还是人文社科研究促进社会和谐与文化繁荣，这些都体现了学术研究被社会大众所需要的价值。

立意深刻：强调教育写作不仅能增加教师生命的厚度、增添工作的“立体感”，还能传递信息、分享经验、推动社会对教育的关注与理解，体现教育家精神，深化了教育写作的价值内涵。

这篇文章围绕大学教师的教育写作经历展开，通过个人故事阐述教育写作的价值与意义，内容丰富且富有启发性，具体分析如下：

现代文旅产业进一步挖掘其文化价值：北京平谷国际桃花节以无人机表演“天女散桃”，无锡阳山镇开发桃核微雕《清明上河图》，传统文化由此焕发新活力。

随着学术出版格局的不断演变，期刊价值不能仅由排名决定。

“只有当药物落地，标准下沉，患者理解与配合度同步提升，才能真正实现我们所追求的治疗价值。

”研究价值不仅取决于研究结果，研究方法同样重要。

不论排名高低，以全面、客观、多元的视角看待处于不同分区的期刊以及认可所有经过验证的研究的价值，对于建设更加公平、更易获取的学术环境至关重要。

图书馆员可能觉得难以展示发表在Q3和Q4期刊上的研究的价值。

只有当参赛者积极参与到项目的各个环节中，才能真正体现出竞赛的价值和意义。

休谟之问强调了事实与价值之间的鸿沟，即“是”与“应该”的区别。

休谟之问揭示了事实与价值之间的鸿沟，而在这个框架下，人类的统一性（“一”）体现在其内在的价值观和道德判断，机器的多样性（“多”）则体现在其功能和技术的多样性；

这种“一多关系”揭示了事实与价值之间的复杂互动，也提醒我们在面对复杂多样的事实时，要坚守内在的价值观，同时也要保持开放的心态，以适应不断变化的现实。

一、休谟之问中事实与价值的一多关系

休谟之问中事实与价值的“一多关系”是智能研究的关键。

休谟之问中事实与价值的“一多关系”是智能研究（尤其是人工智能）的关键问题之一。