Коллектив авторов - Что мы думаем о машинах, которые думают [Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте]

Человек, которому отказали в выдаче кредита, может потребовать не просто объяснений, а чего-то большего: «Как мне изменить свое заявление на следующий год, чтобы шансы на успешное рассмотрение были повыше?» Так как у нас нет простого объяснения принимаемых алгоритмом решений, мы не сможем дать и достойный ответ на этот вопрос. «Попытайтесь написать ее так, чтобы она больше походила на одну из успешных заявок», — вот все, что нам остается сказать.

Наш руководитель мог бы спросить: «Алгоритм справляется с заявками в Великобритании, но будет ли он так же хорошо работать, если мы задействуем его в Бразилии?» Удовлетворительного ответа опять нет, или же мы не в состоянии достоверно оценить, насколько успешен будет перевод высокооптимизированного правила в новую область.

Специалист по обработке данных мог бы заметить: «Нам известно, насколько хорошо алгоритм справляется с данными, которые у него есть. Но новая информация о потребителях нам точно не повредит. Какие еще сведения надо собрать?» Исходя из имеющихся у нас знаний о человеке, можно предложить множество вариантов, но с этим непостижимым алгоритмом мы не знаем, что именно окажется для него полезным. Вот в чем ирония: мы можем попробовать выбрать те переменные, которые сами сочтем важными, но машина-то думает не так, как мы, и потому уже нас обыгрывает. Как нам узнать, что она сочтет полезным?

Тут не обязательно ставить точку. У нас уже есть интерес к тому, чтобы разрабатывать алгоритмы, которые будут не только эффективными, но и постижимыми для своих создателей. Чтобы это сделать, нам, возможно, придется серьезно пересмотреть понятие постижимости. Мы, вероятно, так никогда и не сумеем постичь, что именно делают наши автоматизированные системы конкретно, шаг за шагом, но это нормально. Достаточно будет, если мы научимся взаимодействовать с ними, как одна разумная сущность взаимодействует с другой, развивая здоровое понимание того, когда стоит доверять рекомендациям, где можно наиболее эффективно их использовать и как помочь машине прийти к недоступному для нас самих уровню эффективности.

Однако пока мы этому не научимся, непостижимость искусственного интеллекта будет представлять определенную опасность. Как мы узнаем, что машина вышла из своей «зоны комфорта» и уже работает с той частью проблемы, с которой не очень хорошо справляется? Степень такого риска нелегко определить количественно, и с подобными проблемами мы будем сталкиваться по мере развития наших систем. Возможно, с какого-то момента нам придется беспокоиться по поводу всесильного искусственного интеллекта. Но сперва нам надо озаботиться тем, что машинам приходится отвечать за решения, для принятия которых у них недостаточно ума.

За шесть месяцев до первого ядерного испытания ученые, работавшие над Манхэттенским проектом, подготовили отчет LA-602. В нем были приведены данные об исследованиях возможного выхода ядерного взрыва из под контроля, что грозило уничтожением Земли в результате сгорания атмосферы. Это было, вероятно, первым исследованием в области угроз существованию человечества.

Конечно, список опасных технологий, изобретенных людьми, не закончился на ядерной бомбе. С тех пор тема катастрофических побочных эффектов неоднократно всплывает в разных контекстах: рекомбинантной ДНК, синтетических вирусов, нанотехнологий и т. п. К счастью для людей, обычно в таких случаях верх берет трезвый расчет, что приводит к появлению различных соглашений и протоколов, регулирующих исследовательскую деятельность.

Я думаю о мыслящих машинах как о технологии, которую надо развивать с такой же (если не с большей!) осторожностью. К сожалению, идею безопасности искусственного интеллекта оказалось сложнее популяризировать, чем, скажем, идею биологической безопасности, потому что у людей довольно слабое представление о том, что такое нечеловеческий разум. Кроме того, если задуматься, то можно прийти к мысли, что ИИ в действительности является метатехнологией, то есть технологией, которая способна разрабатывать другие технологии либо совместно с людьми, либо даже автономно (что еще более усложняет анализ вероятных последствий).

Впрочем, в течение нескольких последних лет мы наблюдаем внушающие оптимизм подвижки, примерами которых являются инициативы новых организаций, таких как Институт будущего жизни, объединивший ведущих специалистов в области искусственного интеллекта для работы над постановкой задач, стандартами и этическими нормами исследований.