Ideja, ka mākslīgais intelekts neizbēgami ved mūs uz scenāriju, kurā mašīnas saceļas pret cilvēkiem, ir diezgan populāra. Liekas, ka mākslīgais superinteliģence ir vislielākais iespējamais drauds, un fantastiskie stāsti, saskaņā ar kuriem mēs nebūsim nepieciešami pasaulē, kas pieder tehnoloģijai, nekad nav zaudējuši popularitāti.
Vai tas ir neizbēgams?
1960. gadu literāro un kinematogrāfisko inteliģento datorsistēmu attēlojums ir palīdzējis veidot un apkopot mūsu nākotnes cerības, kad mēs sākam mašīnu intelekta radīšanas braucienu, kas pārspēj cilvēka intelektu. AI acīmredzot jau ir pārspējis cilvēkus dažos īpašos uzdevumos, kuriem nepieciešama sarežģīta aprēķināšana, taču joprojām atpaliek daudzās citās spējās. Kā vienlaikus palielināt šī skarbā instrumenta jaudu un saglabāt mūsu ekonomisko stāvokli pār to?
Tā kā mākslīgais intelekts jau spēlē un arī turpmāk būs liela loma mūsu nākotnē, ir obligāti jāizpēta mūsu iespējas līdzāspastāvēšanai ar šīm sarežģītajām tehnoloģijām.
Kevin Abosch, datu apstrādes un mākslīgā intelekta uzņēmuma Kwikdesk dibinātājs, dalījās pārdomās par to. Viņš uzskata, ka mākslīgajam intelektam jābūt ātram, neuzkrītošam, uzticamam, rakstpratīgam un ētiskam. Jā, ētiski.
Ētiskā sistēma
Reklāmas video:
Mākslīgā neironu tīkla koncepcija, kas veidota pēc bioloģiskā neironu tīkla, nav nekas jauns. Skaitļošanas jaudas vienības, ko sauc par neironiem, savienojas viena ar otru, veidojot tīklu. Pirms datu pārsūtīšanas uz citiem neironiem katrs neirons ievada sarežģītu mācību algoritmu, līdz tiek aktivizēts izejas neirons un tiek atvērta lasīšanas iespēja. Ekspertu sistēmas paļaujas uz to, ka cilvēki "māca" sistēmu, stāda zināšanu sēklas. Loģikas motori meklē atbilstības, izdara izvēli, iestata noteikumus zināšanu bāzei. Šajā procesā zināšanu bāzei tiek pievienotas jaunas zināšanas. Tīrs neironu tīkls mācās nelineāras pieredzes iegūšanas procesā, viņam nav problēmu izsēt ekspertu zināšanas. Hibrīdi tīkli ir pierādījušikas uzlabo mašīnu mācīšanās iespējas.
Tagad apskatīsim šādu sistēmu ētiskos jautājumus. Tālāk no pirmās personas.
“Slikts kods” pret labu kodu
Autors izmanto vārdus, lai iegremdētu lasītāju izdomātā pasaulē, un dara to dažādos veidos, bet lielie autori to dara ļoti graciozi. Programmatūras inženieris raksta koda līnijas, kas atvieglo datu apstrādi un pārvietošanu. Arī viņš dažādos veidos var izvēlēties no vairākām iespējām, taču graciozie kodētāji ir datorzinātņu makšķernieki. Kodētājs, kurš progresē, koncentrējas uz to, kā pēc iespējas vairāk un labāk iekapsulēt īsajā un glītajā kodā. Lieks kods tiek samazināts līdz minimumam. Lieliskais kods arī tur logu atvērtu turpmākiem papildinājumiem. Citi inženieri var pievienot kodu ar savu raksturīgo eleganci, un produkts tiek izstrādāts nemanāmi.
Jebkura cilvēka radīta produkta pamatā ir nodoms. Cilvēku veiktās lietas ir piesātinātas ar nodomiem, un vienā vai otrā mērā tās ir paša radītāja nesējas. Dažiem cilvēkiem ir grūti iedomāties šāda veida nedzīvu objektu. Bet daudzi tam piekristu. Nodomu enerģija pastāv tūkstošiem gadu, tas vieno, sadala, apvieno, pārveido sabiedrību. Nedrīkst par zemu novērtēt arī valodas spēku. Neaizmirstiet, ka koda rindiņas ir rakstītas noteiktā programmēšanas valodā. Tādējādi esmu pārliecināts, ka kods, kas kļūst par datoros vai mobilajās ierīcēs izmantotu programmatūru, ir ļoti "dzīvs".
Neņemot vērā viedumu un garīgumu datorzinātnes un mākslīgā intelekta iespējamās sekas, mēs joprojām varam statisko kodu uzskatīt par vienu vienību ar potenciālu “darīt labu” vai “darīt ļaunu”. Šie iznākumi ir tikai cilvēku lietojumprogrammu izmantošanas procesā. Lietojumprogrammas raksturu ietekmē tieši cilvēku izdarītās izvēles. Tos var aplūkot vietējā sistēmā, nosakot pozitīvo vai negatīvo ietekmi uz šo sistēmu, vai balstoties uz iepriekš noteiktu standartu kopu. Tomēr tāpat kā žurnālists nevar būt 100% objektīvs raksta tapšanas procesā, tāpēc inženieris labprātīgi vai negribot kodu papildina ar savu nodomu raksturu. Daži var iebilst, ka koda rakstīšana ir loģisks process, un reālā loģika neatstāj vietu dabai.
Bet esmu pārliecināts, ka brīdī, kad jūs izveidojat noteikumu, koda bloku vai visu kodu, tas viss ir piesātināts ar cilvēka dabas elementu. Ar katru papildnoteikumu sugas izplatība padziļinās. Jo sarežģītāks kods, jo vairāk šāda rakstura tajā. Līdz ar to rodas jautājums: "Vai koda raksturs var būt labs vai ļauns?"
Acīmredzot hakeru izstrādāts vīruss, kas ļaunprātīgi izlaužas no datora aizsardzības un nodara postījumus jūsu dzīvē, ir piesātināts ar ļaunu dabu. Bet kā ir ar labu vīriešu radītu vīrusu, lai iefiltrētos teroristu organizācijas datoros, lai novērstu teroristu uzbrukumus? Kāda ir tā būtība? Tehniski tas varētu būt identisks tā nelietīgajam līdziniekam, tikai izmantots “labiem” mērķiem. Tātad viņa daba ir laipna? Tas ir viss ļaundabīgās programmatūras ētiskais paradokss. Bet mēs to nevarējām ignorēt, domājot par "ļauno" kodu.
Manuprāt, ir kods, kas raksturīgs "ļaunumam", un ir kods, kas pēc savas būtības ir aizspriedumains pret labo gribu. Tas ir svarīgāk bezsaistes datoru kontekstā.
Kwikdesk mēs izstrādājam AI sistēmu un protokolu, pamatojoties uz manu ekspertu sistēmas / neironu tīkla hibrīda dizainu, kas visciešāk atgādina bioloģisko modeli. Neironi izpaužas kā I / O moduļi un virtuālas ierīces (savā ziņā autonomi aģenti), kas savienotas ar "aksoniem", drošiem, atdalītiem šifrētu datu kanāliem. Šie dati tiek atšifrēti, kad tie nonāk neironā, un pēc noteiktu procesu šifrēšanas pirms nosūtīšanas uz nākamo neironu. Pirms neironi var sazināties savā starpā caur aksonu, jānotiek atslēgu apmaiņai starp dalībnieku un kanālu.
Es uzskatu, ka drošība un atdalīšana būtu jāievieš šādos tīklos no zemākā līmeņa. Virsbūves atspoguļo to mazāko sastāvdaļu īpašības, tāpēc viss, kas ir mazāks par drošiem celtniecības blokiem, izraisīs visas līnijas nedrošu darbību. Šī iemesla dēļ dati ir jāaizsargā lokāli un, atdodot tos uz vietas, atšifrē.
Īstenošana un garantijas
Saprotami satrauc mūsu dzīves kvalitāte kopā ar mašīnām, kuras kļūst arvien gudrākas un gudrākas, un es esmu pilnīgi pārliecināts, ka mums ir jārīkojas, lai nākamajām paaudzēm nodrošinātu veselīgu nākotni. Draudi viedām mašīnām var būt dažādi, taču tos var iedalīt šādās kategorijās:
Rezervācija. Darba vietās cilvēkus nomainīs mašīnas. Šī maiņa notiek gadu desmitiem ilgi un tikai paātrināsies. Nepieciešama atbilstoša izglītība, lai sagatavotu cilvēkus nākotnei, kurā simtiem miljonu tradicionālo darba vietu vienkārši beigs pastāvēt. Tas ir sarežģīti.
Drošība. Mēs pilnībā paļaujamies uz mašīnām un turpināsim paļauties. Tā kā arvien vairāk uzticamies mašīnām, pārejot no drošas zonas uz potenciālo bīstamo zonu, mēs varam saskarties ar mašīnu kļūdas vai ļaunprātīga koda risku. Padomājiet, piemēram, par pārvadāšanu.
Veselība. Personiskās diagnostikas ierīces un tīklā savienoti medicīniskie dati. AI turpinās attīstīties profilaktiskajā medicīnā un kopīgu izejvielu ģenētisko datu analīzē. Mums atkal ir jābūt pārliecībai, ka šīs mašīnas neiesaistīsies ļaunprātīgā sagraušanā un nekādā veidā nekaitēs mums.
Liktenis. AI ar arvien lielāku precizitāti prognozē, kurp dosities un ko darīsit. Attīstoties šai jomai, viņš zinās, kādus lēmumus mēs pieņemam, kur dosimies nākamnedēļ, kādus produktus iegādāsimies vai pat nomirsim. Vai mēs vēlamies, lai citiem būtu piekļuve šiem datiem?
Zināšanas. Mašīnas de facto uzkrāj zināšanas. Bet, ja viņi zināšanas apgūst ātrāk, nekā cilvēki to var pārbaudīt, kā mēs varam uzticēties to integritātei?
Noslēgumā es gribu atzīmēt, ka modīga un atbildīga pieeja AI, lai mazinātu iespējamās nepatikšanas tehnoloģiskās supernovas sprādzienā, ir mūsu ceļš. Mēs vai nu pieradināsim AI potenciālu un lūgsim, lai tas cilvēcei sniedz tikai to labāko, vai arī mēs izdegsim tā potenciālā, kas mūsos atspoguļos vissliktāko.
Iļja Khel