Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Часто можно услышать: «Сделайте простую систему, отвечающую на вопросы!», «Сделайте ИИ, который просто будет инструментом, а не агентом!» Эти предложения не рассеют наших тревог об угрозе, но вопрос, который они поднимают, вовсе не тривиален, поскольку крайне важно знать, какого типа системы наиболее безопасны. Мы рассмотрим четыре типа, или касты, ИИ — оракулы, джинны, монархи и инструменты — и объясним, какая связь существуют между ними. У каждого типа ИИ есть свои преимущества и свои недостатки с точки зрения решения проблемы контроля.
Оракул — интеллектуальная вопросно-ответная система. Как вопросы, так и ответы могут быть сформулированы на естественном языке. Оракул, принимающий лишь вопросы, на которые существуют однозначные ответы типа «да» и «нет», может выражать свое мнение при помощи единственного бита; если система сообщает о степени своей уверенности в правильности ответа — при помощи нескольких битов. Когда оракул способен отвечать на вопросы c открытым множеством ответов, то есть допускающие разные толкования, то для такой системы разрабатывается специальная количественная метрика, упорядочивающая ответы по степени их информативности и правдоподобности. В любом случае задача создания оракула, способного отвечать на вопросы из любой области знаний, сформулированные на естественном языке, является ИИ-полной. Если кому-то удастся ее решить, он, вероятно, также создаст ИИ, который понимает человеческие намерения так же хорошо, как и человеческие слова.
Можно также представить ИИ-оракула, обладающего сверхразумом лишь в одной области знаний. Например, оракула-математика, воспринимающего вопросы, сформулированные только на формальном языке, и дающего ответы очень качественно (сможет почти мгновенно решить практически любую математическую задачу, на которую всему математическому сообществу могло бы потребоваться столетие совместного труда). Такой оракул-математик окажется в шаге от своего воплощения в универсальный сверхразум.
Сверхразумные оракулы, действующие в узкой области знаний, уже существуют. Таковыми являются: карманный калькулятор — своеобразный оракул в области основных арифметических операций; любой поисковик — частичная реализация оракула в значительной области общего декларативного знания человечества. Такие оракулы, существующие каждый в своей нише, являются скорее инструментами, чем агентами (об ИИ-инструментах будем говорить отдельно). За системами, отвечающими на вопросы, если не указано иное, мы оставим термин оракул.
Чтобы универсальный сверхразум работал в качестве оракула, на него можно воздействовать методами как контроля над возможностями, так и выбора мотивации. Причем мотивировать оракула намного легче, чем другие касты сверхразума, поскольку его конечная цель, как правило, довольно простая: оракул должен сводить к минимуму свое воздействие на мир, выдавать абсолютно достоверные ответы и не позволять себе манипулировать сознанием людей. Если мы выберем метод приручения, то будем требовать от оракула, чтобы при подготовке ответа он использовал только определенные выделенные ресурсы. Например, ему можно указать, чтобы ответ основывался на предварительно загруженном массиве данных, скажем, сохраненной копии страниц интернета, и при этом был получен в результате определенного и фиксированного числа вычислительных шагов. Чтобы у оракула не возникало соблазна манипулировать нашим сознанием и вынуждать нас задавать ему более простые вопросы (предположим, перед ним стоит задача максимизировать точность ответов), перед ним можно было бы поставить цель: уничтожать заданный вопрос сразу, как только он даст на него ответ. Причем вопрос мог бы сразу загружаться в его память перед запуском программы. Чтобы задать второй вопрос, можно было бы перезагружать машину и запускать ту же программу с уже другим предварительно загруженным в память вопросом.
Для управления оракулом нужна довольно простая система мотивации, однако даже в этом случае возникают почти незаметные, но потенциально опасные проблемы. Предположим, нам необходимо точно сформулировать для ИИ значение фраз: «свести к минимуму свое воздействие на мир при достижении определенных результатов» и «для подготовки ответа использовать только определенные выделенные ресурсы». Что произойдет, если ИИ в ходе своего интеллектуального совершенствования устроит что-то вроде научной революции, изменив при этом свою базовую онтологию? Сначала нам надо дать определение таким понятиям, как «воздействие» и «выделенные ресурсы», в соответствии с нашей онтологией (постулируя существование различных физических объектов, в частности компьютеров). Но вдруг случается неожиданное: ИИ-оракул обнаруживает, что некоторые наши самые распространенные категории основаны на ложных представлениях — очень напоминает поведение людей, когда каждое новое поколение ученых пытается избавиться от онтологических категорий, введенных когда-то их предшественниками (кто сейчас помнит такие понятия, как «флогистон», «сила жизни» и «абсолютная одновременность»?). Система целеполагания ИИ, переживающего онтологический кризис, должна быть достаточно эластичной, чтобы он смог сохранить и суть, и дух своей первоначальной цели и бережно перенести этот багаж в новую систему ценностей.
Не всегда задача создать дружественный ИИ-оракул с помощью метода выбора мотивации может оказаться тривиальной — однако она все равно проще, чем задача разработать ИИ, обладающий свободой в достижении сложной цели. Кажется, это могло бы служить аргументом в пользу того, чтобы первым сверхразумом стал оракул. С ним легко работать, пользуясь так же методом контроля над возможностями, — чем не следующий аргумент в пользу увидеть именно оракула в роли первого сверхразума? К оракулу применимы все стандартные изоляционные методы. Кроме того, существуют методы, которые можно использовать, только имея дело с оракулом. Например, возможен риск, что, преследуя какие-то свои тайные планы, оракул начнет давать не очень достоверные ответы, явно тем самым стараясь манипулировать нашим сознанием. Есть замечательный способ снизить эту угрозу: создать множество оракулов, в легкой степени отличающихся друг от друга своими исходным кодом и базой данных. Затем с помощью простой функции сравнивать их ответы и передавать их заказчику только в случае, когда они все согласуются между собой. Правда, можно допустить, что любой универсальный сверхразумный оракул узнает о существовании других оракулов (выведет это из своих знаний о человеческом обществе), возможно, от него удастся скрыть некоторые детали их функционирования. Если оракулы не смогут связываться между собой, им будет трудно координировать ответы, чтобы манипулировать нами. Есть множество способов отклоняться от истины, и разные оракулы могут по-разному оценивать привлекательность каждого варианта — в то время как сама истина является фокальной точкой (по которой возможно достижение согласия в отсутствие коммуникаций между сторонами). Поэтому если оракулы придут к консенсусу, это может быть признаком, что они дают правдивый ответ.
Мы можем полностью полагаться на ИИ-оракула, если знаем, что он использует все свои возможности, чтобы давать достоверные ответы. Но даже если мы не во всем доверяем ему, он был бы нам полезен. Оракулу можно было бы задавать вопросы, на которые трудно найти ответы, но легко проверить, правильные ли они. Например, многие математические задачи. Если вас интересует вопрос истинности какого-то математического утверждения, можно попросить оракула найти доказательство этому или опровергнуть его. Поиск самого доказательства может требовать проницательности и таланта, превышающего наши возможности, а его проверку можно выполнить при помощи простой механической процедуры.
Если окажется, что контролировать все ответы ИИ-оракула слишком дорого (скажем, когда вопросы не относятся к области логики и математики), для проверки можно выбирать случайные подмножества ответов. Если они окажутся верными, у нас появятся основания присвоить высокую вероятность тому, что верными являются и все остальные ответы. Эта хитрость поможет серьезно сэкономить в целом на определении степени достоверности ответов, которые было бы слишком затратно проверять по отдельности. (К сожалению, это ничего не скажет о достоверности ответов, которые мы неспособны проверить, поскольку решившийся на обман оракул может решить отвечать достоверно только на те вопросы, правильность ответов на которые мы, по его мнению, оценить в состоянии.)
Иногда не мешало бы иметь под рукой конкретные рекомендации, позволяющие выявлять, насколько корректен тот или иной ответ (или помогающие ориентироваться, где и как мы могли бы проверить правильность ответа), правда, мы не всегда можем доверять подобным советам. Например, по нашей просьбе оракул будет искать решения разных технических и философских проблем, которые могут возникнуть в процессе разработки более совершенных методы выбора мотивации. Если нам покажется, что предложенный оракулом проект безопасен, можно попросить его отыскать в нем серьезные недостатки и при наличии таковых описать каждый изъян при помощи не более двадцати слов. Вопросы такого рода способны обеспечить нас ценной информацией. Однако нам следует проявлять осторожность и сдерживать себя, чтобы не задавать слишком много подобных вопросов — и не позволять себе слишком полагаться на детали данных нам ответов, — иначе у недобросовестного оракула появится возможность повлиять на наши убеждения (при помощи вроде бы безобидных, но вполне манипулятивных сообщений). ИИ, обладающему сверхмощью в области социального манипулирования, не потребуется много времени, чтобы подчинить нас своей воле.
Даже если ИИ-оракул работает в полном соответствии с нашими требованиями и желаниями, существует риск, что им будут неправильно пользоваться. Одно из очевидных проявлений этой проблемы состоит в том, что оракул, наделенный сверхразумом, способен стать источником огромной власти и обеспечить своему оператору или программисту решающее стратегическое преимущество. Эта незаконная власть, скорее всего, будет использоваться отнюдь не в интересах общества. Не столь явный, но не менее важный аспект заключается в том, что постоянная работа с оракулом таит в себе огромную опасность для самого оператора. Все наши тревоги — как с мировоззренческой, так и технической точек зрения — имеют отношение и к остальным кастам сверхразума. Подробнее мы рассмотрим эту проблему в главе тринадцатой. Пока достаточно сказать, что чрезвычайно большое значение имел бы протокол, содержащий полную информацию о том, какие и в какой последовательности были заданы вопросы и какие были даны ответы. Можно подумать над тем, чтобы разработать такой вариант оракула, который будет отказываться отвечать на вопросы, если сочтет, что ответы могут иметь катастрофические последствия с точки зрения общепринятых в человеческом сообществе норм.
Джинн — интеллектуальная система исполнения команд. Джинн получает команду высокого уровня, выполняет ее и останавливается в ожидании следующей команды. Монарх — система, получившая мандат на любые действия в мире для достижения некоторых масштабных и, возможно, очень долгосрочных целей. Описания этих систем не очень напоминают то, что мы привыкли считать эталоном сверхразума, — но так кажется лишь на первый взгляд.
В случае ИИ-джинна приходится пожертвовать одним из самых привлекательных свойств оракула: возможностью использовать изоляционные методы. Можно, конечно, рассмотреть возможность разработки заблокированного джинна, способного создавать объекты лишь в некотором ограниченном пространстве — пространстве, окруженном стенами с мощными укрепительными системами или заминированными барьерами, которые должны сдетонировать в случае попытки побега. Трудно с уверенностью говорить о высокой безопасности такой физической изоляции, если речь идет о сверхразуме, вооруженном универсальными манипуляторами и инновационными конструкционными материалами. Даже если каким-то образом удастся обеспечить джинну такую же надежную изоляцию, как и оракулу, все равно не очень понятно, что мы выиграем, открыв сверхразуму прямой доступ к манипуляторам, вместо того чтобы получить от него подробные описания, которые можно было бы внимательно изучить, а затем использовать, чтобы получить требуемый результат самим. Выигрыш в скорости и удобстве из-за устранения человека-посредника вряд ли стоит потери возможности использовать более надежные методы блокировки, доступные в случае оракула.
Если кто-нибудь все-таки создаст джинна, было бы желательно, чтобы этот ИИ подчинялся не буквальному смыслу команд, а скорее намерениям, лежащим в их основе, поскольку джинн, воспринимающий команды слишком дословно (при условии, что он достаточно сверхразумен, чтобы обеспечить себе решающее стратегическое преимущество), может пожелать убить и пользователя, и все остальное человечество при первом же включении — по причинам, изложенным в разделе о пагубных отказах системы в восьмой главе. В целом важно, чтобы джинн всегда искал доброжелательный вариант интерпретации данной ему команды — как для себя, так и для всего человечества, — и чтобы был мотивирован именно на такое, а не на буквальное ее выполнение. Идеальный ИИ-джинн должен быть скорее первоклассным вышколенным дворецким, нежели гениальным савантом-аутистом.
Однако ИИ-джинн, обладающий чертами профессионального дворецкого, приблизился бы к тому, чтобы претендовать на место в касте монархов. Рассмотрим для сравнения идею создания ИИ-монарха с конечной целью руководствоваться духом команд, которые мы дали бы ему, если бы создавали не монарха, а джинна. Такой монарх имитировал бы джинна. Будучи сверхразумным, он мог бы с легкостью догадаться, какие команды мы дали бы джинну (и всегда спросить нас, если бы это помогло ему в принятии решения). Была бы в таком случае какая-то заметная разница между монархом и джинном? Или, если посмотреть на различие между ними с другой стороны с учетом варианта, что сверхразумный джинн мог бы точно предсказывать, какие команды он получит, какой выигрыш даст то, что он будет вынужден ждать этих команд, чтобы начать действовать?
Можно было бы думать, что преимущество джинна перед монархом огромно, поскольку, если что-то пойдет не так, джинну всегда можно дать новую команду остановиться или исправить результаты своего действия — в то время как монарх продолжал бы задуманное невзирая на наши протесты. Но высокая безопасность джинна, как мы ее себе представляем, во многом иллюзорна. Кнопки «стоп» или «отмена» сработают у джинна только в случае неопасного отказа, но если дело касается пагубного отказа, скажем, выполнение текущей команды становится для джинна конечной целью, — он просто проигнорирует любые наши попытки отменить предыдущую команду.
Можно было бы попробовать создать джинна, который будет автоматически прогнозировать наиболее характерные проблемы, которые обрушатся на пользователей, если джинн выполнит данную ему команду, при этом джинн должен будет запрашивать подтверждение каждый раз перед ее исполнением. Такую систему можно было бы назвать джинн с ратификацией. Но если мы в силах разработать такого джинна, то почему бы не создать подобного монарха? То есть и в этом случае мы не сможем провести четкую дифференциацию. (Возможность взглянуть на результат еще до выполнения самой команды кажется очень привлекательной, но если функция ратификации прогноза будет когда-либо создана, то перед нами встанут очередные вопросы, что с нею делать дальше и каким образом ее оптимально использовать. Позже мы вернемся к этой теме.)
Способность одной касты ИИ подражать другой распространяется и на оракулов. Джинн мог бы имитировать действия оракула, если единственные команды, которые мы ему даем, были бы связаны с необходимостью отвечать на конкретные вопросы. В свою очередь, оракул в состоянии заменить джинна, когда ему поступает запрос на разработку какой-нибудь рекомендации. Оракул выдаст пошаговую инструкцию, как джинну достичь того или иного результата, и даже напишет для него исходный код. Это верно и в отношении сходства между оракулом и монархом.
Таким образом, реальная разница между тремя типами ИИ заключается не в их возможностях. Скорее, отличие связано с разными подходами к решению проблемы контроля. С каждой кастой ИИ связан свой набор мер предосторожности. По отношению к оракулу будет лучше всего применять изолирующие методы; наверное, подойдет и такой метод, как приручение. Джинна запереть сложнее, поэтому намного эффективнее будет использовать метод приручения. Однако ни изоляции, ни приручению не поддастся монарх.
Будь меры предосторожности решающим обстоятельством, иерархия была бы очевидна: оракул безопаснее джинна, а джинн безопаснее монарха — и все исходные различия (удобство и быстродействие) ушли бы в тень, уступив первенство единственному преимуществу, ради которого выбор всегда бы делался в пользу оракула. Однако следует принимать во внимание и другие факторы. Выбирая между кастами, нужно учитывать не только степень угроз, исходящих от самой системы, но и опасность, которая возникает в результате ее возможного использования. Очевидно, что джинн наделяет контролирующего его человека огромной властью, но то же самое можно сказать и об оракуле. В отличие от них монарха можно было бы разработать таким образом, чтобы ни у кого (человека или группы людей) не было бы преимущественного права влиять на результаты работы системы и чтобы всякий раз ИИ сопротивлялся при малейшей попытке вмешаться в его деятельность или изменить его программные параметры. Более того, если мотивация монарха определена при помощи метода косвенной нормативности (этот метод упоминался в предыдущей главе, и мы вернемся к нему в тринадцатой главе), такой ИИ можно будет использовать для достижения некоего абстрактно заданного результата, например «максимально справедливого и этически допустимого» — без необходимости заранее представлять точно, каким он должен быть. Это привело бы к возникновению ситуации, аналогичной «вуали неведения» Джона Ролза. Такие условия способны облегчить достижение консенсуса, помочь предотвратить конфликт и привести к более справедливому результату.
Еще одно соображение — не в пользу оракулов и джиннов — касается риска создания сверхразума, чья конечная цель не будет полностью отвечать тому, чего в конечном счете нам хотелось бы добиться. Допустим, прибегнув к методу приручения, мы уговорим сверхразум стремиться к тому, чтобы минимизировать свое воздействие на мир, тогда мы сможем получить интеллектуальную систему, чьи оценки предпочтительности тех или иных исходов будут отличаться от оценок организаторов проекта. То же самое произойдет, если мы создадим сверхразум, чрезмерно высоко ценящий свою способность давать абсолютно достоверные ответы или слепо повиноваться любой команде. Если будут предприняты соответствующие меры предосторожности, это не должно вызвать особых проблем: между двумя системами оценок будет мало различий — по меньшей мере до тех пор, пока они относятся к возможным мирам, у которых много шансов быть актуализованными. Поэтому результаты, которые окажутся правильными по стандартам интеллектуального агента, будут правильными и с точки зрения принципала. Возможно, кто-то возразит, что подобный принцип разработки неудачен, поскольку неблагоразумно вносить даже легкую дисгармонию между целями ИИ и целями человечества. (Конечно, аналогичные сомнения возникают, если монархам начнут определять цели, не полностью гармонирующие с нашими, человеческими.)
В свое время было высказано предложение создавать сверхразум скорее в качестве инструмента, чем агента. Идея возникла неслучайно, и связана она с простым соображением: обычным программным обеспечением пользуются все подряд, и ни у кого не возникает никакого чувства опасности, даже отдаленно напоминающего ту тревогу, которую вызывают у нас проблемы, обсуждаемые в этой книге. Почему бы не создать ИИ, похожий на обычное ПО, — вроде системы управления полетом или виртуального помощника, — только более гибкое и универсальное? Зачем нужен сверхразум, обладающий собственной волей? Те, кто придерживается такой точки зрения, считают, что сама парадигма агента фундаментально ошибочна. Вместо ИИ, который, подобно человеку, думает, желает и действует, нам следует ориентироваться на написание ПО, делающее лишь то, для чего оно предназначено.
Однако идея создания ПО, которое «делает лишь то, для чего предназначено», не так легко осуществима, поскольку речь идет о продукте с очень мощным интеллектом. В каком-то смысле все программы делают то, на что они запрограммированы: их поведение математически определяется исходным кодом. Но это утверждение так же верно и для ИИ, принадлежащего какой-то из трех каст. Если делать лишь то, для чего предназначено означает «вести себя так, как предполагали программисты», то стандартное ПО довольно часто нарушает этот стандарт.
Благодаря ограниченным возможностям современного ПО (по сравнению с ИИ) с последствиями его отказов пока можно справиться — они будут оцениваться где-то между значением «несущественный» и «дорогостоящий», но никогда не поднимутся до уровня экзистенциальной угрозы. Однако если относительно безопасными стандартные современные ПО делает не высокая надежность, а ограниченные возможности, то непонятно, как они могут стать образцом для создания безопасного сверхразума. Может быть, потребность в УИИ можно удовлетворить за счет расширения диапазона задач, решаемых обычным ПО? Но диапазон и разнообразие задач, которые ИИ успешно решил бы в современных условиях, огромен. Вряд ли для их решения возможно создать ПО специального назначения. Но даже если это и можно сделать, такой проект занял бы слишком много времени. Еще до его завершения обязательно изменится сущность самого задания, поскольку одни проблемы утратят свою злободневность, а другие, пока еще невыявленные, станут актуальными. Наличие программы, которая может самостоятельно учиться решать новые задачи и, более того, формулировать их, а не только справляться с чужими формулировками, дало бы нам огромные преимущества. Но тогда нужно, чтобы программа имела возможность учиться, мыслить и планировать, причем делать это на высоком уровне и не ограничиваться одной или несколькими областями знаний. Иными словами, нужно, чтобы она обладала общим уровнем интеллекта.
В нашем случае особенно важна задача разработки самого ПО. С практической точки зрения огромный выигрыш дала бы автоматизация этого процесса. Хотя такой же критически важной является и способность к быстрому самосовершенствованию, ведь именно она позволяет зародышу ИИ обеспечить взрывное развитие интеллекта.
Если наличие общего уровня интеллекта не является обязательным, существуют ли иные способы реализовать идею ИИ-инструмента так, чтобы он не вырвался за рамки пассивного «решателя» задач? Возможен ли ИИ, не являющийся агентом? Интуиция подсказывает, что безопасным обычное ПО делает не ограниченность его возможностей, а отсутствие амбиций. В Excel нет подпрограмм, тайно мечтающих завоевать мир, будь у них соответствующие возможности. Электронные таблицы вообще ничего не «хотят», они всего лишь слепо выполняют команды, записанные в их код. Может возникнуть вопрос: что мешает нам создать программу такого же типа, но обладающую более развитым интеллектом? Например, оракула, который в ответ на описание цели выдал бы план ее достижения, так же как Excel в ответ на ввод чисел в ячейки выдает их сумму, то есть не имея никаких «предпочтений» относительно результата своих расчетов или того, как люди могут им воспользоваться?
Классический путь написания программ требует от программиста довольно детального понимания задачи, которая должна быть разработана, чтобы можно было явно задать ход ее решения, состоящий из последовательности математически точно описанных шагов, выраженных в исходном коде. (На практике программисты полагаются на библиотеки подпрограмм, выполняющих определенные функции, которые можно просто вызывать без необходимости разбираться в деталях их реализации. Но эти подпрограммы изначально были созданы людьми, которые все-таки отлично разбирались в том, что делали.) Этот подход работает при решении хорошо знакомых задач, чем и занято большинство существующих ПО. Однако он перестает работать в ситуации, когда никто толком не понимает, как должны быть решены стоящие перед программой задачи. Именно в этом случае становятся актуальными методы из области разработок искусственного интеллекта. В некоторых приложениях можно использовать машинное обучение для точной настройки нескольких параметров программ, в остальном полностью созданных человеком. Например, спам-фильтр можно обучать на массиве вручную отобранных сообщений электронной почты, причем в ходе этого обучения классифицирующим алгоритмом будут изменяться веса, которые он присваивает различным диагностическим атрибутам. В более амбициозном приложении можно создать классифицирующий механизм, который будет сам обнаруживать такие атрибуты и тестировать их пригодность в постоянно меняющейся среде. Еще более совершенный спам-фильтр может быть наделен некоторыми возможностями размышлять о компромиссах, на которые готов пойти пользователь, или о содержании анализируемых им сообщений. Ни в одном из этих случаев программисту не нужно знать наилучший способ отделения спама от добропорядочной почты — он должен лишь определить алгоритм, при помощи которого спам-фильтр сам улучшит свою эффективность за счет обучения, обнаружения новых атрибутов или размышлений.
По мере развития ИИ у программиста появится возможность сэкономить большую часть умственных сил, которые нужны для поиска путей решения стоящей перед ним задачи. В предельном случае ему будет достаточно задать формальный критерий успешности решения и предложить задачу ИИ. В своем поиске ИИ будет руководствоваться набором мощных эвристических правил и методов, позволяющих выявить структуру пространства возможных решений. ИИ мог бы продолжать свой поиск до тех пор, пока не будет найдено решение, удовлетворяющее критерию успеха. А затем или внедрить решение самостоятельно, или (например, оракул) сообщить о нем пользователю.
Элементарные формы такого подхода сегодня уже используются очень широко. Тем не менее ПО, в котором работают методы ИИ и машинного обучения, хотя и имеет некоторые шансы найти решение, неожиданное для людей, их создавших, во всех практических смыслах функционирует как обычные программы и не создает экзистенциального риска. В опасную зону мы попадаем лишь тогда, когда методы, используемые в поиске, становятся слишком мощными и универсальными, то есть когда они начинают переходить на общий уровень интеллекта, а особенно — на уровень сверхразума.
Есть (как минимум) два случая, когда могут возникнуть проблемы.
Во-первых, сверхразумный процесс поиска может найти решение, которое не только неожиданно, но и категорически неприемлемо. Это приведет к пагубному отказу по одному из обсуждавшихся выше типов (порочная реализация, инфраструктурная избыточность, преступная безнравственность). Особенно очевидна такая возможность, когда действуют монарх и джинн, напрямую воплощающие в жизнь найденные ими решения. Если компьютерные модели, призванные символизировать счастье, или заполонение планеты скрепками — первые из обнаруженных сверхразумом решений, удовлетворяющие критерию успеха, тогда мы получим сплошные смайлики и скрепки. Но даже оракул, всего лишь сообщающий о решении, если все идет хорошо, — может стать причиной порочной реализации. Пользователь просит оракула представить план достижения определенного результата или технологию выполнения определенной функции, а затем следует этому плану или воплощает в жизнь технологию, в результате чего сталкивается с порочной реализацией точно так же, как если бы реализацией решения занимался сам ИИ.
Во-вторых, проблемы могут возникнуть на этапе работы самого ПО. Если методы, которыми оно пользуется для поиска решения, достаточно сложны, они могут допускать управление процессом поиска в интеллектуальном режиме. В этом случае компьютер, на котором запущено ПО, будет выглядеть уже не как инструмент, а скорее как агент. То есть программа может начать разрабатывать план проведения поиска. В ее плане будут определены области, которые следует изучить в первую очередь, методы их изучения, данные, которые нужно собрать, модель использования наилучшим образом имеющихся вычислительных мощностей. Разрабатывая план, отвечающий внутреннему критерию ПО (в частности, который имеет довольно высокую вероятность привести к решению, удовлетворяющему определенному пользователем критерию в отведенное на это время), программа может остановиться на какой-то необычной идее. Например, план может начаться с получения дополнительных вычислительных мощностей и устранения потенциальных препятствий (в том числе людей). Столь «творческий подход» вполне возможен после достижения ПО высокого интеллектуального уровня. Если программа решит реализовать такой план, это приведет к экзистенциальной катастрофе.
Даже простые процессы эволюционного поиска иногда приводят к совершенно неожиданным для пользователя результатам, которые тем не менее формально удовлетворяют поставленным критериям.
Область способного к эволюции аппаратного обеспечения представляет много примеров данного явления. Поиск проводится при помощи эволюционного алгоритма, который прочесывает пространство возможных схем аппаратных средств и тестирует каждую из них на пригодность путем реализации каждого варианта в виде интегральной схемы и проверки правильности ее функционирования. Часто в результате эволюционного дизайна удается достичь значительной экономии. Например, в ходе одного из подобных экспериментов была обнаружена схема дискриминации частот, которая функционировала без тактового генератора — компонента, считавшегося обязательным для выполнения такого рода функции. Исследователи оценили, что схемы, полученные в результате эволюционного дизайна, на один-два порядка меньше, чем те, которые для тех же целей создали бы инженеры-люди. Такие схемы использовали физические свойства входящих в них компонентов совершенно нетрадиционными способами, в частности, некоторые активные и необходимые для работы компоненты вообще не были соединены с входными или выходными ножками! Вместо этого они взаимодействовали с другими компонентами за счет того, что обычно считается досадными помехами: скажем, электромагнитных полей или нагрузки источника питания.
Другой эксперимент по эволюционной оптимизации с заданием разработать осциллятор, привел к исчезновению из схемы, казалось бы, еще более необходимого компонента — конденсатора. Когда успешное решение было получено и ученые посмотрели на него, то первой реакцией были слова: «Это не будет работать!» Однако после более тщательного анализа оказалось, что алгоритм, словно секретный агент Макгайвер, переконфигурировал свою материнскую плату, лишенную датчиков, в импровизированный радиоприемник, использовав дорожки печатной схемы в качестве антенны для приема сигналов, генерируемых компьютером, который располагался поблизости в той же лаборатории. Затем эти сигналы усиливались схемой и преобразовывались в выходной сигнал осциллятора.
В других экспериментах эволюционные алгоритмы разрабатывали схемы, которые определяли, что материнскую плату проверяли осциллографом или что в лаборатории в розетку включали паяльник. Эти примеры показывают, как программы в процессе свободного поиска могут изменить назначение доступных им ресурсов, чтобы обеспечить себе неожиданные сенсорные возможности такими средствами, которые привычно мыслящий человеческий ум не готов не только использовать, но и просто понять.
Тенденция эволюционного поиска: отыскивать «хитрые» решения и совершенно неожиданные пути достижения цели — проявляется и в природе, хотя мы считаем вполне нормальными знакомые нам результаты биологической эволюции, даже если и не были бы готовы спрогнозировать их. Зато можно провести эксперименты с искусственным отбором, в ходе которых увидеть работу эволюционного процесса вне рамок привычного контекста. В таких экспериментах исследователи могут создавать условия, редко встречающиеся в природе, и наблюдать за их результатами.
Например, до 1960-х гг. среди биологов было распространено мнение, что популяции хищников ограничивают свой рост, чтобы не попасть в мальтузианскую ловушку. И хотя индивидуальный отбор работал против такого ограничения, многие считали, что групповой отбор должен подавлять индивидуальные склонности использовать любые возможности для продолжения рода и поощрять такое поведение, которое благоприятно сказывается на всей группе или популяции в целом. Позднее теоретический анализ и моделирование показали, что хотя групповой отбор и возможен в принципе, он способен победить индивидуальный отбор в очень редко встречающихся в природе условиях. Зато такие условия могут быть созданы в лаборатории. Когда при помощи группового отбора особей мучного хрущака (Tribolium castaneum) попытались добиться уменьшения размера их популяции, это действительно удалось сделать. Однако методы, благодаря которым был получен требуемый результат, включали не только «благоприятное» приспособление в виде снижения плодовитости и увеличения времени на воспроизводство, которых можно было бы наивно ожидать от антропоцентричного эволюционного поиска, но и рост каннибализма.
Как показывают примеры, приведенные во врезке 9, процессы неограниченного поиска решений иногда выдают странные, неожиданные и не антропоцентричные результаты даже в нынешнем своем весьма ограниченном виде. Современные поисковые процессы неопасны, поскольку слишком слабы, чтобы разработать план, способный привести к их господству над миром. Такой план должен включать чрезвычайно сложные шаги вроде создания новых видов оружия, на несколько поколений опережающих существующие, или проведение пропагандистской кампании, гораздо более эффективной, чем те, что доступны современным механизмам манипулирования людьми. Чтобы у машины появилась возможность хотя бы помыслить об этих идеях, не говоря уже об их воплощении в жизнь, вероятно, ей нужно уметь представлять мир как минимум так же реалистично и детально, как это делает обычный взрослый человек (хотя отсутствие знаний в определенных областях может быть скомпенсировано чрезвычайно развитыми навыками в других). Пока это далеко превышает уровень имеющихся систем ИИ. А учитывая комбинаторный взрыв, который обычно пресекает попытки решить сложные задачи планирования при помощи методов перебора (мы видели это в первой главе), недостатки известных алгоритмов не могут быть преодолены простым наращиванием вычислительной мощности. Однако по мере развития процессов поиска или планирования растет и их потенциальная опасность.
Возможно, вместо того чтобы позволить спонтанное и опасное развитие целенаправленного поведения агентов при помощи мощных поисковых алгоритмов (включая процессы планирования и прямого поиска решений, удовлетворяющих определенным критериям пользователя), лучше было бы создать агента намеренно. Наделив сверхразум явной структурой агентского типа, можно было бы повысить его предсказуемость и прозрачность. Хорошо разработанная система с четким разделением между целями и навыками позволила бы нам делать прогнозы относительно результатов, которые она будет выдавать. Даже если мы не сможем точно сказать, к какому мнению придет система или в каких ситуациях окажется, будет понятно, в каком месте можно проанализировать ее конечные цели и, как следствие, критерии, которыми она воспользуется при выборе своих действий и оценке потенциальных планов.
Будет полезно обобщить свойства различных каст ИИ, которые мы обсудили (табл. 11).
Таблица 11. Свойства различных типов интеллектуальных систем
| Оракул | Система для ответа на вопросы | Полностью применимы изоляционные методы. Полностью применим метод приручения. Сниженная потребность в понимании человеческих намерений и интересов (по сравнению с джиннами и монархами). Использование вопросов, на которые существуют однозначные ответы типа «да» и «нет», поможет избавиться от необходимости измерять «полезность» или «информативность» ответов |
| Варианты: оракулы, ограниченные одной областью знаний (например, математикой); оракулы с ограниченным доступом к каналу вывода (например, дающие ответы: «да», «нет», «нет решения», «почти наверное»); оракулы, отказывающиеся отвечать на вопросы, содержащие хотя бы намек на некоторый заранее определенный критерий «бедствия»; множественные оракулы для сравнения ответов | Источник огромной власти (могут обеспечить оператору решающее стратегическое преимущество). Ограниченная защита от неправильного использования оператором. Ненадежных оракулов можно было бы использовать для получения ответов на вопросы, которые трудно отыскать, но легко проверить. Облегченную форму проверки ответов можно было бы проводить за счет использования множества оракулов | |
| Джинн | Система исполнения команд | Отчасти применимы изоляционные методы (для пространственно ограниченных джиннов). Отчасти применим метод приручения. Джинны могут прогнозировать наиболее характерные проблемы и запрашивать подтверждение на выполнение команд |
| Варианты: джинны, использующие различные «дистанции экстраполяции» или степени следования скорее духу, нежели букве команд; джинны, ограниченные отдельными областями знаний; джинны, отказывающиеся выполнять команды, если они предсказывают, что их выполнение отвечает некоторому заранее определенному критерию «бедствия» | Джинны могли бы разбивать выполнение команд на этапы, чтобы контролировать промежуточные результаты. Источник огромной власти (могут обеспечить оператора решающим стратегическим преимуществом). Ограниченная защита от неправильного использования оператором. Большая потребность понимать человеческие намерения и интересы (по сравнению с оракулами) | |
| Монарх | Система, предназначенная для независимого выполнения автономных операций | Изоляционные методы неприменимы. Большинство других методов контроля над возможностями также неприменимы (за исключением социальной интеграции и антропного захвата). Метод приручения в большинстве случаев неприменим. Высокая потребность в понимании истинных человеческих намерений и интересов. Необходимость правильной реализации с первого раза (в принципе, в той или иной степени это верно для всех каст) |
| Варианты: многие возможные системы мотивации; возможность использования оценки и «ратификации организатором» (см. ) | Потенциально источник огромной власти для организатора, включая решающее стратегическое преимущество. После активации не подвержен взлому со стороны оператора и может быть снабжен некоторой защитой от неправомерного использования. Может использоваться для реализации исходов типа «вуаль неведения» (см. ). Могут быть применимы изоляционные методы в зависимости от реализации. При разработке и функционировании машинного сверхразума, скорее всего, будут использоваться мощные поисковые процессы | |
| Инструмент | Система, не предназначенная для целенаправленного поведения | Мощный поиск с целью найти решение, удовлетворяющее некоторым формальным критериям, может привести к открытию решения, которое отвечает этим критериям незапланированным и опасным способом Мощный поиск может включать в себя вторичный, внутренний поиск и процессы планирования, которые выявят опасные способы проведения основного поиска |
Для определения, какой тип системы будет самым безопасным, требуется проведение дополнительных исследований. Ответ может зависеть от условий, при которых используется ИИ. Каста оракулов, очевидно, привлекательна с точки зрения безопасности, поскольку к оракулам применимы и методы контроля над возможностями, и методы выбора мотивации. В этом смысле может показаться, что оракулы предпочтительнее монархов, которым подходят лишь методы выбора мотивации (за исключением ситуаций, когда в мире существуют и другие мощные сверхразумные системы, — в этом случае могут применять социальную интеграцию или антропный захват). Однако оракул может дать оператору слишком большую власть, что опасно в случае коррумпированного или неблагоразумного оператора, в то время как монарх дает некоторую возможность защититься от таких неприятностей. Так что ранжирование каст с точки зрения безопасности не столь очевидно.
Джинна можно считать компромиссным решением, но выбор в пользу джинна не всегда будет удачным. Во многих отношениях ему свойственны недостатки обеих каст. Кажущаяся безопасность ИИ-инструмента также может быть иллюзорной. Чтобы такая система могла стать достаточно универсальной и заменить сверхразумного агента, она должна включать в себя чрезвычайно мощные процессы внутреннего поиска и планирования. Эти процессы могут иметь незапланированные последствия в виде поведения агентского типа. В этом случае было бы лучше сразу разрабатывать систему как агента, чтобы программисты могли четче видеть, какие критерии определяют результаты ее работы.
Войти с помощью соц. сетей: