В мае 2010 г. у Греции возникли проблемы с рефинансированием национального долга. Европейские страны, одалживавшие Греции деньги, опасались дефолта. Долговой кризис ослабил европейскую экономику и породил опасности для американского рынка. А причиной всего этого стал испуганный трейдер неизвестной брокерской компании, который одномоментно выставил на продажу фьючерсные контракты и инвестиционные фонды ETF, имеющие отношение к Европе, на $4,1 млрд.
После этой продажи стоимость фьючерсных контрактов типа E-Mini S&P 500 упала на 4 % за четыре минуты. Алгоритмы высокочастотного трейдинга уловили падение цены. Пытаясь удержать прибыль, они автоматически запустили распродажу, которая заняла несколько миллисекунд (самая быстрая на данный момент сделка заняла три миллисекунды — три тысячные доли секунды). В ответ на более низкую цену
Перроу называет эту проблему «непостижимостью». Причиной нормальных аварий, как правило, являются взаимодействия, которые «не только неожиданны, но и непонятны в течение некоторого критически важного времени». Никто не предвидел, что события могут так подействовать друг на друга, поэтому никто вовремя не понял, что происходит.
Специалист по финансовым рискам Стив Охана признал существование проблемы. «Это новый риск, — сказал он. — Мы знаем, что многие алгоритмы взаимодействуют друг с другом, но не знаем, как именно. Мне кажется, мы слишком далеко зашли в компьютеризации финансов. Мы не в состоянии контролировать монстра, которого создали».
Этот монстр снова нанес удар 1 августа 2012 г.: из-за неудачного HFT-алгоритма инвестиционная фирма Knight Capital Partners потеряла за полчаса $440 млн.
На мой взгляд, в этих кризисах можно разглядеть элементы неизбежных ИИ-катастроф: чрезвычайно сложные, почти непознаваемые ИИ-системы, непредсказуемое взаимодействие с другими системами и более широкой информационно-технической средой и, наконец, ошибки, возникающие на фоне огромных вычислительных скоростей, делают вмешательство человека бессмысленным.
«Агент, стремящийся только к удовлетворению потребностей в эффективности, самосохранении и сборе ресурсов, действовал бы как одержимый социопат-параноик», — пишет Омохундро в книге «Природа самосовершенствующегося искусственного интеллекта». Очевидно, сосредоточенность исключительно на работе играет с ИИ плохую шутку и делает общение с ним достаточно неприятным. Робот, обладающий только перечисленными потребностями, был бы механическим Чингисханом; он стремился бы захватить все ресурсы Галактики, лишить конкурентов средств к существованию и уничтожить врагов, которые еще, по крайней мере, тысячу лет не представляли бы для него ни малейшей опасности. Но у нас осталась еще одна первичная потребность, которую следует добавить в это жуткое зелье: потребность в творчестве.
Под влиянием четвертой потребности ИИ изобретал бы новые способы более эффективного достижения целей или, скорее, избегания исходов, при которых его цели будут удовлетворяться не так оптимально, как могли бы. Потребность в творчестве означала бы меньшую предсказуемость системы (еще меньшую?!), потому что креативные идеи
Представьте, к примеру, что основная цель вашего робота-шахматиста — выигрывать в шахматы у любого оппонента. Столкнувшись с другим шахматным роботом, он немедленно проникнет в его систему и снизит скорость работы процессора до черепашьей, что даст вашему роботу решительное преимущество. Вы восклицаете: «Погодите минутку, я ничего такого не имел в виду!» — и добавляете в своего робота программу, которая на уровне подзадачи запрещает ему вмешиваться в системы противников. Однако еще до следующей игры вы обнаруживаете, что ваш робот