В этом контексте довольно очевидно, что ни один искусственный интеллект никогда не станет по-настоящему умным без этической управленческой модели, потому что без нее ИИ, вероятнее всего, упустит несколько последних частичек этической головоломки, о которых знают люди, и поэтому будет терпеть неудачу в самые важные моменты. Представьте себе ИИ, который управляет вашим автономным транспортным средством, не зная, в каких случаях можно и когда нельзя убить животное, переходящее через дорогу.
Тем не менее, даже если мы должны были сделать роботов умными в плане обучения и принятия решений, основанных на собственном опыте, сегодня они все еще близки к нулю в плане эмоционального и социального интеллекта – два термина, которые сами по себе очень трудно объяснить или даже измерить.
Проблема обучаемых машин – одна из самых важных для меня, когда дело касается этики. Глубинное обучение – это область ИИ, которая получала наибольшие инвестиции с 2015191 года, и, скорее всего, эта тенденция сохранится в ближайшие несколько лет. Мы вряд ли застанем еще одну «зиму» ИИ, когда инвесторы вновь заморозят финансирование проектов ИИ из-за того, что они получили меньше, чем ожидали.
Только представьте себе, что будет, если (когда?) бесконечно мощные машины и суперкомпьютеры смогут научиться решать практически любую проблему, основываясь только на огромном потоке реальных данных, т. е. без каких-либо предварительных команд или программирования. Победа
Благодаря глубинному обучению мощные машины смогут обнаружить основополагающие рекомендации, принципы и правила, и поэтому смогут понять их и, возможно, даже подражать им. Однако, если это суждено стать следующим важным событием в компьютерной сфере (как американская компания
В журнале
Ясно одно… умные машины воплотят в себе ценности, предположения и цели, независимо от того, сознательно ли их так запрограммируют или нет. Таким образом, по мере того как компьютеры и роботы становятся все более и более умными, становится необходимым внимательно и четко думать о том, что это за встроенные ценности193.
Эта проблема еще более актуальна сейчас, когда мы входим в экспоненциальную эпоху, потому что теперь нам надо проанализировать, какими должны быть этические рамки для всех экспоненциальных технологий, включая ИИ, геоинженерию, когнитивные вычисления и, конечно, редактирование генома человека. Это включает в себя как рамки, которые люди-изобретатели или сборщики (не)преднамеренно программируют в машинах, так и те, которым машины сами могут обучиться и развить с течением времени.
Если суперкомпьютер
Более теоретические вопросы об ИИ и глубинном обучении, такие как техническая осуществимость управления такими новыми интеллектами, на данный момент не рассматриваются автором в этой книге, но в любом случае очевидно, что перед нами стоит огромная задача. Действительно, в самом ближайшем будущем роль специалиста по цифровой этике вполне может стать одной из самых востребованных профессий наряду со специалистом по анализу и обработке данных. Может быть, это хорошая работа и для ваших детей?..