Ник Бостром - Искусственный интеллект

Перечень компонентов

До сих пор мы рассматривали различные варианты того, как должна быть описана цель ИИ. Но на поведение разумной системы оказывают влияние и другие компоненты архитектуры. Особенно критически важно, какие методы теории принятия решений и теории познания в нем используются. И еще: будет ли ИИ сообщать людям о своих планах до начала их реализации.

В табл. 13 приведен список проектных решений, которые необходимо выполнить в процессе создания сверхразума. Разработчики проекта должны уметь объяснить, какие решения были приняты по отношению к каждому случаю и почему были приняты именно эти, а не иные решения33.

Таблица 13.Перечень компонентов

Описание цели

Какую цель должен преследовать ИИ? Как он должен интерпретировать описание этой цели? Должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта?

Принятие решений

Должен ли ИИ использовать причинный подход к принятию решений, подход на основе ожиданий, безусловный подход или какой-то еще?

Эпистемология, то есть познание мира

Какой должна быть функция априорной вероятности ИИ, какие другие явные и неявные предположения о мире ему следует сделать? Как он должен учитывать влияние человека?

Ратификация, то есть подтверждение

Должны ли планы ИИ проходить проверку человеком прежде, чем будут реализованы? Если да, как будет организован этот процесс?

Описание цели

Мы уже обсуждали, как можно использовать косвенную нормативность для определения цели, которую должен преследовать ИИ, и рассмотрели некоторые варианты, например модели, основанные на морали и когерентном экстраполированном волеизъявлении. Если мы остановились на каком-то из вариантов, это создает необходимость делать следующий выбор. Например, есть множество вариаций модели КЭВ, зависящих от того, кого включают в базу экстраполяции, от ее структуры и так далее. Другие формы мотивации могут означать необходимость использовать иное описание цели. Предположим, создается ИИ-оракул, цель которого — давать точные ответы. Если при этом используется метод приручения, в описании цели должна присутствовать формулировка о недопустимости чрезмерного использования ресурсов при подготовке этих ответов.

При выборе вариантов устройства ИИ следует также ответить на вопрос, должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта, например за счет выделения им дополнительных ресурсов или оказания влияния на поведение ИИ. Любое упоминание этого обстоятельства можно назвать «стимулирующий пакет». Благодаря стимулирующему пакету мы повысим вероятность успешной реализации проекта, пусть и ценой некоторого компромисса с точки зрения достижения стоящих перед ним целей.

Например, если целью проекта является создание процесса, реализующего когерентное экстраполированное волеизъявление человечества, тогда стимулирующий пакет может представлять собой указание, что желаниям некоторых людей при экстраполировании будет присвоено большее значение. Если такой проект окажется успешным, его результатом не обязательно станет реализация когерентного экстраполированного волеизъявления всего человечества. Скорее, будет достигнута некоторая близкая к этому цель34.

Поскольку стимулирующий пакет включается в описание цели, а сверхразуму придется обязательно интерпретировать и реализовывать это определение, можно воспользоваться преимуществами, предлагаемыми методом косвенной нормативности, и сформулировать в описании сложные положения, довольно трудные, если реализацией будет заниматься человек. Например, вместо того чтобы вознаграждать программистов за какую-то наспех сколоченную, но понятную системой показателей, например сколько часов они проработали и сколько ошибок исправили, в стимулирующем пакете может быть указано, что программисты «должны получать вознаграждение пропорционально их вкладу, который увеличил ожидаемую вероятность успешной реализации проекта так, как этого хотели заказчики». Более того, нет причины ограничивать круг тех, на кого распространяется стимулирующий пакет, только участниками проекта. Можно указать, что вознагражден будет каждый человек в соответствии с его вкладом. Распределение благодарности — задача трудная, но от ИИ можно ожидать разумной аппроксимации критерия, явно или неявно указанного в стимулирующем пакете.

Предположим, сверхразум отыщет какой-то способ вознаградить даже тех, кто умер задолго до его создания35. И тогда стимулирующий пакет может быть расширен за счет некоторых умерших людей, причем не только до начала проекта, но и, возможно, до первого упоминания о концепции стимулирующего пакета. Конечно, проведение такой ретроспективной политики уже ни к чему людям, лежащим в могилах, но это было бы правильно по этическим соображениям. Правда, есть одно техническое возражение: если цель проекта — воздать по заслугам, то тогда об этом нужно упомянуть в самом описании цели, а не в рамках стимулирующего пакета.

Мы не можем слишком глубоко погружаться в этические и стратегические вопросы, связанные с созданием стимулирующего пакета. Однако позиция разработчиков ИИ по этим вопросам является важным аспектом концепции его устройства.

Принятие решений

Еще один важный компонент проекта по созданию ИИ — система принятия решений. Выбор того или иного подхода влияет на стратегию поведения ИИ в судьбоносные моменты его существования. От этого может зависеть, например, будет ли ИИ открыт для договорных отношений с другими гипотетическими сверхразумными цивилизациями или, напротив, станет объектом шантажа с их стороны. Специфика процесса принятия решений также играет роль в трудных ситуациях вроде тех, когда имеется ограниченная вероятность неограниченных выигрышей («пари Паскаля») или чрезвычайно низкая вероятность чрезвычайно высоких ограниченных выигрышей («ограбление Паскаля»), а также когда ИИ сталкивается с фундаментальной­ нормативной неопределенностью или многочисленными копиями той же программы-агента36.

Варианты, приведенные в таблице, включают в себя причинный подход к принятию решений (у которого есть множество вариаций) и подход на основе ожиданий, а также более современных кандидатов вроде «безусловного» и «вневременного» подхода, которые еще только разрабатываются37. Может оказаться не слишком просто подобрать верный вариант и убедиться, что мы правильно его используем. Хотя перспективы прямого описания подхода ИИ к принятию решений кажутся более реальными, чем прямого описания его конечных целей, значительный риск ошибки все-таки существует. Многие сложности, способные поставить в тупик наиболее популярные теории принятия решений, были обнаружены совсем недавно, откуда следует, что могут существовать и иные проблемы, пока невидимые глазу. В случае ИИ результаты применения ошибочного подхода могут быть катастрофическими, вплоть до гибели всего человечества.