Фрэнк Паскуале - Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта

Исследователи в области ИИ давно стремятся создать компьютеры, которые могли бы чувствовать, мыслить и действовать как люди. Еще в 1960-е гг. специалисты по робототехнике в MIT разрабатывали роботов-часовых, способных освободить солдат от утомительной и опасной обязанности стоять на посту в местах, которые могут подвергнуться атаке [28] John Markoff, “The Creature That Lives in Pittsburgh,” New York Times, April 21, 1991, http://www.nytimes.com/1991/04/21/business/ the-creature-that-lives-in-pittsburgh.html?pagewanted=all; Rodney Brooks, Flesh and Machines: Ноъо Robots Will Change Us (New York: Pantheon, 2002). . Однако есть и другое понимание робота-часового – его можно расценивать не в качестве ИИ, заменяющего воинский состав, а в качестве еще одного средства, повышающего эффективность солдат-охранников. Если внедрить такой ИИ, армии, возможно, не нужно будет призывать дополнительных солдат для контроля все новых и новых угроз. Можно разработать сенсоры и компьютеры, которые будут работать в качестве дополнительного набора ушей и глаз, быстро оценивая уровни угрозы и другие данные, чтобы помочь солдатам с выбором действий. Эта цель, которая определяется как «усиление интеллекта» (УИ), определила проекты многих первопроходцев интернета [29] См.: Джон Маркофф, Homo Roboticus?Люди и машины в поисках взаимопонимания (Москва: Альпина нон-фикшн, 2017), где описывается первопроходческая работа в области ИИ Дага Энгельбарта и многих его последователей. См. также: Doug Engelbart, Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework (Washington, DC: Air Force Office of Scientific Research, 1962). . Также она является основой современного военного дела, то есть когда пилоты дронов работают с обширным комплексом данных, поступающих от сенсоров, и от их решений о воздушных бомбардировках зависят вопросы жизни и смерти.

Различие между ИИ и УИ, хотя порой оно и стирается, критически важно для определения направления инноваций. Большинство родителей не готовы отправить своих детей к учителям-роботам. Также детей не нужно учить тому, что их учителей со временем заменят машины, отлично подогнанные под их манеру обучения. В образовании есть много более гуманных концепций роботов. Например, школы уже успешно экспериментировали с «роботами-компаньонами», помогающими ученикам зубрить списки слов. Они способны задавать вопросы о том, что ученики только что выучили. Эти роботы, которые выглядят как животные или вымышленные создания, но не люди, не ставят под вопрос уникальность человека.

Исследователи постепенно приходят к выводу, что во многих контекстах УИ дает лучшие результаты и приносит больше пользы, чем искусственный или человеческий интеллект, когда они работают порознь. УИ и роботы, выполняющие функцию ассистентов, могут стать настоящим подарком для работников, высвобождая время для отдыха или досуга. Но в любой современной экономике действуют законы, которые заставляют выбирать ИИ, а не УИ.

Робот не просит отгулов, справедливой заработной платы, ему не нужна медицинская страховка. Когда труд рассматривается прежде всего в качестве издержек, справедливая оплата становится проблемой, которую как раз и должны решить роботы. Роботы привели к революции в промышленном производстве, заменив рабочих на конвейере. Сегодня многие бизнес-эксперты требуют похожего технологического развития, которое позволит роботам взять на себя более сложные задачи, начиная с медицины и заканчивая армией.

Слишком многие журналисты, увлеченные этим управленческим энтузиазмом, обсуждали «роботов-юристов» и «роботов-врачей» так, словно они уже существуют. В этой книге будет показано, что подобные описания нереалистичны. В той мере, в какой технология действительно меняет профессии, она обычно действует методами УИ, а не ИИ. За головокружительными заголовками о «программах, которые съедают мир», скрываются десятки менее громких случаев применения вычислений, помогающих адвокатам, врачам или учителям работать лучше и быстрее [30] Marc Andreessen, “Why Software Is Eating the World,” Wall Street Journal, August 20, 2011, https://www.wsj.com/articles/SB1ooo1424053111903480904576512250915629460.. . Вопрос программ инноваций теперь в том, как сохранить преобладание УИ и где развивать ИИ. Эту проблему мы проанализируем применительно к разным секторам, не пытаясь придумать одну на все случаи модель технологического развития.

В разговорах о роботах обычно два полюса – утопический («машины будут делать всю грязную, опасную или сложную работу») и дистонический («да и всю остальную, а потому создадут массовую безработицу»). Однако будущее автоматизации рабочих мест (и не только) будет определяться миллионами небольших решений о том, как развивать ИИ.

В какой мере можно довериться машинам и передать им задачи, которые раньше выполняли люди? Что приобретается и теряется, когда они берут их решение на себя? Каково оптимальное сочетание роботизированных и человеческих взаимодействий? И как различные правила – начиная с кодексов профессиональной этики и заканчивая страховыми программами и уставами – влияют на объем и скорость роботизации повседневной жизни? Ответы на эти вопросы могут в значительной мере определять то, к чему приведет автоматизация – к революции роботов или к медленному и осторожному улучшению того, как выполняется та или иная работа.

Почему нас должны особенно волновать роботы и ИИ, если сравнить их с повсеместно распространившимися экранами и программами, которые уже колонизировали значительную часть нашего времени? Есть две практические причины. Во-первых, физическое присутствие робота может быть намного более навязчивым, чем любого планшета, смартфона или сенсора; собственно, сами эти технологии могут встраиваться в роботов [31] Ryan Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw,” California Law Review 103, no. 3 (2015): 513–563. . Никакой плоский экран не может протянуть руку, остановить ребенка-хулигана или непокорного заключенного, меняя тем самым актуальную технологию контроля толпы и вырабатывая новые формы дисциплины. Но робот все это может.

Даже если внедрение роботов идет медленно или в ограниченном масштабе, ИИ грозит дать новый толчок техникам завлечения и убеждения, встроенным в различные технологии, начиная с мобильных приложений и заканчивая видеопокером [32] Ian Kerr, “Bots, Babes and the Californication of Commerce,” Ottawa Law and Technology Journal 1 (2004): 285–325. . Исследователь взаимодействий человека и компьютера Джули Карпентер отмечает: «Даже если вам известно, что у робота очень мало автономии, но когда нечто движется в вашем пространстве и при этом кажется, что это движение происходит с какой-то определенной целью, мы приписываем такой вещи внутреннее сознание или цели» [33] Rachel Lerman, “Be Wary of Robot Emotions; ‘Simulated Love Is Never Love,’ ” Phys.org, April 26, 2019, https://phys.org/news/2019-04-wary-r0b0t-em0ti0ns-simulated.html. . К примеру, и такой не слишком одушевленный аппарат, как робот-пылесос, может вызвать эмоциональную реакцию. Чем больше сенсоров записывают наши реакции, тем богаче залежи эмоциональных данных, в которых могут копаться все более сложные компьютеры [34] Natasha Dow Schull, Addiction by Design: Machine Gambling in Las Vegas (Princeton: Princeton University Press, 2014); Ryan Calo, “Digital Market Manipulation,” George Washington Law Review 82 (2014): 995; Neil Richards, “The Dangers of Surveillance,” Harvard Law Review 126 (2019): 1934. . Каждый «лайк» – это сигнал, указывающий на то, что нас привлекает; каждое зависание на экране – это положительное подкрепление для определенной базы данных о манипуляциях. Миниатюрные сенсоры делают наблюдение мобильным, подрывая наши попытки скрыться. Действительно, решение скрыться от сенсоров может быть основой для действий, которые очень много расскажут об окружающем нас мире. Более того, вычислительные мощности и хранилища данных могут завести нас на путь дистопии, где все имеет значение, так что все, что делает ученик, может записываться и сохраняться для оценок в будущем [35] Mark Andrejevic, “Automating Surveillance,” Surveillance and Society 17 (2019): 7. . И наоборот, в обычной школе ученик каждый год встречается с новыми учителями, что позволяет ему начинать с относительно чистого листа [36] Neil Selwyn, Distrusting Educational Technology: Critical Questions for Changing Times (New York: Routledge, 2014). .