Етика на изкуствения интелект

Автор: Антонис Спиропулос

Философията, светогледът и културните норми на народите на Запада в сравнение с тези на Изтока – особено на Китай – именно определят етичния подход към въпросите за въздействието на изкуствения интелект. Между гледните точки на Запада и Китай има някои сходства, но и важни различия.

На първо място, и двете страни признават етичните предизвикателства, породени от ИИ и предприемат стъпки за справяне с тях. ЕС е разработил рамка от технико-етични насоки, САЩ са създали Национална инициатива за ИИ, а Китай също поставя развитието на ИИ в рамка от етични принципи.

Разликата между подходите е, че те се фокусират върху различни аспекти на етичните въпроси. Западният свят поставя по-голям акцент върху защитата на личната неприкосновеност, неприкосновеността на личния живот и отговорното използване на ИИ пред върховенството на закона и зачитането на основните права. В Китай използването на ИИ е по-ориентирано към това да бъде от полза за държавата и страната като цяло, дори и да е свързано с жертви от гледна точка на отделните хора. Разбира се, тази разлика се крие във факта, че на Запад съществува традиция на индивидуализъм и хуманизъм, която отдава по-голямо значение на личната автономия и достойнство, докато в Китай приоритет са социалната хармония и колективната отговорност. Друга разлика се състои в степента и дълбочината на ролята на правителството. На Запад тя се ограничава до надзор и контрол. В Китай властите играят по-пряка и активна интервенционна роля, включително по отношение на изкуствения интелект.

Както и да го погледнем обаче, ИИ е най-голямото предизвикателство, което четвъртата индустриална революция носи със себе си.

Светът, който познаваме, се променя радикално от системите с изкуствен интелект (ИИ), като например openai GPT. ChatGPT е чатбот с ИИ, разработен от OpenAI и пуснат на пазара през ноември 2022 г. Той е изграден върху фамилията големи езикови модели GPT-3 на OpenAI и е подобрен с помощта на техники за обучение с наблюдение и усилване. Той е модел за машинно обучение и трансферно обучение.

ChatGPT е пуснат за пръв път на 30 ноември 2022 г. и бързо привлича внимание с подробните си и ясно формулирани отговори в множество области на знанието. Още в рамките на няколко месеца той привлича над 100 милиона потребители. Той обаче има един основен недостатък: не е в състояние да отговаря на въпроси и събития в реално време.

Огромният му фонд от информация и знания обаче го прави способен да дава медицински, правни и инженерни съвети, да решава алгоритмични проблеми и да пише код на всякаква форма на език за програмиране, сравнимо с квалифициран учен.

Може да говори и пише на над 120 езика. И всичко това за няколкото месеца, откакто съществува. Удивителното за човешкия ум е, че той може да дава 80 % по-добри медицински съвети от средностатистическия лекар. И всичко това днес. Така че нека си представим какво ще може да прави през следващите 5-6 години.

А основното предизвикателство е кога тези системи за машинно обучение ще достигнат точката на сингулярност. Точката, в която само те ще притежават знания и информация, по-големи от тези на цялото човечество. И това ще се случи, защото средната настояща скорост на обработка и информация (мислене) на тези системи е 1000 пъти по-бърза от тази на човешкия ум. Самообучението на тези системи е невероятно в сравнение с човешкото съзнание; те стигат дотам, че предлагат решения и отговори на сложни проблеми, които човешката мисъл не е могла или не си е представяла преди.

Типичен е случаят с AlphaGo на DeepMind, която беше изправена пред предизвикателството да се изправи срещу световния шампион по древната игра Го (тя има 3000-годишна история и се смята за по-предизвикателна от самия шахмат) Ли Седол.

В една от игрите AlphaGo направи ход, който предизвика възклицанията на наблюдаващите играта. Лий Седол каза: „Мислех, че AlphaGo се основава на изчисляване на вероятности и че е просто машина. Но когато видях този ход, промених мнението си.“

От техническа гледна точка традиционните методи за изкуствен интелект вече са изоставени, като е създадено „search tree“, което включва анализ на всички възможни позиции. AlphaGo съчетава усъвършенствана версия на тази техника с дълбоки невронни мрежи. Тези мрежи приемат като информация „описание“ на таблото за управление и го обработват чрез 12 различни слоя невронни мрежи. „Мрежата на политиката“ се занимава с избора на следващия ход, а „мрежата на стойността“ има за задача да предскаже победителя.

Изследователите също така „обучили“ мрежите на 30 милиона хода от игри, изиграни от най-добрите играчи, докато системата успее да предскаже човешките ходове в 57% от случаите. Оттук нататък самата система е в състояние да се самообучава чрез числова прогресия.

ИИ е тук и ще остане. От една страна, той впечатлява, а от друга – плаши и кара обикновения човек да се отнася с подозрение към него.

Първото наблюдение е, че тези системи не могат да притежават човешки емоции. Но какво ще се случи, когато те станат съзнателни? И това, колкото и утопично и налудничаво да е било казано преди години, сега е още една възможност сред предизвикателствата на ИИ.

Човешките общества се сблъскват с такова технологично развитие, което надхвърля границите на традиционните механизми за контрол и разбиране по два начина: или като ги демонизират, или като ги обожествяват. И двете нагласи обаче изключват участието в диалога, който ние като общества трябва да започнем за моралните, социалните, политическите или други предизвикателства, които ИИ „носи“ със себе си. Дебат без „страх и страст“.

превод от гръцки: Константин Константинов