Война и еще 25 сценариев конца света. Алексей Турчин
Читать онлайн книгу.
но давали опасный сбой на практике. Например, одна компания разработала по заказу министерства обороны США компьютерную сеть, которая должна была отличать лес от замаскированных в лесу танков. Программу тренировали на фотографиях, и она научилась давать стопроцентный результат. Тогда ей дали вторую, контрольную серию фотографий, и она определила на ней танки безошибочно. После этого программу передали в эксплуатацию в министерство обороны, но они вскоре вернули ее, потому что она давала случайные результаты. Стали выяснять, в чем дело: оказалось, что фотографии танков сделаны в солнечный день, а фотографии леса без танков – в пасмурный. (Программа научилась отличать солнечный день от пасмурного.)
Другой известный пример компьютерной ошибки – это программа по управлению американскими истребителями, которая после того как истребитель пересек экватор, попыталась перевернуть истребитель вверх ногами (аналогичная история произошла недавно и с F-22 и линией смены дат, что говорит о том, что на ошибках не учатся).
Часто считается, что для обеспечения безопасности ИИ ему достаточно привить три закона робототехники Азимова. К сожалению, сами рассказы Азимова показывают массу ситуаций, в которых робот, опираясь на эти законы, не может прийти к однозначному выводу. Кроме того, в основе безопасности по законам Азимова лежит тавтология: робот безопасен, потому что не причиняет вреда. Но что такое вред, из этих законов неизвестно.
Нетрудно придумать ситуацию, когда термин «вред» интерпретируется таким образом, что ИИ становится опасным. Например, ограничивая людей от причинения вреда себе, ИИ может запереть всех в бронированные камеры и лишить свободы передвижения. Или, стремясь к максимальному благу людей, он введет каждому постоянный сильнодействующий наркотик. Кроме того, любое «благо» отражает представления о благе, которые были у создателей ИИ. И для одних жизнь животных может быть равноценна жизни людей (в результате чего животные вытеснят, под контролем ИИ, человека с Земли), а у других могут быть представления о том, что благом для людей является религия, в результате чего ИИ сделает всех монахами, непрерывно пребывающими в медитации. Или наоборот, ИИ, который выше всего ценит свободу людей, позволит им создать другой ИИ, который будет иметь другие цели.
Задача создания безопасного ИИ нетривиальна. Возможно, она вовсе невыполнима, поскольку в отношении этических систем действует нечто вроде своей теоремы Геделя о неполноте, а именно: для любой нормативной этической системы всегда есть ситуация, в которой она не дает однозначного решения (типичный пример – экзистенциальный выбор, например, между долгом перед родными и родиной).
Проблемой создания безопасного, то есть «дружественного» ИИ уже несколько лет занимается институт SIAI, и им выработаны технические рекомендации для отраслевых норм безопасности ИИ. В их основе – идея о том, что ИИ не должен буквально выполнять человеческие команды,