Ник Бостром - Искусственный интеллект
Сознательная задержка в развитии ИИ может уменьшить степень его полезности. Таким образом, при использовании этого метода мы оказываемся перед дилеммой: бурное интеллектуальное развитие системы приводит к тому, что она находит способ стать сверхразумной (и захватить господство над миром), избыточная задержка в интеллектуальном развитии превращает систему в очередную бесполезную программу. ИИ, по отношению к которому применена процедура радикальной задержки развития, совершенно безопасен. Безусловно, он сам уже не в состоянии решить проблему направленного взрывного развития искусственного интеллекта, поэтому взрыв — только уже неуправляемый, вызванный какой-то другой силой, — может произойти позднее.
Почему бы не создать, по мнению многих, сверхразум, владеющий знаниями в одной узкой предметной области? Ведь так было бы намного безопаснее. Например, разработать ИИ без датчиков и снабдить его памятью, в которую заранее загружена информация, относящаяся только к нефтехимической отрасли или биохимии пептидов. Но когда этот ИИ достигнет уровня сверхразума — то есть по общему уровню своего интеллектуального развития он превзойдет человека, — подобное информационное ограничение уже не будет гарантировать безопасности.
На то есть несколько причин, которые мы сейчас рассмотрим. Во-первых, само представление об узости знаний, ограниченных какой-то определенной темой, довольно сомнительно. Любая информационная составляющая может, в принципе, относиться к любой теме — все зависит от образования, квалификации, опыта и системности мышления того, кто владеет информацией18. Во-вторых, та или иная информация содержит не только данные, относящиеся к одной предметной области, но и множество побочных данных. Проницательный ум, анализирующий базу знаний, номинально имеющую отношение к биохимии пептидов, логически выводит для себя совокупность самых разных данных. Даже факт включения или отсутствия какой-либо информации о многом говорит ИИ, у него сразу формируется представление об общем состоянии современной науки: уровне методологии; инструментальной базе; технологии производства оборудования; типологии мышления человека; мировоззрении общества, в котором проводились данные исследования и вырабатывались необходимые методики. Вполне возможно, сверхразум сумеет вывести последовательный ряд умозаключений из, казалось бы, небольшой области знаний, оперируя материалом, который человек в силу недалекости своего ума воспринимает лишь как скудный набор сухих фактов. Даже не обладая никакой специальной базой знаний, достаточно совершенный ум в состоянии научиться многому, просто вникая в смысл информации и отбирая для себя оптимальные выводы, по ходу дела он занимается самоанализом, изучая особенности собственного «восприятия»: раскладывает по полочкам проектные решения, отраженные в исходном программном коде, и физические характеристики компоновки схем19. Должно быть, сверхразум смог бы априорно определить природу нашего мироздания (комбинируя логический вывод с вероятностью, смещенной в пользу более простых миров и некоторых элементарных фактов, о существовании которых можно подразумевать, исходя из наличия самого ИИ как мыслящей системы). То есть в процессе изучения информации о биохимии пептидов сверхразум смог бы постичь естественные законы природы; видимо, он сразу примется вычислять априорную вероятность, перебирая возможные перспективы: какие планеты он сформирует; какого рода разумную жизнь там заведет; какие общества сложит; какие методы управления будет использовать и насколько эти методы могли бы быть уязвимы20.
В силу вышеизложенного мы понимаем, насколько неблагоразумно прибегать к ограничению входящих информационных потоков в качестве основного подхода в методе задержки интеллектуального развития сверхразума. Другие формы этого метода — такие как сокращение производительности аппаратного обеспечения и предупреждение развития определенных когнитивных способностей — можно было бы задействовать как вспомогательные меры в системе управления ИИ на стадии его разработки. Например, регулировать скорость развития ИИ на промежуточных уровнях, проводя поэтапное тестирование его функциональных возможностей, чтобы держать под контролем всю ситуацию, успеть схватить момент приближения к сверхмощному и сверхразумному уровню и вовремя отреагировать.
Методы «растяжек»
«Растяжками» мы назвали определенное оборудование, позволяющее проводить диагностическое тестирование ИИ (возможно, без ее ведома), а в случае обнаружения признаков опасной деятельности отключать систему. Зафиксированные результаты переходят в руки программистов, которые получают возможность спокойно изучить протоколы подозрительной активности. Если нужно — прежде чем запустить систему вновь, — они меняют кодировку ИИ, внося изменения в базу исходных текстов и среду вычисления. Если окажется, что проблема уже стала хронической и не поддается лечению, они принимают решение закрыть проект полностью.
Методы «растяжки» отличаются от стимулирующих методов тем, что не полагаются на осведомленность системы о последствиях ее запрещенных действий. По сути, они ближе к методам задержки развития. Как и последние, «растяжки» можно использовать в качестве временных превентивных мер, способных обеспечить некоторую степень защиты на стадии разработки. В принципе, их можно задействовать и на стадии функционирования, особенно для изолированных систем. Но весьма сомнительно, что с помощью этих методов люди справятся с полностью сформировавшимся сверхразумом — вряд ли такой агент не найдет способа обойти любую «растяжку», установленную человеком.
Тем не менее «растяжки» чрезвычайно полезны в качестве дополнительных мер безопасности на стадии разработки. Было бы правильно, чтобы программисты кодифицировали свои ожидания от ИИ: как система должна работать и какие результаты они прогнозируют. После чего следовало бы взять ИИ в кольцо «растяжек», которые должны активизироваться при каждом случае, когда действия системы перестают соответствовать планам программистов. Контрольные меры можно ужесточить применением так называемых приманок, чтобы спровоцировать тайно враждебный ИИ совершить явное нарушение, которое программисты могли бы тщательно проанализировать. Например, если по правилам игры у ИИ не должно быть выхода в интернет, можно инсталлировать имитацию сетевого порта (соединенного с реле автоматического отключения системы), ради того чтобы посмотреть, попытается ли ИИ им воспользоваться. Некоторые примеры «растяжек» приведены в табл. 9.
Таблица 9. Различные типы «растяжек»
Что берется под контроль
Описание и примеры
Поведение
Вокруг изолированного ИИ разместить датчики для обнаружения попыток вырваться на свободу. Например, они могут фиксировать попытки установить радиосвязь или найти доступ к внешним вычислительным ресурсам, которых «по условиям содержания» у ИИ быть не должно. Кроме того, можно установить сетевой порт-«приманку» — мнимое соединение с интернетом, попытка воспользоваться которым вызывает отключение системы
Когнитивные способности
Через короткие промежутки времени можно проводить автоматическое тестирование когнитивных способностей системы, чтобы держать под контролем уровень навыков ИИ в различных областях. Если скорость их развития окажется неожиданно высокой или ИИ достигнет уровня компетентности, который окажется в непосредственной близости к опасной зоне, его можно замедлить или приостановить, чтобы программисты могли более внимательно следить за дальнейшим прогрессом.
Следует установить надзор за внутренними процессами ИИ, чтобы отследить вовремя действия, вызывающие подозрение. Например, если у системы вдруг меняется собственное представление о своих конечных целях, сразу следует ее автоматическое отключение и программисты приступают к изучению ситуации. Кроме того, необходимо следить за такими подозрительными проявлениями, как использование ИИ ресурсов и алгоритмических методов
Семантическая информация
Более масштабной и многообещающей задачей является постоянный контроль над смысловой и неструктурированной информацией: убеждениями, планами, промежуточными целями и мотивами — с целью удостовериться, что все это по-прежнему соответствует ожиданиям программистов. Раннее выявление процесса рождения недобрых умыслов ИИ облегчит дальнейшее проведение уже более действенных видов контроля над этими семантическим данными. Речь идет о сканировании мыслительных процессов ИИ для обнаружения рождения обмана — того самого уязвимого момента, когда у недружественного ИИ впервые возникает желание скрыть свои истинные намерения21.
