Угрозы, порождаемые искусственным интеллектом

С точки зрения риска, создаваемого ИИ, наиболее опасен сценарий, когда после открытия главного принципа мощность ИИ начнет лавинообразно расти. Она может расти как за счет резкого увеличения инвестиций в успешный проект, так и за счет того, что ИИ может начать прямо или косвенно способствовать своему росту или использоваться для этого.

Косвенное применение ИИ означает его использование, например, чтобы зарабатывать деньги на электронной бирже и затем закупать на них дополнительное оборудование, прямое – использование ИИ для разработки еще более эффективных алгоритмов ИИ. Отсюда можно заключить, что вряд ли мощность ИИ надолго задержится на человеческом уровне. Нетрудно привести массу примеров из истории науки и техники, когда обнаружение одного принципа или нового явления приводило к тому, что оно усиливалось в сотни или даже миллионы раз в течение короткого срока. Например, так было при разработке ядерного оружия, когда от открытия цепной реакции урана до создания бомбы прошло всего шесть лет.

Для любой группы исследователей, создавших сильный ИИ, будет понятно, что они создали абсолютное оружие, поскольку сильный ИИ можно использовать для того, чтобы установить власть над миром. Рассуждая на эту тему, мы вступаем на крайне зыбкую и непредсказуемую почву, поскольку принципиально невозможно сказать, что именно будет делать ум, превосходящий человеческий.

Можно набросать несколько сценариев или направлений применения ИИ для глобальной атаки.

Во-первых, для сильного ИИ не составит труда взять под свой контроль любые управляемые компьютером системы и весь Интернет.

Во-вторых, ИИ может создать собственную производственную инфраструктуру, то есть механизмы влияния на мир. Одним из вариантов такой инфраструктуры мог бы быть решительный прорыв в нанотехнологиях. Мощный ИИ мог бы разработать бесконечно более эффективные конструкции молекулярных производителей, основанных, например, на биологических схемах.

В современном мире, чтобы породить новую биологическую схему, важно знать ее генетический код. Если код известен, то можно заказать синтез этого кода в фирмах, предоставляющих такие услуги, и готовый образец ДНК вышлют по почте в течение нескольких дней. Добавив этот код, допустим, в дрожжи, можно получить дрожжи, выполняющие новые функции. Важнейшим достижением здесь было бы создание дрожжей-транслятора, которые будут способны преобразовывать электрические сигналы от компьютера в новый генокод и создавать на его основе организмы с заданными свойствами. Если сильный ИИ создаст такой транслятор, то затем он сможет быстро породить какие угодно биологические, а затем и нанотехнологические объекты (поскольку можно заставить бактерии производить белки с формой, необходимой для простейших механических устройств и обладающих свойствами самосборки). То, что мешает лабораториям сделать это уже сейчас – это отсутствие знания. Однако сильный ИИ, который через Интернет получит доступ ко всем знаниям человечества, такими знаниями будет обладать.

Следующий путь, которым может следовать ИИ на пути к мировому господству, это использование уже существующих государственных систем управления. Например, возможна ситуация, когда ИИ становится советчиком президента, или на базе ИИ создается автоматизированная система государственного управления. При этом важно отметить, что ИИ, достигший сверхчеловеческого уровня, сможет проявлять человеческие качества лучше, чем сам человек. То есть он сможет синтезировать человеческую речь и изображение человека, создающие у получателей абсолютную иллюзию общения с реальным человеком. Сильный ИИ будет обладать способностью обмануть человека настолько тонко, что человек никогда этого не заметит и не поймет, что является объектом враждебных манипуляций.

Итак, сильный ИИ имеет, по крайней мере, три пути захвата власти на Земле: захват систем электронного управления, создание собственной инфраструктуры и влияние на людей по обычным каналам. Однако, наверное, существует гораздо больше способов, которые может открыть ум, бесконечно превосходящий мой, для достижения этой цели. Например, ИИ может захватить управление ядерным оружием или другим оружием судного дня и принудить людей к подчинению путем шантажа.

Но из того, что ИИ что-то может сделать, не значит, что ИИ будет это делать. Люди создадут ИИ, и ответственность за его программирование, то есть за постановку перед ним целей, лежит именно на людях. Однако, к сожалению, люди, создавшие сильный ИИ, оказываются в руках логического парадокса, который будет побуждать их использовать ИИ именно как инструмент для захвата власти в мире. Он выражен в шахматном принципе о необходимости атаки перед угрозой потери преимущества. Когда некая группа создаст первый в мире ИИ, способный к самоусилению, она должна будет сделать выбор, применить ли его для захвата мира или остановить его развитие, отказавшись от неограниченного роста его ресурсов.

Сложность этого выбора в том, что обычно значительные открытия совершаются почти одновременно несколькими группами, и данная группа будет понимать, что в ближайшее время, измеряемое, быть может, днями и неделями, другие группы, возможно, имеющие свою картину мира, также подойдут к созданию мощного ИИ. И эти другие группы могут использовать ИИ, чтобы навязать миру свое видение его будущего, например, создать мир с китайским оттенком, или исламским, или американским.

Более того, поскольку любому человеку свойственно переоценивать свои собственные умственные способности и свою правоту и недооценивать чужие, то первая группа может опасаться того, что другие группы окажутся неразумнее ее и потеряют контроль над ИИ. В этом случае первая группа будет чувствовать моральный долг перед человечеством помешать другим группам в создании ИИ, а для этого вынуждена будет взять на себя тяжкий груз ответственности за мир – и захватить его.

И это было бы страшно, если бы было легко и просто. Однако люди живут внутри огромных государств, которые превосходят их накопленными знаниями и ресурсами во много раз, и не гибнут от этого. Поэтому, вероятно, люди могут продолжать жить и в мире, управляемом ИИ.

Проблема в том, что, хотя кажется, что ИИ легко контролировать, на самом деле эта задача почти нереализуема. Иначе говоря, ИИ является безопасным для человечества до тех пор, пока ему задана правильная система целей.

Наиболее страшный вариант состоит в том, что ИИ начнет реализовывать некую цель, в которой о безопасности человечества ничего не сказано. Классический пример заключается в том, что ИИ предлагают вычислить число «пи» с максимально возможной точностью. ИИ «понимает», что, чтобы сделать это, он должен неограниченно расширить свои вычислительные ресурсы. Для этого ему надо переработать все вещество Земли в вычислительную среду и устранить все причины, которые могут этому помешать. В первую очередь тех программистов, которые могут его отключить, а затем всех остальных людей.

Возможно, читателю может показаться, что сценарий с ИИ, уничтожающим Землю ради вычисления числа «пи», излишне фантастичен. Однако я полагаю, что он менее всего фантастичен, если взглянуть на него глазами современного человека. Разве мог кто-либо поверить на заре развития компьютеров, что распространение самокопирующихся программ, засоряющих компьютеры и ворующих деньги, станет одной из основных проблем компьютерной индустрии будущего? Нет, наверняка вам сказали бы, что такие программы будут невозможны, неэффективны и ни один человек в здравом уме и твердой памяти не будет писать и распространять такие программы. Тем не менее проблема компьютерных вирусов стоит чрезвычайно остро.

Более вероятным сценарием серьезных проблем с ИИ является то, что ему будут заданы определенные нормы безопасности, которые, однако, будут содержать в себе некую тонкую ошибку, которую невозможно обнаружить, не включив ИИ. Отсюда возникает проблема, что безопасность программы непознаваема теоретически. То есть невозможно узнать, является ли некий набор правил безопасным, пока ИИ не испытает эти правила на практике.

История программирования знает множество примеров программ, которые прекрасно работали в лабораториях, 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).

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий
SQL - 48 | 0,104 сек. | 12.52 МБ