Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Бостром Ник - Страница 83

Метод приумножения можно сочетать с техниками корректировки изначально имеющихся у системы целей. Например, можно попробовать манипулировать мотивационными состояниями эмуляторов, управляя цифровым эквивалентом психоактивных веществ (или реальных химических веществ, если речь идет о биологических системах). Сегодня уже есть возможность манипулировать целями и мотивацией при помощи лекарственных препаратов, правда, в ограниченной степени29. Но фармакология будущего сможет предложить лекарства с гораздо более точным и предсказуемым эффектом. Благодаря цифровой среде, в которой существуют эмуляторы, все эти действия существенно упростятся — в ней гораздо легче проводить контролируемые эксперименты и получать непосредственный доступ к любым областям цифрового мозга.

Как и при проведении опытов над живыми существами, эксперименты на имитационных моделях связаны с этическими трудностями, которые невозможно урегулировать лишь с помощью формы информированного согласия. Подобные довольно трудноразрешимые проблемы могут перерасти в настоящие конфликты, тормозящие развитие проектов, связанных с полной эмуляцией головного мозга (скорее всего, будут введены новые этические стандарты и нормативные акты). Сильнее всего это скажется на исследованиях механизмов мотивационной структуры эмуляторов. Результат может оказаться плачевным: из-за недостаточного изучения методов контроля над возможностями имитационных моделей и методов корректировки их конечных целей когнитивные способности эмуляторов начнут неуправляемо совершенствоваться, пока не достигнут потенциально опасного сверхразум­ного уровня. Более того, вполне реально, что в ситуации, когда этические вопросы будут стоять особенно остро, вперед вырвутся наименее щепетильные проектные группы и государства. В то же время если мы снизим свои этические стандарты, то в процессе экспериментальной работы с оцифрованным человеческим разумом ему может быть причинен непоправимый вред, что абсолютно неприемлемо. В любом случае нам придется нести полную ответственность за собственное недобросовестное поведение и нанесенный ущерб имитационным моделям.

При прочих равных условиях соображения этического порядка, скорее всего, заставят нас отказаться от проведения опытов над цифровыми копиями людей. В такой критическо-стратегической ситуации мы будем вынуждены искать альтернативные пути, не требующие столь активного изучения биологического мозга.

Однако не все так однозначно. Готов выслушать ваши возражения: исследования, связанные с полной эмуляцией головного мозга, с меньшей вероятностью будут вызывать этические проблемы, чем разработки в области искусственного интеллекта, на том основании, что нам легче проследить момент становления, когда право на моральный статус начнет обретать именно эмулятор, а не совершенно чужеродный искусственный разум. Если ИИ определенного типа или какие-то его подпроцессы обретут значительный моральный статус прежде, чем мы это распознаем, этические последствия могут быть огромными. Возьмем, например, невероятную легкость, с которой современные программисты создают агентов для обучения с подкреплением и применяют к ним негативные раздражители. Ежедневно создается бесчисленное количество таких агентов, причем не только в научных лабораториях, но и в многочисленных фирмах, где разрабатываются разные приложения и создаются компьютерные игры, содержащие множество­ сложных персонажей. Предположительно, эти агенты еще слишком примитивны, чтобы претендовать на какой-то моральный статус. Но можем ли мы быть уверены на все сто процентов? И еще одно важное замечание: можем мы быть уверены, что узнаем, в какой момент следует остановиться, чтобы программы не начали испытывать страдания?

(В четырнадцатой главе мы вернемся к некоторым более общим стратегическим вопросам, которые возникают при сравнении двух процессов: проведения полной эмуляции головного мозга и создания искусственного интеллекта.)

Институциональное конструирование

Существуют интеллектуальные системы, чьи составляющие сами являются агентами, обладающими интеллектом. В нашем, пока еще человеческом, мире примерами таких систем являются государства и корпорации — они состоят из людей, но в отдельных случаях сами институты могут рассматриваться как самостоятельные, функционально независимые агенты. Мотивация такой сложной системы, как учреждение, зависит не только от мотивов составляющих ее субагентов, но и от того, как эти субагенты организованы. Например, институциональная система диктаторского типа может вести себя так, словно обладает волей, аналогичной воле одного-единственного субагента, исполняющего роль диктатора, а институциональная система демократического типа, напротив, ведет себя так, как будто аккумулирует в себе интересы всех субагентов и выражает совокупную волю всех участников. Однако можно представить такие институты управления, при которых организация не выражает совокупные интересы составляющих ее субагентов. (Теоретически вполне возможно существование тоталитарного государства, дружно ненавидимое всем его населением, поскольку властная структура обладает мощным аппаратом подавления, не допускающим даже мысли о каком бы то ни было гражданском противостоянии — ни о скоординированном восстании, ни об отдельных протестах. В итоге гражданам, не имеющим права ни на всеобщее, ни на одиночное возмущение, остается лишь выполнять функцию винтиков государственной машины.)

Таким образом, создавая соответствующие институты для сложных систем, можно предринять попытки сразу формировать эффективные системы мотивации. В девятой главе мы обсуждали социальную интеграцию как один из вариантов метода контроля над возможностями. Теперь нам надо рассмотреть вопрос социальной интеграции с точки зрения стимулов, с которыми сталкивается агент, существующий в социальном мире равных ему субъектов. Мы сосредоточим внимание на том, что происходит внутри конкретного агента: каким образом его воля определяется его внутренней организацией. Поскольку устройство института такого рода не зависит от крупномасштабного социального инжиниринга или реформ, метод выбора мотивации применим в условиях отдельного проекта создания сверхразума, даже если социоэкономическая среда и международная обстановка не самые благоприятные.

Вероятно, правильнее всего было бы использовать институциональное конструирование в сочетании с методом приумножения. Если мы можем начать с агентов, уже обладающих требуемой мотивацией или даже аналогичной человеческой, то институциональные механизмы и меры предосторожности повысят гарантии, что система не свернет с правильного пути.

Предположим, мы начали с некоторых хорошо мотивированных агентов человеческого типа, например имитационных моделей. Нам требуется повысить когнитивные возможности этих агентов, но нас беспокоит, что совершенствование может нарушить их мотивационную систему. Один из способов справиться с этой проблемой — создать что-то типа организации, в которой отдельные эмуляторы действуют как субагенты. Каждая последующая процедура усовершенствования будет применяться по отношению лишь к небольшой части таких субагентов, а его влияние — оцениваться путем сравнения их поведения с поведением контрольной группы субагентов, не подвергавшихся процедуре улучшения. Когда подтвердится, что совершенствование когнитивных способностей эмуляторов не вредит их мотивации, то процедуру можно начать применять ко всей популяции суб­агентов. Если выяснится, что система мотивации улучшенных субагентов пострадала, они выключаются из дальнейших планов усовершенствования и не допускаются к процессу принятия основных решений (минимум до тех пор, пока организационная система в целом не разовьется до такой степени, что сможет безопасно их реинтегрировать)30. Хотя субагенты с пострадавшей мотивацией могли бы в результате улучшения получить определенное преимущество, они не в состоянии захватить власть в организационной системе или «заразить» своей погрешностью всех остальных, поскольку представляют собой небольшое меньшинство всего сообщества субагентов. То есть коллективный­ интеллект и возможности системы будут постепенно повышаться в результате последовательных небольших шагов, притом что правильность каждого шага проверяется субагентами, обладающими не намного меньшими способностями, чем субагенты, появляющиеся в результате очередного шага.