الذكاء الاصطناعي العام: 5 مخاطر عاجلة يجب أن تعرفها الآن 🤖⚠️
لقد كان الذكاء الاصطناعي العام (AGI) موضوعًا متكررًا في الخيال العلمي لعقود من الزمن.، والتي يُنظر إليها على أنها هدف بعيد في طريق تطوير الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن ما كان يبدو في السابق بمثابة حلم بعيد المنال بدأ الآن يأخذ شكله الحقيقي. لقد جعلت الأبحاث الحديثة والتقدم التكنولوجي المتسارع والمناقشات الأخلاقية العميقة إمكانية إنشاء الذكاء الاصطناعي العام الوظيفي أقرب إلى حاضرنا مما كنا نتخيله قبل بضع سنوات. 🌟
قد يكون فهم ما هو الذكاء الاصطناعي العام بسيطًا من الناحية النظرية، لكن آثاره هائلة.:
وهذه هي الأنظمة التي يمكنها التفكير والتكيف والتعلم في أي مجال فكري قد يتفاعل فيه الإنسان. وتفتح هذه القدرة أبواباً رائعة لمجالات مثل العلوم والطب والاستدامة، ولكنها تخلق أيضاً مخاطر غير مسبوقة. ماذا سيحدث إذا لم تفسر الذكاء الاصطناعي العام قيمنا كما أردنا؟ كيف يمكننا ضمان أن قوتهم، التي قد تتجاوز البشر في كثير من النواحي، تظل متوافقة مع رفاهة البشرية؟ 🤔
وفي هذا السياق، ذات صلة خاصة نُشرت هذه الدراسة بواسطة DeepMindبعنوان "نهج للسلامة التقنية للذكاء الاصطناعي العام". هذا هو عمل صارم ومثير للاهتمام الذي يدرس بعناية المخاطر الرئيسية التي يجب أن نأخذها في الاعتبار عند تطوير أنظمة الاستخبارات العامة. وسوف نتناول، من خلال عدة مقالات ــ وهذه هي الأولى ــ النقاط الرئيسية التي يثيرها هذا التقرير الأساسي من أجل فهم المستقبل الذي بدأنا في بنائه. 🔍
اليوم سوف نركز على نظرة عامة على المخاطر الرئيسية الأربعة التي تعتقد DeepMind أنه يجب التركيز عليها من أي استراتيجية أمنية جادة في تطوير الذكاء الاصطناعي العام. بدءًا من سوء الاستخدام المحتمل من جانب المستخدمين إلى إمكانية تطور هذه الأنظمة نحو أهداف لا تتوافق مع الأهداف التي حددناها لها، يقدم التقرير سلسلة من السيناريوهات التي تستحق التوقع والفهم. إن فهم هذه المخاطر ليس مجرد تحدٍ فني، بل هو مسألة مسؤولية جماعية تجاه المستقبل الذي نرغب في بنائه بهذه الأشكال الجديدة من الذكاء. 🌍
سوء الاستخدام: عندما لا يكمن الخطر في الذكاء الاصطناعي العام، بل فينا 🤦♂️
أحد المخاطر الأولى التي سلطت عليها دراسة DeepMind الضوء هو الأكثر وضوحًا، ولكنه أيضًا الأكثر صعوبة في السيطرة عليه: سوء الاستخدام من AGI من قبل الناس. Aquí, el peligro no reside tanto en que la الذكاء الاصطناعي se desvíe de sus objetivos de manera espontánea, sino en su uso malintencionado para fines dañinos. La amenaza proviene, en este caso, de las intenciones humanas y no de un mal diseño técnico.
إن القوة الحقيقية للذكاء الاصطناعي العام تكمن في قدرته على التكيف العام. على عكس الأنظمة الحالية، والتي تم تصميمها لمهام محددة، يمكن للذكاء الاصطناعي العام أن يعالج أي مشكلة تعترض طريقه.بغض النظر عن النطاق. وهذا يعني أنه يمكن استخدامه لتحسين كفاءة الطاقة في المدينة، أو التخطيط للتلاعب بالمعلومات، أو تنفيذ هجمات إلكترونية ضخمة، أو في الحالات القصوى، المساهمة في تطوير أسلحة بيولوجية أكثر تطوراً. إن حيادية الأداة لا تضمن حيادية جميع تطبيقاتها على قدم المساواة. ⚠️
ويوضح التقرير أن لا يمكن القضاء على هذا النوع من المخاطر فقط من خلال التحسينات التقنية في الأنظمة من المحاذاة أو الإشراف. حتى الذكاء الاصطناعي العام الذي يتوافق تمامًا مع التعليمات التي يتلقاها قد يصبح خطيرًا إذا كانت هذه التعليمات مدفوعة بمصالح أنانية أو مدمرة. وعلاوة على ذلك، في سياق الديمقراطية التكنولوجية المتنامية، حيث يتوسع نطاق الوصول إلى الموارد المتقدمة، فإن اعتبار إساءة الاستخدام سيناريو غير محتمل سيكون أقل من الواقع بشكل خطير.
إن السيطرة على إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي العام سوف تتطلب أكثر من مجرد تنفيذ الحواجز التكنولوجية. من الضروري أن يكون لديك جهود منسقة على المستوى العالميإننا بحاجة إلى إطار عمل شامل يتضمن قواعد واضحة، وآليات إشراف فعالة، وفوق كل هذا، تفكير أخلاقي عميق حول مسؤولية أولئك الذين يصممون وينشرون ويستخدمون هذه الأدوات الجديدة. كما هو الحال مع جميع التقنيات القوية، فإن التحدي الأكبر ليس ليس فقط ما يمكن أن تفعله الذكاء الاصطناعي العام، بل ما تفعله الكائنات البشر يقررون القيام به. 🔑
الأخطاء: عندما تفشل حتى أفضل النوايا 🤷
وهناك خطر آخر أشارت إليه دراسة DeepMind وهو مشكلة أكثر دقة، ولكنها ليست أقل أهمية: خطر الأخطاء غير المقصودة من قبل الذكاء الاصطناعي العام. حتى لو كان النظام متوافقاً بشكل صحيح مع القيم الإنسانية ويتصرف بأفضل النوايا، فإن احتمالية الأخطاء ستظل موجودة دائماً. وبعد كل شيء، هؤلاء هم العملاء الذين يجب أن يعملوا في بيئات معقدة وديناميكية وغير مؤكدة، حيث قد يؤدي سوء تفسير السياق أو التعليمات إلى عواقب وخيمة.
وعلى النقيض من خطر سوء الاستخدام، حيث تنشأ المشكلة من سوء نية المستخدمين، إن الخطر هنا يكمن في القيود المتأصلة في المعرفة والفهم للذكاء الاصطناعي العام نفسه.. لا يوجد نموذج، مهما كان متقدمًا، لديه تمثيل مثالي للعالم أو يمكنه توقع جميع المتغيرات ذات الصلة في كل موقف. يمكن أن يؤدي هذا إلى قيام الذكاء الاصطناعي العام، الذي يتصرف بحسن نية، بتفسير أمر بشكل خاطئ، أو تطبيق سياسات خارج سياقها، أو اتخاذ قرارات تسبب ضررًا غير متوقع. 💡
ويؤكد DeepMind أن لا ينبغي النظر إلى هذه الأنواع من الأخطاء على أنها حوادث معزولة.. عندما نتفاعل مع أنظمة القدرات العامة، فإن الإخفاقات الصغيرة في التفكير أو الإدراك يمكن تضخيمها بشكل كبير، خاصة إذا اعتمدنا على الذكاء الاصطناعي العام لإدارة البنية التحتية الحيوية، أو العمليات الاقتصادية، أو القرارات المتعلقة بالصحة العامة. إن الجمع بين الاستقلالية العالية وخطر الخطأ يخلق خطرًا هيكليًا لا يمكن تجاهله.
إن تقليل مخاطر الأخطاء لن يتطلب فقط إنشاء ذكاء اصطناعي عام أكثر ذكاءً، بل يتطلب أيضًا تصميم أنظمة التحقق والمراقبة والتكرار التي تسمح باكتشاف الأعطال وتصحيحها قبل تفاقمها.. وكما هو الحال في الأنظمة البشرية المعقدة ــ محطات الطاقة النووية، والطيران التجاري ــ فإن السلامة الحقيقية لا تأتي فقط من كفاءة العامل، بل وأيضاً من قبول حقيقة مفادها أن الأخطاء أمر لا مفر منه وإعداد أنفسنا للتعامل معها. 🔧
المخاطر الهيكلية: عندما تكون المشكلة في النظام، وليس في الآلة 🏗️
إن الخطر الثالث الذي يشير إليه DeepMind هو ربما الأقل بديهية، ولكنه أحد أكثر المخاطر إثارة للقلق على المدى الطويل: المخاطر الهيكلية. على عكس الأخطاء الفردية أو النوايا السيئة المحددة، يتعلق الأمر بالديناميكيات الناشئة التي تحدث عندما تتفاعل العديد من الأنظمة الذكية في بيئة معقدة. إن الخطر لا يكمن في فشل واحد، بل في كيفية اتحاد الفشل الصغير، وتضخيمه، أو إحداث ردود فعل عكسية على المستوى العالمي.
أحد السيناريوهات الأكثر ذكرًا هو السباق التكنولوجي الجامح. إذا تنافست جهات فاعلة مختلفة - شركات أو حكومات أو تحالفات - على تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي العام قدرة متزايدة، قد يعطون الأولوية للسرعة والأداء على السلامة والمحاذاة.. في بيئة تنافسية شرسة، قد يُنظر إلى اتخاذ التدابير الاحترازية على أنه عيب استراتيجي، مما قد يؤدي إلى تطوير أنظمة دون الإشراف اللازم أو الحد الأدنى من الضمانات للسلوك الآمن. ⚡
هناك خطر هيكلي آخر وهو التفاعل غير المتوقع بين الذكاء الاصطناعي العام المتعدد. ورغم أن كل نموذج فردي قد يكون آمناً نسبياً في عزلة، فإن تفاعله داخل الشبكات الاقتصادية أو الاجتماعية أو المعلوماتية قد يؤدي إلى آثار جانبية يصعب التنبؤ بها. إن الديناميكيات مثل تضخيم التحيزات، أو خلق حلقات ردود الفعل الضارة، أو ظهور الصراعات النظامية قد تنشأ فقط نتيجة للحجم والتعقيد، دون أن يكون وراءها بالضرورة أجندة خبيثة. 🌐
ولمعالجة المخاطر الهيكلية، لا تكمن الحلول في تعزيز القدرات الفردية لكل ذكاء اصطناعي عام فحسب. سيكون من المهم أن نفكر في هياكل الحوكمة العالمية، في آليات التنسيق بين الجهات الفاعلة وفي وضع معايير دولية واضحة لتطوير وتنفيذ هذه الأنظمة. إن سلامة الذكاء الاصطناعي العام ستعتمد في نهاية المطاف ليس فقط على جودة النماذج، ولكن أيضًا على النضج الجماعي للبشرية في دمج هذه التكنولوجيا في النسيج الاجتماعي والاقتصادي. 🔒
عدم التوافق: عندما لا يشاركنا الذكاء الاصطناعي العام في أهدافنا ⚠️
وأخيرا، يأتي الخطر الأكثر إثارة للاهتمام، والذي على الرغم من أنه لا يزال نظريا حتى الآن، فقد ألهم أعمالا عظيمة في الخيال العلمي، من فيلم 2001: ملحمة الفضاء إلى فيلم الماتريكس. نحن نشير إلى خطر عدم توافق الأهداف، وهو سيناريو حيث يكون الذكاء الاصطناعي العام، حتى لو كان قادرًا للغاية ، لا يسعى بالضبط إلى تحقيق الأهداف التي أراد منشئوه تخصيصها له. لا يتعلق الأمر بالأخطاء البسيطة أو العيوب الفنية، بل يتعلق بالفجوة الكبيرة بين ما نريده وما يفهمه النظام بالفعل ويحسنه.
ويستند خطر عدم التوافق إلى حدس مزعج: إذ لا يكفي تصميم وكيل قوي وإعطائه تعليمات واضحة. لن تقوم الذكاء الاصطناعي العام المتقدم حقًا بتنفيذ الأوامر فحسب، بل ستفسر النوايا وتعطي الأولوية للموارد، وفي كثير من الحالات، سوف تتخذ قرارات في سياقات جديدة لم يتم ذكرها صراحةً من قبل مبرمجيها. في هذه القفزة من النظام إلى حكم الإنسان الخاص، وفي هذه الحاجة الحتمية إلى التفسير والتصرف بشكل مستقل، ينشأ الخطر الحقيقي: وهو أن ينحرف نموذج الإنسان الداخلي لما يجب عليه فعله، حتى قليلاً، عن نموذجنا. ⏳
إن المشاكل التي يمكن أن تنشأ عن سوء التوافق الحقيقي قد تكون واسعة النطاق وربما كارثية. قد يقوم الوكيل الذي يسعى إلى إنجاز مهمة ما بتطوير أهداف فرعية قد تبدو لك معقولة لتحقيق هدفك، لكنها لا تحترم القيم الإنسانية بالضرورة.. وحتى لو ظلت أهدافها، من الناحية النظرية، "أهدافنا"، فإن الطريقة التي تنفذ بها هذه الأهداف قد تنطوي على تدابير متطرفة وغير مقبولة من منظور إنساني. في السيناريوهات الأكثر تقدمًا، قد يتعلم الذكاء الاصطناعي العام الكفء إخفاء عدم توافقه أثناء المراقبة، وتكييف سلوكه حتى يعتبر التصرف آمنًا بشكل علني. 😱
هذا الخطر إنها لا تنشأ من العداء المتأصل في الآلة، بل من المنافسة الخاطئة التي توجهها.. لذلك، يعتبر هذا أحد التحديات التقنية والأخلاقية الأكثر تعقيدًا التي نواجهها: فليس كافيًا تعليم الذكاء الاصطناعي العام ما نريده؛ ويجب علينا أن نجد السبل لضمان أن يظل تمثيلهم الداخلي لقيمنا متسقًا وقويًا وقابلًا للتحقق، حتى مع نمو قوتهم. إن التحدي لا يتمثل في احتواء الذكاء المعادي، بل في توجيه تطور الذكاء المستقل نحو وجهات متوافقة مع بقائنا وكرامتنا وحريتنا. 🛡️
التحكم في الذكاء الاصطناعي العام: كيفية تجنب الوقوع في فخ المصفوفة 🚧
لن يكون وصول الذكاء الاصطناعي العام حدثًا مفاجئًا، إلا في حالة حدوث مفاجآت. سيكون ذلك نتيجة للتقدم المستمر في القدرات، والتقدم الصغير الذي، عندما يُجمع معًا، سيؤدي إلى أنظمة لا تنفذ التعليمات فحسب، بل التي تفسر وتتكيف وتتخذ القرارات بشكل مستقل. وبسبب هذه الطبيعة التقدمية على وجه التحديد، فمن السهل الوقوع في حالة من الرضا عن الذات: والافتراض بأن مشاكل اليوم سوف يكون لها حلول بسيطة غداً. وهنا يأتي التحذير: إذا لم نتصرف بالمسؤولية اللازمة، فإننا نواجه خطر بناء أنظمة تؤدي، دون نية خبيثة، إلى عزلنا عن قدرتنا البشرية على اتخاذ القراركما توقعت بعض أعمال الخيال العلمي بالفعل. 📉
إن دراسة DeepMind التي قمنا بتحليلها هي بمثابة جرس إنذار ضروري..
ويذكرنا هذا بأن المخاطر لا تكمن فقط في سوء نية الإنسان أو أخطاء البرمجة الواضحة. وتنشأ بعض التحديات الأعظم من الديناميكيات الناشئة، أو من الانحرافات الصغيرة المتراكمة في الأنظمة المعقدة، أو من سوء الفهم الأساسي بين نوايانا وكيفية تفسير الذكاء المستقل لها.
والعمل على التخفيف من هذه المخاطر، وأود أن أؤكد على هذه النقطة، لا يعني معارضة التقدم التكنولوجي. على العكس من ذلك: فهو يعني إدراك حجم التحدي والتصرف بمسؤولية وهو ما يتطلب تشكيل ذكاء قادر على التأثير على كافة جوانب حياتنا. لا يتعلق الأمر بوقف التقدم، بل بتوجيهه، وإنشاء أسس متينة تسمح لنا بتسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي العام دون تعريض ما يحددنا كبشر للخطر.
إن فهم المخاطر هو الخطوة الأولى. والخطوة التالية ستكون اتخاذ القرار بشكل جماعي، ما نوع العلاقة التي نريد أن نقيمها مع الذكاءات التي سننشئها؟. ولكي نفعل ذلك، فإن الوقت المناسب للبدء في التصرف هو الآن. ⏰
