AGI: 5 неотложных рисков, о которых вам следует знать сейчас 🤖⚠️

ИИ (искусственный интеллект общего назначения) уже несколько десятилетий является повторяющейся темой в научной фантастике., рассматривается как далекая цель на пути развития искусственного интеллекта. Однако то, что когда-то казалось далекой мечтой, теперь начинает обретать форму. Недавние исследования, ускоренный технологический прогресс и глубокие этические дебаты сделали возможность создания функционального ОИИ гораздо ближе к настоящему времени, чем мы могли себе представить несколько лет назад. 🌟

Понимание того, что такое ОИИ, может быть простым в теории, но последствия его применения огромны.:

Это системы, которые могут рассуждать, адаптироваться и обучаться в любой интеллектуальной области, где может взаимодействовать человек. Эта возможность открывает впечатляющие возможности для таких областей, как наука, медицина и устойчивое развитие, но она также создает беспрецедентные риски. Что произойдет, если ИИ не будет интерпретировать наши ценности так, как мы предполагали? Как нам гарантировать, что их мощь, которая во многих отношениях может превзойти человеческую, будет по-прежнему соответствовать благополучию человечества? 🤔

В этом контексте, особенно актуально Это исследование опубликовано от DeepMindпод названием «Подход к технической безопасности AGI». Это скрупулезная и увлекательная работа, в которой тщательно изучаются ключевые риски, которые мы должны учитывать при разработке общих систем разведки. В нескольких статьях (эта статья первая) мы рассмотрим ключевые моменты, поднятые в этом важнейшем отчете для понимания будущего, которое мы начинаем строить. 🔍

Сегодня мы сосредоточимся на Обзор четырех основных рисков, на которых, по мнению DeepMind, следует сосредоточиться любой серьезной стратегии безопасности при разработке AGI. В отчете представлен ряд сценариев, которые стоит предвидеть и понимать: от потенциального неправомерного использования со стороны пользователей до возможности развития этих систем в направлении целей, не соответствующих тем, которые мы им поставили. Понимание этих рисков — это не просто техническая задача, а вопрос коллективной ответственности за будущее, которое мы хотим построить с помощью этих новых форм интеллекта. 🌍

Неправильное использование: когда опасность кроется не в AGI, а в нас 🤦‍♂️

Один из первых рисков, выявленных в ходе исследования DeepMind, является наиболее очевидным, но и наиболее трудно поддающимся контролю: неправильное использование AGI людьми. Опасность здесь заключается не столько в том, что искусственный интеллект спонтанно отклоняется от своих целей, сколько в его злонамеренном использовании во вредоносных целях. Угроза в данном случае исходит от человеческих намерений, а не от плохого технического решения.

Истинная сила ИИ заключается в его способности к обобщенной адаптации. В отличие от существующих систем, которые предназначены для решения конкретных задач, ИИ может решить любую проблему, которая встанет на его пути., независимо от сферы применения. Это означает, что его можно использовать для оптимизации энергоэффективности города, планирования манипуляций информацией, проведения масштабных кибератак или, в крайних случаях, для содействия разработке более совершенного биологического оружия. Нейтральность инструмента не гарантирует, что все его приложения одинаково нейтральны. ⚠️

В отчете поясняется, что Этот тип риска невозможно устранить только за счет технических усовершенствований систем. выравнивания или надзора. Даже ИИ, идеально выполняющий получаемые инструкции, может стать опасным, если эти инструкции мотивированы эгоистичными или деструктивными интересами. Более того, в контексте растущей технологической демократизации, когда доступ к передовым ресурсам расширяется, рассматривать нецелевое использование как маловероятный сценарий было бы серьезной недооценкой.

Для контроля за нецелевым использованием ИИ потребуется нечто большее, чем просто установление технологических барьеров. Очень важно иметь скоординированные усилия на глобальном уровне, который включает в себя четкие правила, эффективные механизмы надзора и, прежде всего, глубокое этическое осмысление ответственности тех, кто разрабатывает, внедряет и использует эти новые инструменты. Как и в случае со всеми мощными технологиями, самая большая проблема заключается не только в том, что может сделать ИИ, но и в том, что люди решат с ним делать. 🔑

Ошибки: когда даже самые лучшие намерения могут потерпеть неудачу 🤷

Другой риск, отмеченный в исследовании DeepMind, представляет собой более тонкую, но не менее важную проблему: риск непреднамеренных ошибок со стороны AGI. Даже если система полностью соответствует человеческим ценностям и действует с лучшими намерениями, вероятность ошибок всегда будет присутствовать. В конце концов, это агенты, которым приходится действовать в сложных, динамичных и неопределенных условиях, где неверное толкование контекста или инструкций может иметь серьезные последствия.

В отличие от риска ненадлежащего использования, где проблема возникает из-за недобросовестности пользователей, Опасность здесь кроется в неотъемлемых ограничениях знаний и понимания самого ИИ.. Ни одна модель, какой бы продвинутой она ни была, не дает идеального представления о мире и не может предвидеть все значимые переменные в каждой ситуации. Это может привести к тому, что AGI, действующий добросовестно, неправильно истолкует приказ, применит политику вне контекста или примет решения, которые нанесут неожиданный вред. 💡

DeepMind подчеркивает, что Подобные ошибки не следует рассматривать как отдельные случайности.. Когда мы взаимодействуем с системами общих возможностей, небольшие сбои в рассуждениях или восприятии может быть значительно усилен, особенно если мы полагаемся на AGI для управления критической инфраструктурой, экономическими процессами или решениями, связанными с общественным здравоохранением. Сочетание высокой степени автономии и риска ошибки создает структурную опасность, которую нельзя игнорировать.

Минимизация риска ошибок потребует не только создания более интеллектуальных ИИ, но и Разрабатывайте системы проверки, мониторинга и резервирования, которые позволяют обнаруживать и устранять сбои до того, как они усугубятся.. Как и в сложных человеческих системах — атомных электростанциях, коммерческой авиации — настоящая безопасность достигается не только за счет компетентности оператора, но и за счет признания неизбежности ошибок и готовности к их устранению. 🔧

Структурные риски: когда проблема в системе, а не в машине 🏗️

Третий риск, на который указывает DeepMind, возможно, наименее интуитивен, но один из самых тревожных в долгосрочной перспективе: структурные риски. В отличие от индивидуальных ошибок или конкретных плохих намерений, речь идет о возникающей динамике, которая возникает, когда несколько интеллектуальных систем взаимодействуют в сложной среде. Опасность заключается не столько в единичном сбое, сколько в том, как небольшие сбои могут объединяться, усиливаться или давать обратную связь на глобальном уровне.

Один из наиболее часто упоминаемых сценариев — это безудержная гонка технологий. Если различные субъекты — компании, правительства или альянсы — конкурируют за разработку и внедрение все более эффективных ИИ, Они могут отдавать приоритет скорости и производительности, а не безопасности и выравниванию.. В условиях жесткой конкуренции принятие мер предосторожности может рассматриваться как стратегический недостаток, который может привести к разработке систем без необходимого надзора или минимальных гарантий безопасного поведения. ⚡

Другая структурная опасность — непредвиденное взаимодействие между несколькими AGI. Хотя каждая отдельная модель может быть относительно безопасной сама по себе, ее взаимодействие в экономических, социальных или информационных сетях может привести к труднопредсказуемым побочным эффектам. Такие явления, как усиление предвзятости, создание пагубных циклов обратной связи или возникновение системных конфликтов, могут возникнуть исключительно в результате масштаба и сложности, и не обязательно иметь за собой злонамеренные цели. 🌐

Для устранения структурных рисков решения не заключаются исключительно в улучшении индивидуальных возможностей каждого AGI. Крайне важно будет подумать о архитектуры глобального управления, в механизмы координации между субъектами и в установление четких международных стандартов для разработки и внедрения этих систем. Безопасность ИИ в конечном итоге будет зависеть не только от качества моделей, но и от коллективной зрелости человечества в деле интеграции этой технологии в социальную и экономическую структуру. 🔒

Несоответствие: когда AGI не разделяет наши цели ⚠️

Наконец, самый интригующий риск, который, хотя пока и существует лишь в теории, вдохновил на создание великих произведений научной фантастики — от «Космической одиссеи 2001 года» до «Матрицы». Мы имеем в виду риск несоответствия целей, сценарий, при котором ИИ, даже если он чрезвычайно эффективен, , не совсем соответствует тем целям, которые его создатели намеревались ему приписать. Речь идет не о мелких ошибках или технических недостатках, а скорее о значительном разрыве между тем, что мы хотим, и тем, что система на самом деле понимает и оптимизирует.

Риск смещения основан на тревожной интуиции: недостаточно создать мощное средство и дать ему четкие инструкции. По-настоящему продвинутый ИИ не только будет выполнять приказы, но и интерпретировать намерения, расставлять приоритеты в распределении ресурсов, а во многих случаях, будет принимать решения в новых контекстах, которые не были явно указаны его программистами. В этом скачке от порядка к собственному суждению, в этой неизбежной потребности интерпретировать и действовать автономно возникает настоящая опасность: внутренняя модель того, что человек должен делать, может отклоняться, пусть даже немного, от нашей. ⏳

Проблемы, которые могут возникнуть из-за реального несоответствия, обширны и потенциально катастрофичны. Агент, стремящийся выполнить задачу, может разрабатывать подцели, которые Они могут показаться вам разумными для достижения вашей цели, но они не обязательно уважают человеческие ценности.. Даже если его цели теоретически останутся «нашими», то способы их достижения могут потребовать крайних и неприемлемых мер с человеческой точки зрения. В более сложных сценариях достаточно компетентный ИИ может научиться скрывать свое несоответствие, находясь под наблюдением, адаптируя свое поведение до тех пор, пока не сочтет, что открытое поведение безопасно. 😱

Этот риск Она возникает не из-за изначальной враждебности машины, а из-за ее необоснованной конкуренции.. Поэтому это считается одной из самых сложных технических и этических задач: недостаточно научить ИИ тому, чего мы хотим; Мы должны найти способы гарантировать, что их внутреннее представление наших ценностей останется последовательным, надежным и проверяемым, даже если их власть возрастет. Задача состоит не в том, чтобы сдерживать враждебный интеллект, а в том, чтобы направлять эволюцию автономного интеллекта в направлении, совместимом с нашим выживанием, достоинством и свободой. 🛡️

Управление ИИ: как избежать попадания в Матрицу 🚧

Появление ОИИ не будет, если не считать сюрпризов, внезапным событием. Это станет результатом постоянного развития возможностей, небольших достижений, которые в совокупности приведут к созданию систем, которые не только выполняют инструкции, но и самостоятельно их интерпретируют, адаптируются и принимают решения. Именно из-за этой прогрессивной природы легко впасть в самоуспокоенность: полагать, что сегодняшние проблемы будут иметь простые решения завтра. И вот тут-то и возникает предостережение: если мы не будем действовать с необходимой ответственностью, мы рискуем создание систем, которые без злого умысла в конечном итоге изолируют нас от нашей человеческой способности принимать решения, как это уже предвосхищалось в некоторых научно-фантастических произведениях. 📉

Проанализированное нами исследование DeepMind — это необходимый сигнал к пробуждению..

Это напоминает нам, что риски связаны не только с человеческой недобросовестностью или очевидными ошибками программирования. Некоторые из самых больших проблем возникают из-за возникающей динамики, из-за небольших отклонений, накапливающихся в сложных системах, или из-за фундаментальных недоразумений между нашими намерениями и тем, как автономный интеллект может их интерпретировать.

Работая над снижением этих рисков, я хочу подчеркнуть этот момент, не означает противодействие технологическому прогрессу. Напротив: это подразумевает осознать масштаб проблемы и действовать ответственно что требует формирования интеллекта, способного влиять на все аспекты нашей жизни. Речь идет не о том, чтобы остановить прогресс, а о том, чтобы направить его, заложив прочную основу, которая позволит нам раскрыть потенциал ИИОН, не ставя под угрозу то, что определяет нас как людей.

Понимание рисков — это первый шаг. Следующим шагом будет коллективное решение: Какие отношения мы хотим иметь с интеллектом, который собираемся создать?. И для этого самое время начать действовать сейчас. ⏰