AGI: 5 ความเสี่ยงเร่งด่วนที่คุณควรทราบตอนนี้ 🤖⚠️

AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) เป็นหัวข้อที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ในนิยายวิทยาศาสตร์มานานหลายทศวรรษซึ่งถือเป็นเป้าหมายอันห่างไกลบนเส้นทางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ครั้งหนึ่งเคยดูเหมือนเป็นความฝันอันห่างไกล ตอนนี้เริ่มเป็นรูปเป็นร่างแล้ว งานวิจัยล่าสุด ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็ว และการอภิปรายทางจริยธรรมที่ลึกซึ้งทำให้สามารถสร้าง AGI ที่ใช้งานได้จริงซึ่งใกล้เคียงกับปัจจุบันมากกว่าที่เราจะจินตนาการได้เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา

การทำความเข้าใจว่า AGI คืออะไรอาจเป็นเรื่องง่ายในทางทฤษฎี แต่ผลที่ตามมานั้นมหาศาล:

สิ่งเหล่านี้เป็นระบบที่สามารถใช้เหตุผล ปรับตัว และเรียนรู้ได้ในทุกพื้นที่ทางปัญญาที่มนุษย์อาจโต้ตอบได้ ความสามารถนี้จะเปิดประตูอันน่าทึ่งให้กับสาขาต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ การแพทย์ และความยั่งยืน แต่ก็ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนเช่นกัน จะเกิดอะไรขึ้นถ้า AGI ไม่ตีความค่านิยมของเราตามที่เราตั้งใจไว้? เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าพลังของพวกเขา ซึ่งอาจเหนือกว่ามนุษย์ในหลายๆ ด้าน จะยังคงสอดคล้องกับความเป็นอยู่ที่ดีของมนุษยชาติ?

ในบริบทนี้ มีความเกี่ยวข้องเป็นพิเศษ การศึกษานี้ตีพิมพ์ โดย DeepMindมีชื่อว่า แนวทางสู่ความปลอดภัยทางเทคนิคของ AGI นี่คือ งานที่เข้มงวดและน่าสนใจ ซึ่งตรวจสอบความเสี่ยงหลักๆ อย่างรอบคอบซึ่งเราต้องพิจารณาเมื่อพัฒนาระบบข่าวกรองทั่วไป ในบทความหลายบทความ (บทความนี้เป็นบทความแรก) เราจะเจาะลึกประเด็นสำคัญต่างๆ ที่ได้รับจากรายงานอันจำเป็นนี้ เพื่อทำความเข้าใจอนาคตที่เรากำลังเริ่มสร้างขึ้น

วันนี้เราจะมาเน้นเรื่อง ภาพรวมของความเสี่ยงหลักสี่ประการที่ DeepMind เชื่อว่าควรเน้นเป็นพิเศษ ของกลยุทธ์ความปลอดภัยที่จริงจังใดๆ ในการพัฒนา AGI รายงานนี้ได้นำเสนอสถานการณ์ต่างๆ มากมายที่ควรคาดการณ์และทำความเข้าใจ จากการที่ผู้ใช้อาจนำไปใช้ในทางที่ผิดไปจนถึงความเป็นไปได้ที่ระบบเหล่านี้จะพัฒนาไปสู่เป้าหมายที่ไม่สอดคล้องกับที่เราได้กำหนดไว้ การทำความเข้าใจความเสี่ยงเหล่านี้ไม่ใช่เพียงแค่ความท้าทายทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องของความรับผิดชอบร่วมกันที่มีต่อ อนาคตที่เราปรารถนาจะสร้างด้วยรูปแบบใหม่ของปัญญาเหล่านี้-

การใช้ผิดวิธี: เมื่อความอันตรายไม่ได้อยู่ที่ AGI แต่ในตัวเรา 🤦‍♂️

ความเสี่ยงประการแรกที่การศึกษาของ DeepMind เน้นย้ำนั้นเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดที่สุดแต่ก็ควบคุมได้ยากที่สุดด้วยเช่นกัน: การใช้ในทางที่ผิด จาก AGI โดยผู้คน- อันตรายที่นี่ไม่ได้อยู่ที่การที่ปัญญาประดิษฐ์หลงไปจากเป้าหมายโดยไม่ได้ตั้งใจ แต่ยังอยู่ที่การใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างผิดวัตถุประสงค์เพื่อจุดประสงค์ที่เป็นอันตรายอีกด้วย ภัยคุกคามในกรณีนี้มาจากเจตนาของมนุษย์ ไม่ใช่จากการออกแบบทางเทคนิคที่ไม่ดี

พลังที่แท้จริงของ AGI อยู่ที่ความสามารถในการปรับตัวให้ทั่วถึง ต่างจากระบบปัจจุบันซึ่งออกแบบมาเพื่องานเฉพาะ AGI สามารถแก้ไขปัญหาใดๆ ที่เกิดขึ้นได้, ไม่คำนึงถึงขอบเขต. ซึ่งหมายความว่าสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานของเมือง วางแผนจัดการข้อมูล ดำเนินการโจมตีทางไซเบอร์ครั้งใหญ่ หรือในกรณีร้ายแรงสุด อาจช่วยพัฒนาอาวุธชีวภาพที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ความเป็นกลางของเครื่องมือไม่ได้รับประกันว่าแอปพลิเคชันทั้งหมดจะเป็นกลางเท่าเทียมกัน

รายงานชี้แจงว่า ความเสี่ยงประเภทนี้ไม่สามารถขจัดได้ด้วยการปรับปรุงทางเทคนิคในระบบเท่านั้น ของการจัดวางหรือการกำกับดูแล แม้แต่ AGI ที่สอดคล้องกับคำสั่งที่ได้รับอย่างสมบูรณ์แบบก็อาจเป็นอันตรายได้หากคำสั่งเหล่านั้นมีแรงจูงใจจากผลประโยชน์ส่วนตัวหรือเพื่อทำลายล้าง ยิ่งไปกว่านั้น ในบริบทของการประชาธิปไตยทางเทคโนโลยีที่กำลังเติบโต ซึ่งการเข้าถึงทรัพยากรขั้นสูงกำลังขยายตัวมากขึ้น การพิจารณาว่าการใช้ในทางที่ผิดเป็นสถานการณ์ที่ไม่น่าจะเกิดขึ้นได้ ถือเป็นการประเมินต่ำเกินไปอย่างยิ่ง

การควบคุมการใช้ AGI อย่างผิดวิธีจะต้องใช้มากกว่าแค่การนำอุปสรรคด้านเทคโนโลยีมาใช้ การมีเป็นสิ่งสำคัญ การประสานงานความพยายามในระดับโลกซึ่งรวมถึงกฎระเบียบที่ชัดเจน กลไกการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพ และเหนือสิ่งอื่นใดคือการไตร่ตรองทางจริยธรรมอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความรับผิดชอบของผู้ที่ออกแบบ ใช้ และใช้เครื่องมือใหม่เหล่านี้ เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอันทรงพลังทั้งหมด ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดไม่ใช่ ไม่เพียงแต่สิ่งที่ AGI ทำได้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงสิ่งที่สิ่งมีชีวิต มนุษย์ตัดสินใจที่จะทำมัน

ความผิดพลาด: เมื่อแม้แต่ความตั้งใจดีที่สุดก็อาจล้มเหลวได้ 🤷

ความเสี่ยงอีกประการหนึ่งที่ชี้ให้เห็นในงานศึกษาวิจัยของ DeepMind เป็นปัญหาที่ละเอียดอ่อนกว่าแต่ไม่เกี่ยวข้องน้อยกว่า: ความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดที่ไม่ได้ตั้งใจของ AGI- แม้ว่าระบบจะสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์และดำเนินการด้วยความตั้งใจดีก็ตาม ความเป็นไปได้ที่อาจเกิดข้อผิดพลาดก็ยังคงมีอยู่เสมอ ท้ายที่สุดแล้ว ตัวแทนเหล่านี้จะต้องปฏิบัติงานในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน ไดนามิก และไม่แน่นอน ซึ่งการตีความบริบทหรือคำสั่งที่ผิดพลาดอาจส่งผลร้ายแรงได้

ตรงกันข้ามกับความเสี่ยงจากการใช้งานผิดวัตถุประสงค์ ซึ่งปัญหาเกิดจากความไม่ซื่อสัตย์ของผู้ใช้งาน อันตรายที่นี่อยู่ที่ข้อจำกัดโดยธรรมชาติของความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับ AGI เอง- ไม่มีโมเดลใดไม่ว่าจะก้าวหน้าเพียงใดก็สามารถแสดงโลกได้อย่างสมบูรณ์แบบหรือคาดการณ์ตัวแปรที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในทุกสถานการณ์ได้ สิ่งนี้อาจนำไปสู่การที่ AGI ซึ่งดำเนินการโดยสุจริตใจ ตีความคำสั่งอย่างผิดๆ ใช้นโยบายที่ไม่ตรงบริบท หรือตัดสินใจที่ก่อให้เกิดอันตรายที่ไม่คาดคิด

DeepMind เน้นย้ำว่า ข้อผิดพลาดประเภทนี้ไม่ควรมองว่าเป็นอุบัติเหตุที่เกิดขึ้นครั้งเดียว- เมื่อเราโต้ตอบกับระบบความสามารถทั่วไป ความล้มเหลวเล็กน้อยในการใช้เหตุผลหรือการรับรู้ สามารถขยายได้อย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเราพึ่งพา AGI ในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ กระบวนการทางเศรษฐกิจ หรือการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับสาธารณสุข การผสมผสานระหว่างความเป็นอิสระสูงกับความเสี่ยงต่อข้อผิดพลาดก่อให้เกิดอันตรายเชิงโครงสร้างที่ไม่สามารถละเลยได้

การลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดไม่เพียงแต่ต้องสร้าง AGI ที่ชาญฉลาดขึ้นเท่านั้น แต่ยังต้อง ออกแบบระบบการตรวจสอบ การติดตาม และความซ้ำซ้อนที่ทำให้สามารถตรวจพบและแก้ไขความล้มเหลวได้ก่อนที่จะลุกลาม- เช่นเดียวกับระบบที่ซับซ้อนของมนุษย์ เช่น โรงไฟฟ้านิวเคลียร์ การบินพาณิชย์ ความปลอดภัยที่แท้จริงไม่ได้มาจากความสามารถของตัวแทนเท่านั้น แต่ยังมาจากการยอมรับว่าข้อผิดพลาดเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และเตรียมตัวเราให้พร้อมที่จะจัดการกับข้อผิดพลาดเหล่านั้นด้วย

ความเสี่ยงด้านโครงสร้าง: เมื่อปัญหาอยู่ที่ระบบ ไม่ใช่เครื่องจักร 🏗️

ความเสี่ยงประการที่สามที่ DeepMind ชี้ให้เห็นอาจเป็นความเสี่ยงที่คาดเดาได้ยากที่สุด แต่เป็นหนึ่งในความเสี่ยงที่น่ากังวลที่สุดในระยะยาว นั่นก็คือ ความเสี่ยงด้านโครงสร้าง ซึ่งแตกต่างจากความผิดพลาดของแต่ละคนหรือเจตนาไม่ดีที่เฉพาะเจาะจง นี่คือเรื่องของพลวัตที่เกิดขึ้นใหม่ที่เกิดขึ้นเมื่อ ระบบอัจฉริยะหลายระบบโต้ตอบกันในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน- สิ่งที่เป็นอันตรายไม่ได้อยู่ที่ความล้มเหลวเพียงครั้งเดียว แต่เป็นการที่ความล้มเหลวเล็กๆ น้อยๆ รวมกัน ขยายตัว หรือส่งผลสะท้อนกลับในระดับโลกได้อย่างไร

หนึ่งในสถานการณ์ที่ถูกกล่าวถึงบ่อยที่สุดคือการแข่งขันทางเทคโนโลยีที่ควบคุมไม่ได้ หากผู้แสดงที่แตกต่างกัน—บริษัท รัฐบาล หรือพันธมิตร—แข่งขันกันเพื่อ พัฒนาและใช้งาน AGI มีความสามารถเพิ่มมากขึ้น พวกเขาอาจให้ความสำคัญกับความเร็วและประสิทธิภาพมากกว่าความปลอดภัยและการจัดตำแหน่ง- ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันอย่างดุเดือด การใช้มาตรการป้องกันอาจถือเป็นข้อเสียเปรียบเชิงกลยุทธ์ ซึ่งอาจนำไปสู่การพัฒนาระบบที่ขาดการกำกับดูแลที่จำเป็นหรือการรับประกันขั้นต่ำของพฤติกรรมที่ปลอดภัย

อันตรายทางโครงสร้างอีกประการหนึ่งคือ การโต้ตอบที่ไม่คาดคิดระหว่าง AGI หลายตัว- แม้ว่าแบบจำลองแต่ละแบบอาจค่อนข้างปลอดภัยเมื่อแยกจากกัน แต่การโต้ตอบภายในเครือข่ายเศรษฐกิจ สังคม หรือข้อมูลอาจก่อให้เกิดผลข้างเคียงที่ยากต่อการคาดเดา พลวัตต่างๆ เช่น การขยายอคติ การสร้างวงจรป้อนกลับที่เป็นอันตราย หรือการเกิดขึ้นของความขัดแย้งในระบบ อาจเกิดขึ้นได้จากขนาดและความซับซ้อนเท่านั้น โดยไม่จำเป็นต้องมีแผนร้ายใดๆ อยู่เบื้องหลัง

เพื่อจัดการกับความเสี่ยงเชิงโครงสร้าง การแก้ปัญหาไม่ได้อยู่ที่การเสริมสร้างขีดความสามารถเฉพาะตัวของ AGI แต่ละรายการเพียงอย่างเดียว มันจะเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องคิดถึง สถาปัตยกรรมการกำกับดูแลระดับโลก, ใน กลไกการประสานงานระหว่างผู้แสดง และใน การจัดตั้งมาตรฐานสากลที่ชัดเจน เพื่อการพัฒนาและการนำระบบเหล่านี้ไปใช้ ในที่สุดแล้ว ความปลอดภัยของ AGI จะไม่เพียงแค่ขึ้นอยู่กับคุณภาพของโมเดลเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความพร้อมของมนุษยชาติในการบูรณาการเทคโนโลยีนี้เข้ากับโครงสร้างทางสังคมและเศรษฐกิจด้วย

ความไม่สอดคล้องกัน: เมื่อ AGI ไม่แบ่งปันเป้าหมายของเรา ⚠️

ในที่สุด ก็มาถึงความเสี่ยงอันน่าสนใจที่สุด ซึ่งแม้ปัจจุบันจะเป็นเพียงทางทฤษฎีเท่านั้น แต่กลับเป็นแรงบันดาลใจให้เกิดผลงานนิยายวิทยาศาสตร์ที่ยิ่งใหญ่มากมาย เช่น 2001: A Space Odyssey จนถึง The Matrix เรากำลังอ้างถึงความเสี่ยงของการจัดวางเป้าหมายที่ไม่ตรงกัน ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ AGI แม้ว่าจะมีความสามารถสูงมาก ไม่ได้ทำตามวัตถุประสงค์ที่ผู้สร้างตั้งใจจะมอบหมายให้แน่นอน- นี่ไม่ใช่เรื่องของข้อบกพร่องเล็กๆ น้อยๆ หรือข้อบกพร่องทางเทคนิค แต่เป็นช่องว่างที่สำคัญระหว่างสิ่งที่เราต้องการและสิ่งที่ระบบเข้าใจและปรับให้เหมาะสมจริงๆ

ความเสี่ยงของการจัดตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องนั้นขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณที่น่ากังวล นั่นคือ การออกแบบตัวแทนที่มีประสิทธิภาพและให้คำแนะนำที่ชัดเจนนั้นไม่เพียงพอ AGI ขั้นสูงที่แท้จริงจะไม่เพียงแต่ปฏิบัติตามคำสั่งเท่านั้น แต่จะตีความเจตนา กำหนดลำดับความสำคัญของทรัพยากร และในหลายๆ กรณี จะตัดสินใจในบริบทใหม่ที่ไม่ได้ระบุไว้ชัดเจนโดยโปรแกรมเมอร์- ในการก้าวกระโดดจากการมีระเบียบไปสู่การตัดสินใจของตนเอง ในความต้องการที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในการตีความและกระทำอย่างอิสระนี้ อันตรายที่แท้จริงเกิดขึ้น: ว่าแบบจำลองภายในของตนเองเกี่ยวกับสิ่งที่ควรทำอาจเบี่ยงเบนไปจากของเราแม้เพียงเล็กน้อยก็ตาม

ปัญหาต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการจัดตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องนั้นมีมากมายและอาจกลายเป็นหายนะได้ ตัวแทนที่ต้องการบรรลุภารกิจอาจพัฒนาเป้าหมายย่อยที่ พวกเขาอาจดูสมเหตุสมผลสำหรับคุณในการบรรลุเป้าหมาย แต่พวกเขาไม่ได้เคารพคุณค่าของมนุษย์เสมอไป- แม้ว่าเป้าหมายจะยังคงเป็น "ของเรา" ในทางทฤษฎี แต่การดำเนินการตามเป้าหมายอาจต้องใช้มาตรการที่รุนแรงและไม่สามารถยอมรับได้จากมุมมองของมนุษย์ ในสถานการณ์ขั้นสูงกว่านี้ AGI ที่มีความสามารถเพียงพออาจเรียนรู้ที่จะซ่อนการจัดตำแหน่งที่ไม่ถูกต้องเมื่ออยู่ภายใต้การสังเกต และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมจนกว่าจะถือว่าการกระทำนั้นปลอดภัยอย่างเปิดเผย

ความเสี่ยงนี้ มันไม่ได้เกิดจากความเป็นศัตรูโดยธรรมชาติของเครื่องจักร แต่เกิดจากการแข่งขันที่มุ่งผิดทาง- ดังนั้นจึงถือเป็นความท้าทายทางเทคนิคและจริยธรรมที่ซับซ้อนที่สุดที่ต้องเผชิญ: การสอน AGI ในสิ่งที่เราต้องการนั้นไม่เพียงพอ เราจะต้องหาหนทางเพื่อให้แน่ใจว่าการแสดงออกภายในของพวกเขาเกี่ยวกับคุณค่าของเรายังคงสอดคล้อง แข็งแกร่ง และตรวจสอบได้ แม้ว่าอำนาจของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นก็ตาม ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การจำกัดปัญญาที่เป็นศัตรู แต่คือการชี้นำวิวัฒนาการของปัญญาที่สามารถทำงานอัตโนมัติไปสู่จุดหมายที่เข้ากันได้กับการอยู่รอด ศักดิ์ศรี และอิสรภาพของเรา

การควบคุม AGI: วิธีหลีกเลี่ยงการสิ้นสุดในเมทริกซ์ 🚧

การมาถึงของ AGI จะไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกะทันหัน เว้นแต่จะมีเรื่องน่าประหลาดใจเกิดขึ้น มันจะเป็นผลลัพธ์ของความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในความสามารถ ความก้าวหน้าเล็กๆ น้อยๆ ที่เมื่อนำมารวมกันจะนำไปสู่ระบบที่ไม่เพียงแต่ดำเนินการตามคำสั่งเท่านั้น แต่ยัง ที่ตีความ ดัดแปลง และนำไปใช้ การตัดสินใจโดยอิสระ เนื่องด้วยธรรมชาติที่ก้าวหน้านี้เอง จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะตกอยู่ในความประมาท โดยคิดว่าปัญหาในปัจจุบันจะยังคงมีวิธีแก้ไขที่ง่ายๆ ในวันพรุ่งนี้ และนี่คือที่มาของคำเตือน: หากเราไม่ดำเนินการด้วยความรับผิดชอบที่จำเป็น เราจะเสี่ยงต่อ... การสร้างระบบที่หากไม่มีเจตนาที่เป็นอันตราย อาจทำให้เราแยกตัวออกจากความสามารถในการตัดสินใจของมนุษย์ได้ตามที่งานนิยายวิทยาศาสตร์บางเรื่องได้คาดการณ์ไว้แล้ว

การศึกษาวิจัย DeepMind ที่เราวิเคราะห์นี้ถือเป็นการเตือนใจให้ตระหนักรู้.

สิ่งนี้ช่วยเตือนเราว่าความเสี่ยงไม่ได้เกิดจากความไม่สุจริตของมนุษย์หรือข้อผิดพลาดในการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนเพียงอย่างเดียว ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดบางประการเกิดจากพลวัตที่เกิดขึ้นใหม่ จากความเบี่ยงเบนเล็กๆ น้อยๆ ที่สะสมอยู่ในระบบที่ซับซ้อน หรือจากความเข้าใจผิดพื้นฐานระหว่างความตั้งใจของเราและวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์จะตีความความตั้งใจเหล่านั้น

กำลังดำเนินการเพื่อบรรเทาความเสี่ยงเหล่านี้ และผมต้องการเน้นย้ำประเด็นนี้ ไม่ได้หมายถึงการต่อต้านความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี- ตรงกันข้าม: มันหมายถึง ตระหนักถึงขนาดของความท้าทายและดำเนินการอย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งต้องมีการสร้างสติปัญญาที่สามารถส่งผลกระทบต่อทุกด้านในชีวิตของเรา ไม่ใช่เรื่องการหยุดยั้งความก้าวหน้า แต่เป็นการกำหนดทิศทาง พร้อมทั้งวางรากฐานที่แข็งแกร่งเพื่อให้เราสามารถใช้ศักยภาพของ AGI ได้ โดยไม่กระทบต่อสิ่งที่กำหนดว่าเราเป็นมนุษย์

การเข้าใจความเสี่ยงถือเป็นขั้นตอนแรก ขั้นตอนต่อไปจะเป็นการตัดสินใจร่วมกัน เราต้องการมีความสัมพันธ์ประเภทใดกับสติปัญญาที่เรากำลังจะสร้างขึ้น?- และเพื่อที่จะทำเช่นนั้น เวลาที่ต้องเริ่มทำคือตอนนี้