Привлекательность метода приумножения может расти прямо пропорционально нашему разочарованию в других подходах к решению проблемы контроля. Создание системы мотивации для зародыша ИИ, которая осталась бы относительно надежной и приносила бы пользу в результате рекурсивного самосовершенствования даже после того, как ИИ превратится в зрелый сверхразум, — дело крайне сложное, особенно если нужно получить верное решение с первой попытки. В случае приумножения мы могли бы как минимум начать с агента, который уже имеет знакомую и схожую с человеческой систему мотивации.
Однако трудно обеспечить сохранность такой сложной, развитой, не идеальной и плохо понимаемой нами самими системы мотивации, такой как человеческая, после взлета ее когнитивного ракетоносителя в стратосферу. Мы уже обсуждали, что в результате несовершенной эмуляции мозга может сохраниться функционирование его интеллекта, но будут утеряны некоторые черты личности. То же самое (хотя, возможно, и в меньшей степени) верно в случае биологического улучшения интеллектуальных способностей, способного в какой-то мере затронуть мотивацию, а также для коллективного улучшения сетей и организаций — фактора, серьезно меняющего социальную динамику (например, будет пересмотрено отношение или к внешним, или внутренним субъектам). Если сверхразум возник в результате движения по одному из этих путей, организатор проекта может столкнуться с тем, что конечная мотивация зрелой системы окажется для него недоступной. Благодаря изяществу и математически четкой определенности архитектуры ИИ — при всей ее неантропоморфной инаковости — она гораздо прозрачнее, несмотря на то что важные аспекты ее функционирования не поддаются формальной проверке.
В конечном счете, сколько бы мы ни подсчитывали преимущества и недостатки метода приумножения, сколько бы ни размышляли, полагаться на него или нет, — выбора у нас, пожалуй, не остается. Если сверхразум получен в результате создания ИИ, использовать метод приумножения нельзя. И напротив, если удалось выйти на уровень сверхразума, двигаясь по иному пути, многие методы выбора мотивации оказываются неприемлемыми. Но даже с учетом всего вышесказанного вопрос о вероятной эффективности применения метода приумножения имеет стратегическое значение, если благодаря ему у нас появляется возможность повлиять на выбор технологии, с помощью которой удастся впервые получить сверхразум.
Резюме
Прежде чем завершить эту главу, имеет смысл суммировать сказанное. Мы различаем два широких класса методов решения проблемы контроля: контроль над возможностями и выбор мотивации. В табл. 10 приводится их обобщенное описание.
Таблица 10. Методы контроля
Методы контроля над возможностями
Изоляционные методы
Система изолируется таким образом, что способна воздействовать на внешний мир исключительно посредством разрешенных каналов. Сюда включаются методы физического и информационного ограничения
Стимулирующие методы
Система помещается в среду, в которой ей обеспечиваются соответствующие стимулы. К ним могут относиться социальная интеграция в мир сравнимых с ней по силе субъектов и вознаграждение зашифрованными наградными знаками. Важной возможностью является «антропный захват», хотя он и включает в себя ряд эзотерических соображений
Методы задержки развития
Налагаются определенные ограничения в развитии когнитивных способностей системы или ее возможность влиять на основные внутренние процессы
Методы «растяжек»
С помощью специального оборудованич проводят диагностическое тестирование системы (возможно, без ее ведома); в случае обнаружения опасных действий она автоматически отключается
Методы выбора мотивации
Метод точной спецификации
Подход опирается, с одной стороны, на систему четко прописанных правил; с другой — на принцип консеквенциализма
Метод приручения
Система мотивации разрабатывается так, чтобы сделать систему послушной нашей воле, ограничив масштаб ее притязаний
Метод косвенной нормативности
Частично опирается на систему четко прописанных правил и на принцип консеквенциализма, но отличается тем, что полагается на косвенный подход к определению правил, которым нужно следовать, или целей, которых нужно придерживаться
Метод приумножения
Начинать работать с системой, которая уже имеет человеческую или близкую к ней мотивацию, после чего ее когнитивные возможности увеличиваются до уровня сверхразума
У каждого метода контроля есть свои потенциально уязвимые места, с каждым из них сопряжены определенные трудности реализации. Может показаться, что нам следовало бы классифицировать их от лучших к худшим, а затем выбрать наилучший метод. Но это было бы ненужным упрощением. Одни методы можно комбинировать друг с другом, другие — используются только самостоятельно. Полезными будут даже сравнительно небезопасные методы, если их легко применять в качестве дополнительных мер предосторожности, а от более мощных лучше отказаться, если они исключают возможность использования иных средств защиты.
Поэтому всякий раз необходимо принимать во внимание, какие у нас есть возможности комплексного подхода. Нужно иметь в виду тип системы, который мы хотим создать, и методы контроля, применимые к каждому типу. Это и будет темой нашей следующей главы.
Глава десятая
Оракулы, джинны, монархи и инструменты
Часто можно услышать: «Сделайте простую систему, отвечающую на вопросы!», «Сделайте ИИ, который просто будет инструментом, а не агентом!» Эти предложения не рассеют наших тревог об угрозе, но вопрос, который они поднимают, вовсе не тривиален, поскольку крайне важно знать, какого типа системы наиболее безопасны. Мы рассмотрим четыре типа, или касты, ИИ — оракулы, джинны, монархи и инструменты — и объясним, какая связь существуют между ними1. У каждого типа ИИ есть свои преимущества и свои недостатки с точки зрения решения проблемы контроля.
Оракулы
Оракул — интеллектуальная вопросно-ответная система. Как вопросы, так и ответы могут быть сформулированы на естественном языке. Оракул, принимающий лишь вопросы, на которые существуют однозначные ответы типа «да» и «нет», может выражать свое мнение при помощи единственного бита; если система сообщает о степени своей уверенности в правильности ответа — при помощи нескольких битов. Когда оракул способен отвечать на вопросы c открытым множеством ответов, то есть допускающие разные толкования, то для такой системы разрабатывается специальная количественная метрика, упорядочивающая ответы по степени их информативности и правдоподобности2. В любом случае задача создания оракула, способного отвечать на вопросы из любой области знаний, сформулированные на естественном языке, является ИИ-полной. Если кому-то удастся ее решить, он, вероятно, также создаст ИИ, который понимает человеческие намерения так же хорошо, как и человеческие слова.
Можно также представить ИИ-оракула, обладающего сверхразумом лишь в одной области знаний. Например, оракула-математика, воспринимающего вопросы, сформулированные только на формальном языке, и дающего ответы очень качественно (сможет почти мгновенно решить практически любую математическую задачу, на которую всему математическому сообществу могло бы потребоваться столетие совместного труда). Такой оракул-математик окажется в шаге от своего воплощения в универсальный сверхразум.
Сверхразумные оракулы, действующие в узкой области знаний, уже существуют. Таковыми являются: карманный калькулятор — своеобразный оракул в области основных арифметических операций; любой поисковик — частичная реализация оракула в значительной области общего декларативного знания человечества. Такие оракулы, существующие каждый в своей нише, являются скорее инструментами, чем агентами (об ИИ-инструментах будем говорить отдельно). За системами, отвечающими на вопросы, если не указано иное, мы оставим термин оракул.
Чтобы универсальный сверхразум работал в качестве оракула, на него можно воздействовать методами как контроля над возможностями, так и выбора мотивации. Причем мотивировать оракула намного легче, чем другие касты сверхразума, поскольку его конечная цель, как правило, довольно простая: оракул должен сводить к минимуму свое воздействие на мир, выдавать абсолютно достоверные ответы и не позволять себе манипулировать сознанием людей. Если мы выберем метод приручения, то будем требовать от оракула, чтобы при подготовке ответа он использовал только определенные выделенные ресурсы. Например, ему можно указать, чтобы ответ основывался на предварительно загруженном массиве данных, скажем, сохраненной копии страниц интернета, и при этом был получен в результате определенного и фиксированного числа вычислительных шагов3. Чтобы у оракула не возникало соблазна манипулировать нашим сознанием и вынуждать нас задавать ему более простые вопросы (предположим, перед ним стоит задача максимизировать точность ответов), перед ним можно было бы поставить цель: уничтожать заданный вопрос сразу, как только он даст на него ответ. Причем вопрос мог бы сразу загружаться в его память перед запуском программы. Чтобы задать второй вопрос, можно было бы перезагружать машину и запускать ту же программу с уже другим предварительно загруженным в память вопросом.
