Делай то, что я имею в виду
Мы можем испытывать неуверенность в том, какой метод выбрать: КЭВ, МП, МД или какой-либо еще. Можем ли мы снять с себя ответственность за решение даже такого высокого уровня и переложить ее на ИИ, у которого достаточно развита когнитивная деятельность? Где предел допустимости нашей лени?
Рассмотрим, например, цель, основанную на «разумном подходе»:
сделать так, чтобы разумнее всего стало обращаться к ИИ для выполнения той или иной работы.
Эту цель можно было бы свести к экстраполированному волеизъявлению, морали или чему-то еще, главное, что она могла бы избавить нас от усилий и риска, связанных с попыткой самим выяснять, какую конкретную цель нам было бы разумнее всего выбрать.
Однако здесь также присутствуют некоторые проблемы, характерные для целей, основанных на морали. Во-первых, нас может пугать, что эта цель, основанная на разумном подходе, оставляет слишком мало пространства для наших собственных желаний. Некоторые философы убеждены, что человеку всегда разумнее делать то, что для него лучше всего с этической точки зрения. Может быть, они и правы, но что тогда нас ожидает? Во-первых, цель, основанная на разумности, сжимается до МП — с соответствующим риском, что сверхразум, использующий этот метод, убьет всех, до кого дотянется. Во-вторых, как и в случае всех прочих методов, описанных техническим языком, есть вероятность, что мы ошибочно понимаем значение своих утверждений. Мы видели, что в случае целей, основанных на морали, просьба ИИ делать то, что правильно, способна привести к слишком непредвиденным и нежелательным последствиям. Знай мы об этом заранее, то никогда не наделили бы ИИ подобной целью. Аналогично и с просьбой, обращенной к ИИ, делать то, что мы считали бы самым разумным действием.
Попробуем избежать этих трудностей, описав цель подчеркнуто нетехническим языком, скажем, использовав слово милый31:
вести себя очень мило; если не получается очень мило, тогда вести себя как минимум просто мило.
Как можно возражать против создания милого ИИ? Но мы должны спросить, что означает это слово. В словарях можно найти разные значения слова милый, которые явно не предполагались для нашего случая. Нам совсем не нужно, чтобы ИИ был что-то типа «любезный», «вежливый», «изысканный» или «утонченный». Если можно было бы положиться на то, что ИИ распознает предполагавшуюся нами интерпретацию слова милый и будет мотивирован на милые действия именно в этом смысле, тогда цель, похоже, свелась бы к команде ИИ делать то, что программисты имели в виду32. Аналогичное указание было включено в формулировку КЭВ («…понимать так, как нам хотелось бы понимать») и в критерий моральной допустимости, описанный ранее («…следовать предполагаемому значению этой инструкции»). Употребив фразу «делай, что я имею в виду», мы фактически сообщаем машине, что все остальные слова в описании не следует понимать буквально. Но говоря, что ИИ должен быть «милым», мы не добавляем ничего — вся реальная нагрузка ложится на команду «делай, что я имею в виду». Если бы мы знали, как адекватно отразить в коде команду «делай, что я имею в виду», ее можно было бы также использовать в качестве отдельной цели.
Как можно было бы использовать этот процесс «делай, что я имею в виду»? То есть как создать ИИ, мотивированный доброжелательно интерпретировать наши желания и невысказанные намерения и действовать в соответствии с ними? Начать можно с попытки прояснить, что мы подразумеваем под фразой «делай, что я имею в виду». Как выразить тот же смысл, но используя другую терминологию — скажем, бихевиористской теории. Почему бы нам не применить термины предпочтения, которые проявляются в тех или иных гипотетических ситуациях, например, когда у нас больше времени для размышления над вариантами решения, в которых мы умнее, в которых мы знаем больше фактов, имеющих отношение к делу, — в общем, в таких, когда складываются благоприятные условия, чтобы мы могли четко показать на конкретных примерах, что мы имеем в виду, когда хотим видеть ИИ дружелюбным, полезным, милым…
Здесь мы замкнули круг. И вернулись к косвенной нормативности, с которой начали. В частности, к методу КЭВ, предполагающему, что из описания цели исключается все конкретное, после чего в нем остается лишь абстрактная цель, определенная в чисто процедурных терминах: делать то, что мы хотели бы, чтобы делал ИИ в соответствующих идеальных обстоятельствах. Идя на такую уловку, то есть используя косвенное называние, мы надеемся переложить на ИИ большую часть интеллектуальной работы, которую пришлось бы выполнять нам самим, попытайся мы сформулировать более конкретное описание целей ИИ. Следовательно, если мы стремимся в полной мере использовать эпистемологическое превосходство ИИ, КЭВ становится выражением принципа эпистемологического уважения.
Перечень компонентов
До сих пор мы рассматривали различные варианты того, как должна быть описана цель ИИ. Но на поведение разумной системы оказывают влияние и другие компоненты архитектуры. Особенно критически важно, какие методы теории принятия решений и теории познания в нем используются. И еще: будет ли ИИ сообщать людям о своих планах до начала их реализации.
В табл. 13 приведен список проектных решений, которые необходимо выполнить в процессе создания сверхразума. Разработчики проекта должны уметь объяснить, какие решения были приняты по отношению к каждому случаю и почему были приняты именно эти, а не иные решения33.
Таблица 13. Перечень компонентов
Описание цели
Какую цель должен преследовать ИИ? Как он должен интерпретировать описание этой цели? Должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта?
Принятие решений
Должен ли ИИ использовать причинный подход к принятию решений, подход на основе ожиданий, безусловный подход или какой-то еще?
Эпистемология, то есть познание мира
Какой должна быть функция априорной вероятности ИИ, какие другие явные и неявные предположения о мире ему следует сделать? Как он должен учитывать влияние человека?
Ратификация, то есть подтверждение
Должны ли планы ИИ проходить проверку человеком прежде, чем будут реализованы? Если да, как будет организован этот процесс?
Описание цели
Мы уже обсуждали, как можно использовать косвенную нормативность для определения цели, которую должен преследовать ИИ, и рассмотрели некоторые варианты, например модели, основанные на морали и когерентном экстраполированном волеизъявлении. Если мы остановились на каком-то из вариантов, это создает необходимость делать следующий выбор. Например, есть множество вариаций модели КЭВ, зависящих от того, кого включают в базу экстраполяции, от ее структуры и так далее. Другие формы мотивации могут означать необходимость использовать иное описание цели. Предположим, создается ИИ-оракул, цель которого — давать точные ответы. Если при этом используется метод приручения, в описании цели должна присутствовать формулировка о недопустимости чрезмерного использования ресурсов при подготовке этих ответов.
При выборе вариантов устройства ИИ следует также ответить на вопрос, должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта, например за счет выделения им дополнительных ресурсов или оказания влияния на поведение ИИ. Любое упоминание этого обстоятельства можно назвать «стимулирующий пакет». Благодаря стимулирующему пакету мы повысим вероятность успешной реализации проекта, пусть и ценой некоторого компромисса с точки зрения достижения стоящих перед ним целей.
Например, если целью проекта является создание процесса, реализующего когерентное экстраполированное волеизъявление человечества, тогда стимулирующий пакет может представлять собой указание, что желаниям некоторых людей при экстраполировании будет присвоено большее значение. Если такой проект окажется успешным, его результатом не обязательно станет реализация когерентного экстраполированного волеизъявления всего человечества. Скорее, будет достигнута некоторая близкая к этому цель34.
Поскольку стимулирующий пакет включается в описание цели, а сверхразуму придется обязательно интерпретировать и реализовывать это определение, можно воспользоваться преимуществами, предлагаемыми методом косвенной нормативности, и сформулировать в описании сложные положения, довольно трудные, если реализацией будет заниматься человек. Например, вместо того чтобы вознаграждать программистов за какую-то наспех сколоченную, но понятную системой показателей, например сколько часов они проработали и сколько ошибок исправили, в стимулирующем пакете может быть указано, что программисты «должны получать вознаграждение пропорционально их вкладу, который увеличил ожидаемую вероятность успешной реализации проекта так, как этого хотели заказчики». Более того, нет причины ограничивать круг тех, на кого распространяется стимулирующий пакет, только участниками проекта. Можно указать, что вознагражден будет каждый человек в соответствии с его вкладом. Распределение благодарности — задача трудная, но от ИИ можно ожидать разумной аппроксимации критерия, явно или неявно указанного в стимулирующем пакете.
