Вдохновленный этими возможностями, я считаю, что сильный ИИ с пониманием причин и способностями к самостоятельным действиям — это реально. И отсюда вытекает вопрос, который писатели-фантасты задают с 1950-х годов: стоит ли нам волноваться? Является ли сильный ИИ ящиком Пандоры, который мы не должны открывать?
Недавно публичные персоны вроде Илона Маска и Стивена Хокинга заявили, что у нас есть причины беспокоиться. Маск написал в «Твиттере», что ИИ «потенциально опаснее ядерного оружия». В 2015 году на веб-сайте Джона Брокмана Edge.org был задан ежегодный вопрос, и он выглядел так: «Что вы думаете о машинах, которые думают?». На него дали 186 вдумчивых и провокационных ответов, которые потом были собраны в книге под названием «Что думать о машинах, которые думают» (What to Think About Machines That Think).
Намеренно расплывчатый вопрос Брокмана подразделяется как минимум на пять связанных между собой:
1. Мы уже создали мыслящие машины?
2. Можем ли мы создать мыслящие машины?
3. Будем ли мы создавать мыслящие машины?
4. Стоит ли создавать мыслящие машины?
И наконец, незаданный вопрос, который лежит в основе наших тревог:
5. Можем ли мы создать машины, способные отличать добро и зло?
Ответ на первый вопрос будет отрицательным, но я полагаю, что на все остальные можно ответить утвердительно. Мы точно еще не создали машины, которые думают, интерпретируя мир как люди. До этого момента реально всего лишь симулировать человеческое мышление в узко определенных областях, где есть только самые примитивные каузальные структуры. Для них действительно удается создавать машины, которые превосходят людей, но это не должно удивлять, ведь в этих областях вознаграждается единственная вещь, которую компьютеры делают хорошо, а именно вычисления.
Ответ на второй вопрос почти точно положительный, если определять способность думать как способность пройти тест Тьюринга. Я утверждаю это на основании того, что мы извлекли из мини-теста Тьюринга. Умение отвечать на запросы на всех трех уровнях Лестницы Причинности создает основу для «самосознающего» ПО, которое позволяет машине думать о своих намерениях и размышлять о своих ошибках. Алгоритмы для ответа на каузальные и контрфактивные запросы уже существуют (во многом благодаря моим студентом), и чтобы их внедрить, не хватает только трудолюбивых исследователей искусственного интеллекта.
Третий вопрос, конечно, зависит от событий в человеческой истории, которые трудно предсказать. Но исторически люди редко отказывались от того, чтобы создавать или практиковать вещи, если это позволяет развитие техники. Отчасти это объясняется тем, что мы не в состоянии узнать, на что способны наши технологии, пока не используем их на практике, будь то клонирование животных или отправка людей на Луну. Однако поворотным пунктом в этом процессе стал взрыв атомной бомбы: многие люди считают, что эту технологию лучше было бы не создавать.
Хороший пример того, как ученые отказались от вполне возможного на практике в послевоенный период, подала Асиломарская конференция 1975 года о рекомбинации ДНК — новой технологии, которая освещалась в СМИ в весьма апокалиптических тонах. Ученым, работающим в этой области, удалось прийти к консенсусу относительно разумных методов обеспечения безопасности, и достигнутое ими тогда согласие сохранялось в течение следующих четырех десятилетий. Сейчас рекомбинантная ДНК — обычная зрелая технология.
В 2017 году Институт будущего жизни (Future of Life Institute) организовал в Асиломаре похожую конференцию об искусственном интеллекте, где на месте было достигнуто соглашение о 23 принципах для будущих исследований «полезного ИИ». Хотя большинство из собранных в нем указаний не относится к темам, обсуждаемым в этой книге, рекомендации по этике и ценностям определенно достойны внимания. Например, рекомендация 6: «Системы ИИ должны быть безопасными и надежными в течение всего срока их эксплуатации, и это должно быть верифицируемо». Или рекомендация 7: «Если система ИИ причиняет вред, должна существовать возможность установить причину», — из которой ясно, как важна прозрачность. Рекомендация 10: «Системы ИИ с высокой степенью автономности должны быть разработаны таким образом, чтобы их цели и поведение были согласованы с человеческими ценностями на всем протяжении работы» — в предложенной формулировке выглядит довольно расплывчато, но ей можно было бы придать смысл на практике, если бы от этих систем требовалась способность заявлять о намерениях и сообщать людям о причинах и следствиях.
Мой ответ на четвертый вопрос тоже положительный, он основан на ответе на пятый вопрос. Я верю, что мы научимся создавать машины, которые смогут отличать добро от зла, по крайней мере так же надежно как люди и, надеюсь, даже лучше. Первое требование к этичной машине — способность размышлять над собственными действиями, что подпадает под анализ контрфактивных суждений. Как только мы запрограммируем самосознание, пусть и ограниченное, эмпатия и справедливость последуют за ним, поскольку они основаны на тех же вычислительных принципах, когда в уравнение добавляется еще один агент.
Между причинным подходом к созданию этичного робота и подходом, который изучается и постоянно пересказывается в научной фантастике с 1950-х годов — законами робототехники Азимова, — существует принципиальное различие. Айзек Азимов предложил три абсолютных закона, начиная со следующего: «Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред». Но, как неоднократно доказывала научная фантастика, законы Азимова всегда приводят к противоречиям. Для ученых, занимающихся искусственным интеллектом, это неудивительно: системы, основанные на правилах, никогда не работают без сбоев. Но отсюда не следует, что создать морального робота невозможно. Просто подход здесь не может быть предписывающим и основанным на правилах. Отсюда следует, что мы должны обеспечить мыслящие машины теми же когнитивными способностями, которые есть у нас, включая эмпатию, долгосрочное прогнозирование и сдержанность, а затем позволить им принимать собственные решения.
Как только мы создадим робота с моральными принципами, апокалиптические видения постепенно перестанут нас пугать. Нет причины отказываться от создания машин, которые будут лучше нас отличать добро и зло, сопротивляться искушениям, признавать вину и заслуги. На этом этапе мы, подобно шахматистам и игрокам в го, даже начнем учиться у собственных творений. Мы сможем положиться на наши машины, когда нам понадобится ясно и причинно обусловленное чувство справедливости. Мы поймем, как работает наше собственное программное обеспечение, обеспечивающее свободу воли, и как ему удается скрывать от нас свои секреты. Такая мыслящая машина была бы прекрасным спутником для нашего биологического вида и действительно могла бы считаться первым и лучшим подарком человечеству со стороны искусственного интеллекта.
Благодарности
Перечислять всех учеников, друзей, коллег и учителей, которые внесли свой вклад в эту книгу, было бы равносильно написанию еще одной книги. Тем не менее, несколько игроков заслуживают особого упоминания, с моей личной точки зрения. Я хотел бы поблагодарить Фила Давида за то, что он дал мне мое первое прослушивание на страницах Biometrika; Джейми Робинса и Сандера Гренланди за то, что превратили эпидемиологию в сообщество, говорящее на графиках; покойного Денниса Линдли за то, что он дал мне уверенность в том, что даже опытные статистики могут распознать недостатки в своей области и сплотиться для ее улучшения; Крису Уиншипу, Стивену Моргану и Феликсу Элверту за вступление социальной науки в эпоху причинности; и, наконец, Питеру Спиртсу, Кларку Глимуру и Ричарду Шайнсу за их помощь в том, чтобы столкнуть меня с утеса вероятностей в бурные воды причинности.
