Выводы очевидны. Конкуренты и недоброжелатели могут намеренно обучить вашу прогностическую машину давать неверные прогнозы. Tay, как и любая прогностическая машина, обучался на данных. И в реальном мире машина может столкнуться с людьми, которые воспользуются ее возможностями неразумно, со злым умыслом или непорядочно.
Возникновение рисков
Работа прогностических машин сопряжена с рисками. Любая компания, вкладывающая средства в ИИ, столкнется с ними, а устранить их все невозможно. Единого решения не существует. Но теперь вам известно, как отслеживать риски. Выясните, как прогноз различается для отдельных групп людей. Определите, отражает ли прогноз подспудные причинно-следственные связи и действительно ли они верные. Найдите компромисс между рисками для всей системы и преимуществами небольших улучшений. И бдительно высматривайте злоумышленников, способных получить информацию от прогностической машины для ее копирования или уничтожения.
Выводы
С ИИ связано множество рисков, мы кратко сформулировали шесть их основных типов.
1. Прогнозы ИИ могут приводить к дискриминации. Даже неумышленная дискриминация влечет за собой ответственность.
2. ИИ неэффективен в работе с ограниченным объемом данных. Это создает качественный риск, прежде всего типа «неизвестные известные», то есть прогноз выдается с уверенностью, но является неверным.
3. Некорректные входные данные вводят прогностические машины в заблуждение, и пользователи становятся уязвимыми по отношению к хакерским атакам.
4. Разнообразие прогностических машин, как и биологическое, включает компромисс между результатами на индивидуальном и системном уровнях. Однообразие повышает продуктивность на индивидуальном уровне, но увеличивает риск сбоя всей системы.
5. Данные прогностических машин можно заполучить, поэтому вероятна кража интеллектуальной собственности, а злоумышленникам станут известны слабые стороны машины.
6. Данные обратной связи возможно подделать, чтобы обучить прогностическую машину деструктивному поведению.
Часть V. Общество
Глава 17. За пределами бизнеса
В большинстве дискуссий вокруг ИИ чаще затрагиваются проблемы общества, чем бизнеса. Не все уверены, что ИИ станет благом для людей. СЕО Tesla Илон Маск, обладая в этой сфере большим опытом, постоянно и во всеуслышание предупреждает: «Я в курсе новейших технологий ИИ и считаю, что повод для беспокойства есть… Я продолжаю бить тревогу, но пока роботы не ходят по улицам, убивая людей, поэтому мы не знаем, как реагировать, – проблема не кажется реальной»
[162].
У известного психолога и лауреата Нобелевской премии Дэниела Канемана другое мнение по этому поводу. Широкая общественность знакома с ним по книге «Думай медленно, решай быстро»
[163]. В 2017 году на нашей конференции по экономике ИИ в Торонто он объяснил, почему ИИ будет мудрее человека:
«Однажды известный писатель рассказал мне, что придумал сюжет для романа, в основе которого любовный треугольник: два человека и робот. И спросил, чем робот должен отличаться от человека.
Я предложил три основных отличия. Первое очевидно: у робота больше развито статистическое мышление, хитросплетения сюжета его мало интересуют. Второе состоит в том, что его эмоциональный интеллект гораздо выше. А третье – робот мудрее… Суть его мудрости – в широте восприятия. Робот запрограммирован на это. По завершении обучения он станет мудрее человека, потому что мы мыслим узко и беспорядочно, в широте восприятия нас легко превзойти. Не думаю, что роботы не смогут научиться чему-то такому, что умеем мы».
Илон Маск и Дэниел Канеман верят в потенциал ИИ и одновременно обеспокоены последствиями его выхода в реальный мир.
Испытывая нетерпение из-за медленной реакции государства на технологический прогресс, промышленные лидеры уже предложили свою политику, а некоторые и начали действовать. Билл Гейтс агитирует за налоги на роботов, заменивших людей на производстве. В обход госструктур фонд поддержки стартапов Y Combinator проводит эксперименты по обеспечению всех граждан минимальным доходом
[164]. Илон Маск собрал группу предпринимателей и промышленных лидеров для финансирования Open AI, и они вложили $1 млрд для гарантии того, чтобы одна коммерческая компания не смогла монополизировать всю сферу.
Эти предложения и действия подчеркивают многогранность социальных проблем. Чем выше к вершине пирамиды, тем сложнее выбор. Если задуматься об обществе в целом, экономика ИИ перестает казаться такой уж простой.
Неужели это конец профессий?
Стивен Хокинг – современная инкарнация Альберта Эйнштейна. Он внес неоценимый вклад в науку, несмотря на постоянную борьбу с боковым амиотрофическим склерозом, а благодаря «Краткой истории времени»
[165] стал иконой научного мира. Поэтому все, конечно, заметили, когда в декабре 2016 года он написал: «Автоматизация производства уже привела к упразднению традиционных профессий, а развитие искусственного интеллекта, вероятно, только усилит эту тенденцию, которая затронет средний класс, и за человеком сохранятся только контролирующие роли, творческие и требующие проявления человеческой заботы»
[166].
В ряде исследований уже измерены деструктивные последствия автоматизации, и не только для физического труда, но и для умственного, который прежде считался свободным от ее посягательств
[167]. Лошади в конце концов отстали от машин из-за недостатка лошадиных, а не интеллектуальных сил.
