Эти две цели можно объединить в одну сложную целевую функцию. Еще одно решение предложено экспертом в области ИИ Стюартом Расселом: гарантировать полезность каждой целевой функции путем поиска способа включить людей в цикл дизайна таких функций.
Например, можно попытаться построить целевые функции для «большего человеческого блага», такого, например, как счастье, и привлечь людей, чтобы определять, какой смысл они вкладывают в это понятие. (Эту идею мы исследуем подробнее в главе 9 «Остров счастья».)
Однако очевидно: эти идеи требуют дополнительных исследований в области сложных целевых функций и поиска способов количественной оценки таких расплывчатых концепций, как «с толком проведенное время», «справедливость» или «счастье». Более того, реализация этих идей изначально предполагает, что компании станут зарабатывать меньше денег.
Так как же нам стимулировать интернет-гигантов поступать правильно, невзирая на неизбежные финансовые потери? Один из способов — на законодательном уровне ввести нормы, предусматривающие наказание для нарушителей.
Другой путь — поощрять позитивное поведение как часть корпоративной социальной ответственности, например с помощью принципов ESG (environmental, social and corporate governance — экологическое, социальное и корпоративное управление). Сегодня принципы ESG уже набирают обороты в некоторых бизнес-кругах, и не исключено, что ответственный ИИ может стать частью будущей структуры ESG.
А еще можно привлечь третьи стороны и отвести им роль сторожевых псов: создавать информационные панели для основных показателей деятельности компаний и отслеживать такие показатели, как количество генерируемых «фейковых новостей» или «судебных исков с обвинениями в дискриминации», чтобы заставить их включать пропользовательские метрики.
И наконец, возможно, самым сложным, но и самым эффективным решением станет обеспечение стопроцентного совпадения интереса владельца ИИ с интересами каждого пользователя (подробнее об этом утопическом варианте рассказывается в главе 9).
У глубокого обучения есть еще один потенциальный недостаток — предвзятость. Поскольку ИИ основывает свои решения исключительно на данных и оптимизации целевой функции, они часто оказываются более справедливыми, чем решения, принимаемые людьми (на которых чрезмерно влияют всевозможные традиции и предрассудки).
Но ИИ тоже может быть предвзятым. Например, если использованных для обучения ИИ данных недостаточно, и, как следствие, они неверно отражают реальную картину, или данных достаточно, но расовая или гендерная демография в них искажена сторонними факторами. В результате отдел управления персоналом однажды обнаружит, что алгоритмы компании предвзяты к женщинам — потому что в обучающих данных было мало женщин.
Данные могут быть предвзятыми еще и потому, что их собирали в обществе с предрассудками. Так, чат-бот Tay компании Microsoft и алгоритм обработки естественного языка GPT-3 компании OpenAI печально прославились неуместными комментариями о меньшинствах.
Недавние исследования показали, что ИИ способен с высокой степенью точности определять сексуальную ориентацию людей на основе микровыражений лиц. Но такие способности чреваты риском дискриминации. В рассказе «Золотой слон» примерно так и получилось с Сахеджем — ИИ путем расчетов определил его как далита. Иначе говоря, Сахеджа не назвали «неприкасаемым», но поскольку его данные и характеристики коррелировали с принадлежностью парня к этой касте, Наяну забрасывали предупреждениями. Система ИИ таким образом пыталась разлучить молодых людей.
Это, конечно, непреднамеренная несправедливость, но последствия ее могут быть чрезвычайно серьезными. Если же общество применит некорректные алгоритмы к таким сферам, как принудительная госпитализация или уголовное судопроизводство, ставки окажутся еще выше.
Решение проблем справедливости и предвзятости при использовании ИИ потребует немалых усилий. Некоторые шаги в этом направлении совершенно очевидны и понятны.
Во-первых, компании, использующие ИИ, обязаны информировать общественность, где и с какой целью используются такие системы.
Во-вторых, инженеров по разработке ИИ следует готовить на основе набора стандартных принципов вроде адаптированной клятвы Гиппократа, которую дают врачи; эти специалисты должны понимать, что их профессия подразумевает элемент этики в продуктах, серьезно меняющих жизнь людей, и, следовательно, они должны поклясться защищать права пользователей.
В-третьих, необходимо ввести тщательное тестирование всех ИИ-продуктов; оно должно быть встроено в инструменты обучения ИИ и заблаговременно предупреждать о моделях, обученных на данных с несправедливым демографическим охватом. В противном случае использование ИИ-продукта должно быть запрещено.
В-четвертых, можно принять новые законы, требующие аудита ИИ. Скажем, если на компанию поступает определенное количество жалоб, ей следует обязать пройти такой аудит (на предмет справедливости, раскрытия информации и защиты конфиденциальности) — точно так же, как фирма подпадает под налоговую проверку, если ее бухгалтерская отчетность выглядит подозрительно.
И, наконец, последняя проблема глубокого обучения — объяснения и обоснования. Люди всегда могут растолковать, почему они приняли то или иное решение — оно основано на в высшей степени конкретном опыте и правилах.
Но решения глубокого обучения базируются на сложных уравнениях с тысячами функций и миллионами параметров. «Резоном» для глубокого обучения, по сути, является многомерное уравнение, полученное на основе больших объемов данных. И вряд ли возможно как следует объяснить его людям — оно слишком сложно. Тем не менее многие ключевые решения ИИ должны сопровождаться объяснением причин — либо по закону, либо потому, что этого ожидают пользователи.
Поэтому в настоящее время проводится множество исследований, направленных на увеличение «прозрачности» ИИ, — либо путем резюмирования его сложной логики, либо посредством введения новых ИИ-алгоритмов, которые изначально проще интерпретировать.
Описанные выше недостатки и ограничения глубокого обучения привели к тому, что в обществе появилось серьезное недоверие к ИИ. Но ведь все новые технологии имели свои недостатки. История показывает, что со временем многие ранние ошибки удается исправить, а технологии — усовершенствовать.
Возьмем для примера предохранитель в любой электрической сети. Он оберегает людей от поражения током, а имущество — от пожара. Или антивирусные программы — они защищают от компьютерных вирусов. Я уверен, со временем появятся технологии и политические решения и для проблем, связанных с негативным влиянием ИИ, с предвзятостью и непрозрачностью его работы.
Но сначала нам придется пойти по стопам Наяны и Сахеджа и сообщить людям о серьезности проблем, а уж затем мобилизовать человечество на поиск их решений.
Глава 2. Боги под масками
И правда, и утро со временем проясняются.
Примечание Кай-Фу: В этой истории рассказывается о молодом нигерийском видеопродюсере, которого наняли для создания серьезного дипфейка[22]. Одним из основных направлений ИИ является так называемое компьютерное зрение — оно учит машины «видеть», и недавние прорывы в этой сфере позволяют получать невиданные доселе результаты. Этот рассказ — фантазия о мире будущего, характерной чертой которого стали беспрецедентные высокотехнологические игры в стиле «кошки-мышки» между мошенниками и их разоблачителями; между преступниками и потенциальными жертвами. Можем ли мы избежать такого мира, в котором все визуальные линии размыты и нечетки? Я исследую этот вопрос в своем комментарии: я опишу недавние и предстоящие открытия в области компьютерного зрения, биометрии и безопасности ИИ — трех технологических сферах, которые позволяют создавать подделки-дипфейки и другие подобные технологии.
Поезд наземного метро подтягивался к станции Яба, и Амака нажал кнопку открытия дверей. Они с визгом разъехались; парень, не дожидаясь полной остановки, спрыгнул на перрон. Он больше не мог вынести в этом черепашьем поезде, в его спертом воздухе, ни одного мгновения. Почти прижавшись к какому-то пожилому мужчине, Амака ловко проскользнул через турникет на выходе из вокзала — он опять проехался зайцем.
Система распознавания лиц автоматически списывала стоимость проезда со счета каждого проходящего мимо камер человека. Но Амака был в маске — камеры его не увидели, и он опять прокатился бесплатно.
Маски давно стали обычным аксессуаром для молодежи Лагоса[23]. Для их родителей они были скорее ритуальными атрибутами, но для молодых людей, которых в последние десятилетия заметно прибавилось, маски стали модным трендом, а заодно и средством обмана камер наблюдения.
В Лагосе, крупнейшем городе Западной Африки, жило примерно от 27 до 33 миллионов человек — каждый метод подсчета давал свою цифру. Пять лет назад государство строго ограничило число приезжих, считая мигрантами даже тех, кто родился в других частях Нигерии. И странствующим мечтателям вроде Амаки пришлось постоянно находиться в состоянии поиска убежища — организовывать пристанище в нелегальных квартирах, в общежитиях, на рынках, на автобусных станциях или даже под эстакадами.
Амака встречал много бездомных, оказавшихся на улице по самым разным причинам. Дома одних снесли, чтобы расчистить место для новых торговых центров; другие недавно приехали в Нигерию из еще более бедных стран; третьи были просто нищими бродягами. Нигерия — «молодая» страна, средний возраст жителей всего 21 год: результат высокой рождаемости. Но в выигрыше от этого оказались далеко не все граждане третьего в мире по численности населения государства.