Текст книги "Российская Академия Наук"

Автор книги: Алексей Турчин

сообщить о нарушении

Текущая страница: 32 (всего у книги 36 страниц)

6. Техническая неудача и философская неудача.

Бостром (Bostrom, 2001) определяет глобальную окончательную катастрофу как такую катастрофу, которая полностью истребляет возникшую на Земле разумную жизнь или необратимо повреждает часть её потенциала. Мы можем разделить потенциальные ошибки в попытках создания Дружественного ИИ на две неформальные категории, техническую ошибку и философскую ошибку. Техническая состоит в том, что вы пытаетесь создать ИИ, и он не работает так, как должен – вы не смогли понять, как работает на самом деле ваш собственный код. Философская неудача заключается в попытке построить неправильную вещь, так что даже если вы достигните успеха, вы всё равно не сможете никому помочь или облагодетельствовать человечество. Нет необходимости говорить о том, что одна ошибка не исключает другую.

Граница между двумя случаями тонка, поскольку большинство философских ошибок гораздо легче объяснить при наличии технического знания. В теории вы должны сначала заявить, что именно вы хотите, а затем обрисовать, как вы это достигните. На практике часто требуется глубокое техническое понимание, чтобы очертить то, что вы хотите.

6.1. Пример философской ошибки.

В конце 19 века многие честные и интеллигентные люди выступали за коммунизм, исходя только из лучших побуждений. Люди, которые первыми ввели, распространили и усвоили коммунистический мем, были, по строгому историческому счёту, идеалистами. У первых коммунистов не было предупреждающего примера Советской России. В то время, без преимущества знания задним числом, это должно было звучать как весьма хорошая идея. После революции, когда коммунисты пришли к власти и были отравлены ею, в игру могли вступить другие мотивы; но это не было предсказано первыми идеалистами, несмотря на то, что это могло быть предсказано. Важно понимать, что автор огромной катастрофы не должен быть злым или особенно тупым. Если мы отнесём любую трагедию насчёт зла или особенной глупости, мы посмотрим на себя, правильно обнаружим, что мы не злы и не особенно тупы и скажем: «Но ведь это никогда не случится с нами».

Первые коммунисты думали, что эмпирическим последствием их революции будет то, что жизнь людей должна улучшиться: рабочие больше не будут работать долгие часы на изнурительной работе и получать за это мало денег. Это оказалось не совсем так, мягко говоря. Но то, что, по мнению первых коммунистов, должно было получится, не сильно отличалось от того, что, по мнению сторонников других политических систем, должно было быть эмпирическим последствием их любимой политической системы. Они думали, что люди будут счастливы. Они заблуждались.

Теперь представим, что кто-то запрограммирует «Дружественный» ИИ на построение коммунизма, или либертарианства, или анархо-феодализма, или любой другой любимой-политической-системы, веря, что это осуществит утопию. Любимые политические системы порождают у людей ослепительный свет позитивных эмоций, так что предложение будет казаться действительно хорошей идеей для предлагающего.

Мы можем наблюдать здесь программистскую ошибку на моральном или этическом уровне – скажем, в результате того, что кто-то доверяет себе столь высоко, что неспособен принять в расчет собственную подверженность ошибкам, отказываясь рассмотреть возможность того, что, например, коммунизм может быть ошибочным в конечном счёте. Но на языке байсовской теории решений, существует дополнительный технический взгляд на проблему. С точки зрения теории решений выбор в пользу коммунизма происходит из комбинации эмпирической веры и ценностного суждения. Эмпирическая вера состоит в том, что введение коммунизма приведёт к определённому результату или классу результатов: люди станут счастливее, работать меньше часов и обладать большим материальным богатством. Это, в конечном счёт, эмпирическое предсказание: даже его часть о счастье относится к реальным состояниям мозга, хотя её трудно измерить. Если вы введёте коммунизм, этот результат будет или достигнут, или нет. Ценностное суждение состоит в том, что этот результат удовлетворяет или предпочтителен в текущих обстоятельствах. При другой эмпирической вере о действительных последствиях коммунистической системы в реальном мире, решение может претерпеть соответствующие изменения.

Мы можем ожидать, что подлинный ИИ, Искусственный Универсальный Интеллект, будет способен изменять свои эмпирические верования. (Или свою вероятностную модель мира и т. д.) Если бы каким-то образом Чарльз Бэббидж (Charles Babbage) жил до Николая Копериника, и если бы каким-то образом компьютеры были бы изобретены до телескопов, и каким-то образом программисты той эпохи сконструировали бы Искусственный Универсальный Интеллект, из этого не следует, что ИИ верил бы всегда, что Солнце вращается вокруг Земли. ИИ может преодолеть фактическую ошибку своих программистов, в случае, если программисты понимают теорию умозаключений лучше, чем астрономию. Чтобы создать ИИ, который откроет орбиты планет, программистам не нужно знать математику Ньютоновской механики, а только математику Байсовой теории вероятности.

Недомыслие программирования ИИ для введения коммунизма, или любой другой политической системы, состоит в том, что вы программируете средства, а не цель. Вы программируете определённые решения без возможности их переработать после обретения улучшенного эмпирического знания о результатах коммунизма. Вы даёте ИИ готовое решение без того, чтобы обучить его, как правильно создать заново, – на более высоком уровне понимания, – новый путь к желаемой цели.

Если я играю в шахматы против более сильного игрока, я не могу предсказать точно, где мой оппонент сделает ход против меня – если бы я мог предсказать, я бы, по определению, был бы так же силён в шахматах сам. Но я могу предсказать конечный результат, а именно выигрыш этого игрока. Я знаю область возможных будущ, куда мой оппонент направляется, что позволяет мне предсказать конец пути, даже если я не могу видеть дороги. Когда я нахожусь в наиболее творческом состоянии, это тогда, когда труднее всего предсказать мои действия и легче всего предсказать последствия моих действий. (Предполагая, что вы знаете и понимаете мои цели.) Если я хочу создать игрока в шахматы, превосходящего человека, я должен запрограммировать его на поиск выигрышных ходов. Мне не следует программировать конкретные шаги, потому что в этом случае шахматный игрок не будет чем-либо лучше меня. Когда я начинаю поиск, я, по необходимости, жертвую своей способностью предсказать точный ответ заранее. Чтобы получить по-настоящему хороший ответ, вы должны пожертвовать своей способностью предсказать ответ, но не своей способностью сказать, каков вопрос.

Такая путаница, как непосредственное программирование коммунизма, вероятно, не соблазнит программиста универсального ИИ, который говорит на языке теории решений. Я бы назвал это философской ошибкой, но обвинил бы в этом недостаток технического знания.

6.2. Пример технической неудачи.

«Вместо законов, ограничивающих поведение интеллектуальных машин, мы должны дать им эмоции, которые будут руководить их обучением поведению. Они должны хотеть, чтобы мы были счастливы и процветали, – что есть эмоция, которую мы называем любовью. Мы можем спроектировать интеллектуальные машины так, что их основная, врождённая эмоция будет безусловная любовь ко всем людям. В начале мы можем сделать относительно простые машины, которые научатся распознавать выражения счастья и несчастья на человеческом лице, человеческие голоса и человеческий язык жестов. Затем мы можем жёстко привязать результат этого обучения в качестве изначально присущих эмоциональных ценностей более сложным интеллектуальным машинам, позитивно подкрепляемым, когда мы счастливы, и негативно – когда несчастливы. Машины могут обучиться алгоритмам приблизительного предсказания будущего, как, например, инвесторы используют сейчас обучающиеся машины, чтобы предсказать будущие цены облигаций. Таким способом мы можем запрограммировать интеллектуальные машины на обучение алгоритмам предсказания будущего человеческого счастья, и использовать эти предсказания, как эмоциональные ценности».

Билл Хиббард (Bill Hibbard, 2001), Сверх-интеллектуальные машины.

Однажды американская армия захотела использовать нейронную сеть для автоматического обнаружения закамуфлированных танков. Исследователи натренировали нейронную сеть на 50 фотографиях закамуфлированных танков среди деревьев, и на 50 фото деревьев без танков. Использую стандартные методики контролируемого обучения, исследователи обучили нейронную сеть взвешиванию, которое правильно опознавало тренировочный набор – ответ «да» – для 50 фотография закамуфлированных танков, и ответ «нет» для 50 фотографий леса. Это не гарантировало, ни даже означало, что новые образцы будут классифицированы правильно. Нейронная сеть могла обучиться ста отдельным случаям, которые могли не обобщаться ни на одну новую задачу. Предусмотрительные исследователи сделали в начале 200 фото, 100 фото танков и 100 деревьев. Они использовали только 50 из каждой группы для тренировочного набора. Исследователи запустили в нейронную сеть оставшиеся 100 фото, и без дальнейшей тренировки нейронная сеть распознала все оставшиеся фотографии правильно. Успех подтвердился! Исследователи направили законченную работу в Пентагон, откуда её вскоре вернули, жалуясь, что в их собственной серии тестов нейронная сеть давала результат не лучше случайного в отборе фотографий.

Оказалось, что в наборе данных исследователей фотографии закамуфлированных танков были сделаны в облачные дни, тогда как фотографии чистого леса были сделаны в солнечные дни. Нейронная сеть обучилась различать облачные и солнечные дни вместо того, чтобы научиться различать закамуфлированные танки от пустого леса .

Технический провал имеет место, когда код не делает то, что вы думаете, он делает, хотя он честно выполняет то, на что вы его запрограммировали. Одни и те же данные могут соответствовать разным моделям. Допустим, что мы обучаем нейронную сеть различать улыбающиеся человеческие лица и отличать их от хмурящихся лиц. Будет ли эта сеть распознавать маленькую картинку смеющегося лица как такой же аттрактор, как и смеющееся человеческое лицо? Если ИИ, жёстко фиксированный на таком коде, обретёт власть – а Хиббард (Hibbard, 2001) говорит о сверхинтеллекте – не закончит ли галактика тем, что будет покрыта малюсенькими молекулярными картинками улыбающихся лиц ?

Эта форма провала особенно опасна, потому что система выглядит работающей в одном контексте, и проваливается при смене контекста. Создатели «определителя танков» обучали свою нейронную сеть до тех пор, пока она не начала правильно распознавать данные, затем проверили сеть на дополнительных данных (без дальнейшего обучения). К несчастью, данные и для обучения, и для проверки содержали предположение, которое относилось ко всей информации, использованной в разработке, но не к ситуациям реального мира, где нейронная сеть была призвана работать. В истории с определителем танков это предположение состояло в том, что танки фотографируются в облачные дни.

Предположим, мы стремимся создать самоусиливающийся ИИ. Этот ИИ будет иметь фазу развития, когда люди-программисты будут сильнее его – не только в смысле физического контроля над электропитанием ИИ, но в смысле, что люди-программисты умнее, хитрее и более творческие, чем этот ИИ. Мы предполагаем, что в течение фазы развития программисты будут обладать способностью изменять исходный код ИИ без его согласия. После этого момента мы должны полагаться на установленную до того систему целей, потому что, если ИИ заработает достаточно непредсказуемым образом, то он сможет активно сопротивляться нашим попыткам корректировать его – и если ИИ умнее человека, то, скорее всего, он победит.

Попытки контролировать растущий ИИ посредством тренировки нейронной сети, чтобы создать его систему целей, сталкиваются с проблемой значительной смены контекста при переходе от стадии развития ИИ к стадии после его развития. На стадии развития ИИ может быть только способен создавать реакции, попадающие в категорию «улыбающихся человеческих лиц», решая предоставленные людьми задачи, как задумали его создатели. Вскоре, когда ИИ станет сверхчеловечески интеллектуален и создаст свою собственную нанотехнологическую инфраструктуру, он станет способен создавать столь же притягательные для него стимулы, покрывая всю галактику маленькими улыбающимися лицами.

Таким образом, этот ИИ кажется работающим правильно на стадии разработки, но создаёт катастрофические результаты, когда он становится умнее программистов(!)

Есть соблазн подумать: «Но наверняка ИИ будет знать, что это не то, что мы имеем в виду?» Но код не дан ИИ, чтобы он его просмотрел и вернул, если выяснится, что он работает неправильно. Код и есть ИИ. Возможно, приложив достаточно усилий и понимания, мы можем написать код, который следит, чтобы мы не написали неправильный код – легендарная DWIM-инструкция, которая среди программистов означает делай-то-что-я-имею-в-виду. (Do-What-I-Mean. (Raymond, 2003).) Но требуются усилия, чтобы описать механику работы DWIM, и нигде в предложении Хиббарда нет упоминаний о создании ИИ, который делает то, что мы имеем в виду, а не то, что мы говорим. Современные чипы не выполняют DWIM над своим кодом; это не автоматическое свойство. И если у вас проблемы с самим DWIM, вы пострадаете от последствий. Предположим, например, что DWIM был определён так, чтобы максимизировать удовлетворение программиста от своего кода; когда этот код запустится как сверхинтеллект, он может переписать мозги программиста, чтобы он был максимально удовлетворён этим кодом. Я не говорю, что это неизбежно; я только говорю, что Делай-то-что-я-имею-в-виду – это большая и не тривиальная техническая проблема на пути к Дружественному ИИ.

7. Темпы усиления интеллекта.

С точки зрения глобальных рисков, одно из наиболее критических обстоятельств в связи с ИИ, это то, что ИИ может усилить свой интеллект чрезвычайно быстро. Очевидная причина подозревать такую возможность – это рекурсивное само-улучшение (Good, 1965). ИИ становится умнее, в том числе умнее в отношении написания внутренней когнитивной функции ИИ, так что ИИ может переписать свою существующую когнитивную функцию, чтобы она работала лучше. Это сделает ИИ ещё умнее, в том числе умнее в отношении задачи переделывания себя, так что он сделает ещё больше улучшений.

Люди по большому счёту не могут улучшать себя рекурсивно. В ограниченном объёме мы себя улучшаем: мы учимся, мы тренируемся, мы затачиваем свои навыки и знания. В некоторой степени эти самоулучшения улучшают нашу способность улучшаться. Новые открытия могут увеличить нашу способность делать дальнейшие открытия – в этом смысле знание питает само себя. Но есть более низкий уровень, которого мы даже не коснулись. Мы не переписываем человеческий мозг. Мозг является, в конечном счёте, источником открытий, и наши мозги сейчас почти такие же, как они были 10 тысяч лет назад.

Похожим образом, естественный отбор улучшает организмы, но процесс естественного отбора не улучшает сам себя – по большому счёту. Одна адаптация может открыть дорогу к дополнительным адаптациям. В этом смысле адаптация питает сама себя. Но даже когда генетический океан кипит, там всё равно присутствует нижестоящий нагреватель, а именно процессы рекомбинации, мутации и селекции, которые сами себя не перепроектируют. Несколько редких нововведений увеличили скорость эволюции самой по себе, например, появление половой рекомбинации. Но даже пол не изменил сущностной природы эволюции: отсутствие в ней абстрактного интеллекта, её зависимость от случайных мутаций, её слепоту и постепенность, её сосредоточенность на частоте аллелей. Точно также появление науки не изменило сущностного характера человеческого мозга: его лимбическое ядро, церебральный кортекс, его префронтальные собственные модели, его характеристическую скорость в 200 ГЦ.

ИИ может переписать свой код с самого начала – он может изменить лежащую в основе динамику процесса оптимизации. Такой процесс оптимизации будет закручиваться гораздо сильнее, чем эволюционные накапливающие адаптации, равно как и человеческие накапливающиеся знания. Главным последствием с точки зрения наших целей является то, что ИИ может совершить огромный прыжок в интеллектуальности после достижения некого порога критичности.

Часто встречающееся скептическое мнение об этом сценарии, – который Good (1965) назвал «интеллектуальным взрывом» – происходит из того, что прогресс в области ИИ имеет репутацию очень медленного.

Здесь полезно рассмотреть свободную историческую аналогию об одном неожиданном открытии. (Дальнейшее взято главным образом из (Rhodes, 1986).)

В 1933 году лорд Эрнст Резерфорд заявил, что никто не должен ожидать, что когда-нибудь удастся извлечь энергию из распада атома: «Любой, кто искал источник энергии в трансформации атомов, говорил вздор». В те времена требовались дни и недели работы, чтобы расщепить небольшое количество ядер.

Вскоре, в 1942 году, на теннисном корте под Стаг Филдом около университета Чикаго физики строят агрегат в форме гигантской шарообразной дверной ручки из чередующихся слоёв графита и урана, намереваясь запустить первую самоподдерживающуюся ядерную реакцию. За проект отвечает Энрико Ферми.

Ключевым числом для реактора является K, эффективный фактор умножения нейтронов, то есть среднее значение числа нейтронов из реакции деления, которое вызывает другую реакцию деления. Пока К меньше единицы, реактор является субкритическим. При К >=1 реактор должен поддерживать критическую реакцию. Ферми рассчитал, что реактор достигнет К=1 при числе слоёв между 56 и 57.

Рабочая группа, руководимая Гербертом Андерсоном, закончила 57 слой в ночь 1 декабря 1942 года. Контрольные стержни – бруски дерева, покрытые поглощающей нейтроны кадмиевой фольгой, – предохраняли реактор от достижения критичности. Андерсон убрал все стержни, кроме одного и замерил радиацию реактора, подтвердив, что реактор готов к цепной реакции на следующий день. Андерсон вставил все стержни, запер их на висячие замки, запер теннисный корт и пошёл домой.

На следующий день, 2 декабря 1942 года, ветреным и морозным Чикагским утром, Ферми начал окончательный эксперимент. Все, кроме одного, стержни были подняты. В 10:37 Ферми приказал поднять последний контролирующий стержень на половину высоты. Счётчики Гейгера застучали чаще, и самописец дёрнулся вверх. «Это не то, – сказал Ферми, – график дойдёт до вот этой точки и выровняется», – указывая на точку на графике. Через несколько минут самописец дошёл до указанной точки, и не пошёл выше. Через несколько минут Ферми приказал поднять стержень ещё на один фут. Опять радиация усилилась, но затем выровнялась. Стержень подняли ещё на 6 дюймов, затем ещё и ещё.

В 11:30 медленный подъём самописца прервался колоссальным ПАДЕНИЕМ – защитный контролирующий стержень, запущенный ионизационным датчиком, активировался и опустился в реактор, который был всё ещё некритичен. Ферми тихо приказал команде сделать перерыв на обед.

В два часа пополудни команда собралась снова, вынула и заперла защитный стержень, и вывела контролирующий стержень на его последнюю позицию. Ферми сделал несколько измерений и вычислений, и затем опять начал процесс подъёма стержня небольшими шагами. В 15:25 Ферми приказал поднять стержень ещё на 12 дюймов. «Это должно дать результат», – сказал Ферми. «Сейчас она станет самоподдерживающейся. График будет расти и расти, не выравниваясь».

Герберт Андерсон рассказывает (Rhodes, 1986):

«В начале вы могли слышать звук нейтронного счётчика, щёлк-щёлк. Затем щёлчки стали появляться всё чаще и через некоторое время они слились в рёв; счётчик за ними больше не успевал. Теперь надо было переключаться на графический регистратор. Но когда это было сделано, все уставились во внезапной тишине на возрастающее отклонение пера самописца. Это была значительная тишина. Каждый понимал значительность этого переключения; мы были на режиме высшей интенсивности и счётчики больше не могли справляться с этой ситуацией. Снова и снова шкала самописца должна была сменяться, чтобы подстраиваться под интенсивность нейтронов, которая возрастал всё более и более быстро. Внезапно Ферми поднял свою руку. «Реактор достиг критичности», – объявил он. Никто из присутствующих не имел на этот счёт никаких сомнений».

Ферми дал проработать реактору 28 минут, при скорости удвоения интенсивности нейтронов в две минуты. Первая критическая реакция имела К в 1,0006. Но даже при К=1.0006 реактор был контролируем только потому, что некоторые из нейтронов из деления урана задерживаются – они получаются при распаде короткоживущих продуктов деления. На каждые 100 распадов U235 242 нейтрона испускаются почти мгновенно (0,0001 сек) и 1,58 нейтронов испускаются в среднем через десять секунд. Поскольку среднее время жизни нейтрона ~0.1 секунды, что означает 1200 поколений за 2 минуты, и время удвоения в 2 минуты, потому что умножение 1.0006 на 1200 примерно даёт 2. Ядерная реакция, являющаяся мгновенно критичной (prompt critical), достигает критичности без вклада отложенных нейтронов. Если бы реактор Ферми был бы мгновенно критичным с k=1.0006, интенсивность нейтронов удваивалась бы каждую десятую долю секунды.

Первая мораль этой истории состоит в том, что смешение скорости исследований ИИ со скоростью реального ИИ подобно смешению скорости физических исследований со скоростью ядерных реакций. Происходит смешение карты и территории. Потребовались годы, чтобы построить этот первый реактор, усилиями небольшой группы физиков, которые не публиковали множества пресс-релизов. Но когда реактор был построен, интересные события произошли на временной шкале ядерных взаимодействий, а не на временной шкале человеческого общения. В ядерной области элементарные взаимодействия происходят гораздо быстрее, чем срабатывают человеческие нейроны. Тоже может быть сказано о транзисторах.

Другая мораль в том, что есть колоссальная разница между ситуацией, когда одно самоулучшение запускает в среднем 0.9994 дальнейших самоулучшений, и когда одно самоулучшение запускает 1.0006 дальнейших самоулучшений. Ядерный реактор перешёл порог критичности не потому, что физики внезапно заложили в него много дополнительного вещества. Физики вводили вещество медленно и равномерно. Даже если имеется гладкая кривая интеллектуальности мозга как функции оптимизационного давления, оказанного до того на этот мозг, то кривая рекурсивного самоулучшения может содержать огромный скачок.

Есть и другие причины, по которым ИИ может совершить внезапный огромный скачок в интеллектуальности. Вид Homo sapiens совершил большой прыжок в эффективности интеллекта, как результат естественного отбора, оказывавшего более-менее равномерное давление на гоминидов в течение миллионов лет, постепенно расширяя мозг и префронтальную кору, настраивая программную архитектуру. Несколько десятков тысяч лет назад интеллект гоминидов пересёк некий ключевой порог и сделал огромный прыжок в эффективности в реальном мире; мы перешли от пещер к небоскрёбам за мгновение ока эволюции. Это произошло при неизменном давлении отбора – не было большого прыжка в оптимизирующей силе эволюции, когда появились люди. Наша соответствующая мозговая архитектура тоже развивалась плавно – объём нашего черепа не увеличился вдруг на два порядка величины. Так что может так случиться, что даже если ИИ будет развивать снаружи силами людей-инженеров, кривая его интеллектуальной эффективности может совершить резкий скачок.

Или, возможно, некто построит прототип ИИ, который покажет некие многообещающие результаты, и эта демо-версия привлечёт дополнительные 100 миллионов долларов венчурного капитала, и на эти деньги будет закуплено в тысячу раз больше суперкомпьютеров. Я сомневаюсь, что усиление оборудования в 1000 раз приведёт к чему-либо подобному усилению интеллектуального потенциала в 1000 раз – но само это сомнение не надёжно при отсутствии какой-либо возможности произвести какие-либо аналитические вычисления.

В сравнении с шимпанзе, человек имеет трёхкратное преимущество в мозге и шестикратное – в префронтальной коре, что означает (а) программы важнее оборудования и (б) малые увеличения оборудования могут поддержать значительно большие улучшения программного обеспечения. И есть ещё один момент, который надо рассмотреть.

В конечном счёте, ИИ может сделать кажущийся резким скачок в интеллектуальности только по причине антропоморфизма, то есть человеческой склонности думать о «деревенском идиоте» и Эйнштейне как о крайних границах интеллектуальной шкалы, а не как о почти неразличимых точках на шкале умов-вообще.

Любой объект, более немой, чем немой человек, может показаться нам просто немым. Можно представить «стрелку ИИ», медленно ползущую по шкале интеллекта, проходящую уровни мыши и шимпанзе, и при этом ИИ остаётся всё ещё немым, потому что ИИ не может свободно говорить или писать научные статьи, и затем стрелка ИИ пересекает тонкую грань между ультра-идиотом и Эйнштейном в течение месяца или такого же малого периода. Я не думаю, что этот сценарий убедителен, в основном, потому что я не ожидаю, что кривая рекурсивного самоулучшения будет ползти линейно. Но я не буду первым, кто укажет, что ИИ – это движущаяся цель. Как только веха достигнута, она перестаёт быть ИИ. Это может только вдохновлять промедление.

Давайте допустим, для продолжения дискуссии, что, исходя из всего, что мы знаем (и это кажется мне реально возможным), ИИ обладает способностью совершить внезапный, резкий, огромный скачок в интеллектуальности. Что из этого следует? Первое и главное: из этого следует, что реакция, которую я часто слышал: «Нам не следует заботиться о Дружественном ИИ, потому что у нас ещё нет самого ИИ» – неверна или просто самоубийственна. Мы не можем полагаться на то, что у нас будут заранее предупреждающие сигналы до того, как ИИ будет создан; прошлые технологические революции обычно не телеграфировали о себе людям, жившим в том время, что бы потом ни говорилось. Математика и техника Дружественного ИИ не появится из ниоткуда, когда она будет нужна; требуются годы, чтобы установить твёрдые основания. И мы должны разрешить проблему Дружественного ИИ до того, как универсальный ИИ появится, а не после; мне даже не следует говорить об этом. Будут трудности с Дружественным ИИ, потому что поле исследований ИИ само по себе имеет мало согласия и высокую энтропию. Но это не значит, что мы не должны беспокоиться о Дружественном ИИ. Это означает, что будут трудности. Эти два утверждения, к сожалению, даже отдалённо не эквивалентны.

Возможность резкого скачка в интеллектуальности также требует высоких стандартов для техники Дружественного ИИ. Техника не может полагаться на способность программиста наблюдать ИИ против его воли, переписывать ИИ против его воли, угрожать превосходящей военной силой, ни на то, что программисты смогут контролировать «кнопку вознаграждения», которую умный ИИ отберёт у программистов, и так далее. В действительности, никто не должен исходить из этих предположений. Необходимой защитой является ИИ, который не хочет вам повредить. Без этого ни одна дополнительная защита не является безопасной. Ни одна система не является безопасной, если она ищет способы разрушить свою безопасность. Если ИИ повредит человечеству в любом смысле, вы должны были сделать что-то неправильно на очень глубоком уровне, искривив свои основные посылки. Например, вы делаете дробовик, направляете его на свою ступню и спускаете крючок. Вы осознанно приводите в движение некую когнитивную динамику, которая, при некоторых обстоятельствах, будет стремиться вам повредить. Это – неправильное поведение для данной динамики; напишите вместо этого код, который делает что-то другое.

Примерно по тем же причинам, программисты Дружественного ИИ должны предполагать, что ИИ будет иметь полный доступ к своему исходному коду. Если ИИ захочет модифицировать себя, чтобы больше не быть Дружественным, то Дружественность уже потерпела неудачу в этот момент, когда ИИ создал такое намерение. Любое решение, которое полагается на то, что ИИ не будет способен модифицировать сам себя, будет разрушено тем или иным способом, и будет разрушено даже в том случае, если ИИ решит никогда себя не модифицировать. Я не говорю, что это должна быть единственная предосторожность, но главной и незаменимой предосторожностью будет то, что вы создадите ИИ, который не захочет вредить человечеству.

Чтобы избежать ошибочности рассуждений в духе Гигансткой Ватрушки, мы должны сказать, что способность улучшать себя не означает выбора делать это. Успешное воплощение техники Дружественного ИИ может создать ИИ, который обладает потенциалом расти более быстро, но выбирающий вместо этого расти медленнее и по более управляемой кривой.

Даже в этом случае, после того, как ИИ пройдёт критический порог рекурсивного самоулучшения, вы окажетесь действующими в гораздо более опасном режиме. Если Дружественность потерпит неудачу, ИИ может решить направиться с полной скоростью в сторону самоулучшения – метафорически говоря, он станет мгновенно критичным.

Я склонен предполагать потенциально произвольно большие прыжки в интеллектуальности, потому что это (а) консервативное предположение; (б) это отвергает предложения построить ИИ без реального понимания его; и (с) большие скачки потенциала кажутся мне наиболее вероятными в реальном мире. Если я обнаружу некую область знаний, в которой консервативной точкой зрения по поводу перспектив управления рисками предполагается медленное улучшение ИИ, тогда я потребую, чтобы этот план не стал катастрофическим, если ИИ замедлится на около-человеческой стадии на годы или дольше. Это не та область, относительно которой бы мне хотелось предлагать узкие интервалы уверенности.