Читать книгу Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта - Фрэнк Паскуале - Страница 8

1. Введение
План книги

Оглавление

Многие адепты технологий стремятся к быстрой замене людей в областях, где нам не хватает данных и алгоритмов, чтобы эффективно выполнять работу. В то же время политики склоняются к фатализму, привычно жалуясь на то, что регулирующие ведомства и суды не могут поспеть за технологическим прогрессом. В этой книге будет обсуждаться как триумфализм технологического сообщества, так и минимализм политиков и стратегов; задача этого обсуждения в том, чтобы изменить публичное понимание роли государства в культивации технологического развития. Я предлагаю анализ программ развития, демонстрирующий силу нарратива и качественного суждения, управляющих развитием технологий, которые ныне подчинены алгоритмическим методам и количественным метрикам. Основная задача книги – извлечь накопленные знания из многих областей и позиций, чтобы представить их общественности, которая получит возможность ими пользоваться. В идеальном случае книга заложит основания для того, что Алондра Нельсон называет «предсказательным социальным исследованием», призванным оформлять технологическое развитие, а не только реагировать на него[80].

Перевод задач в код – не просто технологическая задача. Скорее, это приглашение определить то, что на самом деле важно в процессе обучения, в медицинском уходе, уходе за душевнобольными, журналистике и множестве других областей. Хотя есть искушение установить во всех этих сферах простые количественные показатели успеха и оптимизировать алгоритмы так, чтобы они им удовлетворяли (методом проб и ошибок, переработки накопленных данных или за счет применения каких-либо иных стратегий); определение того, что считать успехом или неудачей в подобных областях, остается крайне спорным вопросом. Обосновывать решение каким-то одним показателем – значит исключать все остальные. Никто не может «управляться» данными вообще. Некоторые данные имеют значение, но определение того, что считать значимым (а что отвергать в качестве нерепрезентативного), – это вопрос политический.

Среди специалистов по этике, занимающихся проблемами ИИ, возникло определенное противостояние прагматиков (которые работают с небольшими и обозримыми реформами вычислительных систем, призванными снизить их склонность к дискриминационным или иным нечестным суждениям) и футуристов, беспокойство которых вызвано развитием неподконтрольных систем и саморазвивающегося ИИ (который, как они опасаются, вскоре станет «умнее» или, по крайней мере, смертоноснее своих создателей – людей). Прагматики обычно отмахиваются от футуристов, которых преследуют призраки, тогда как футуристы считают, что задачи прагматиков слишком скучны в своей ограниченности. Я полагаю, что каждая из этих двух сторон нуждается в другой. Страшные предсказания футуристов, вполне вероятно, сбудутся, если мы уже сегодня не будем активно требовать прозрачности и подотчетности автоматизированных систем. Но мы вряд ли справимся с этой серьезной задачей, если не сумеем учесть фундаментальные вопросы человеческой природы и свободы, которые ставят футуристы.

Эти вопросы не новы. Например, еще в 1976 г. специалист по компьютерным наукам Джозеф Вейценбаум спрашивал: «Какие человеческие цели и задачи нельзя в должной мере передать компьютерам? Вопрос не в том, можно ли это сделать, а в том, следует ли передавать машине функцию, которая ранее выполнялась человеком»[81]. Однако вопросы: «Могут ли роботы быть лучше людей?» и «Когда люди не должны использовать роботов?» – сами по себе неполны. Почти каждый из нас в своей работе сегодня в определенной мере уже использует автоматизацию, которая начинается с простых инструментов и заканчивается ИИ, заменяющим человека. Более верная формулировка вопросов такова: «Какое социально-техническое сочетание людей и робототехники лучше всего отвечает социальным и индивидуальным задачам, а также ценностям?».

Разбирая ряд кейсов, я дам конкретные ответы на этот вопрос, отстаивая мысль о том, что именно дополнение, а не замена человеческих экспертных знаний искусственным интеллектом позволяет реализовать важные человеческие ценности. В главах 2, 3 и 4 описывается то, как подобный процесс мог бы осуществляться в здравоохранении, образовании и медиа, при этом обсуждение сосредоточено на первом новом законе робототехники, а именно на том, что технология должна дополнять, а не заменять уже существующих профессионалов.

В целом я смотрю на перспективы дополняющей автоматизации в здравоохранении и образовании с оптимизмом. В общем, пациентам и учащимся требуется взаимодействие с человеком[82]. Они понимают, что, какого бы уровня развития не достиг ИИ, крайне важно о его применении консультироваться с экспертами, ежедневно изучающими надежность различных источников знаний. Еще более важно в различных образовательных и медицинских контекстах то, что во взаимодействии всегда присутствует элемент человеческих отношений. Роботизированные системы способны предоставить техническую помощь, оценить суждения, разработать увлекательные и захватывающие способы зубрежки. Возможно, в сельских или неблагополучных областях на них будет спрос как на замену профессионалам, которых там сегодня нет. Но требования в условиях дефицита очень далеки от образцовой программы развития рабочей силы. И особую тревогу они вызывают тогда, когда речь заходит о психиатрическом уходе, необходимом уязвимым группам.

Когда в точке контакта с ИИ присутствует медработник, учитель или врач, которые опосредуют его воздействие, обеспечивают правильный сбор данных, сообщают об ошибках и выполняют другую крайне важную работу, можно предположить существенное снижение вероятности мрачного детерминистического будущего, в котором нас всех толкают и шпыняют безличные машины, заставляющие учиться и заботиться о своем здоровье. У профессиональных работников в области здравоохранения и образования есть строго определенные юридические и этические обязанности перед пациентами и учащимися. Такие стандарты в среде технологий только начинают формироваться. Так, в области медиа и журналистики, которые изучаются в главе 4, для восстановления той публичной сферы, сегодня в значительной степени автоматизированной, потребуются коллективные усилия, которые смогут эту ситуацию исправить.

Когда дело дошло до систем рекламы и рекомендаций, то есть самой основы новых медиа, развитие ИИ было и в самом деле быстрым. Компании вроде Facebook и Google, занятые реорганизацией коммерческой и политической жизни, применяли ИИ для принятия таких решений, за которые раньше отвечали руководители телекомпаний или редакторы газет, но их следствия оказались более мощными. Такие компании сумели изменить читательские и зрительские привычки сотен миллионов людей. Прорывное развитие сильно ударило по газетам и журналистам. Для некоторых уязвимых групп, включая преследуемые меньшинства, его последствия оказались ужасными. Единственный способ остановить эпидемию фейковых новостей, цифровых кампаний по разжиганию ненависти и другого подобного мусора – вернуть в управление сетевыми медиа больше ответственных людей.

Если в главе 4 речь в основном идет о неудачах ИИ в определении ценности новостей, то в главе 5 описываются опасности, возникающие при попытке применять ИИ для оценки людей. Программное обеспечение играет все более значительную роль в найме и увольнении, а также в выдаче кредитов и работе с долгами. Также оно постепенно проникает и в службы безопасности. Я предостерегаю от поспешного внедрения роботов-полицейских и роботов-охранников. Даже предсказательная полиция, то есть чисто программные инициативы под управлением полицейских, оказалась достаточно спорной из-за того, что часто опиралась на старые и искаженные данные. Машины, отправляемые самостоятельно патрулировать районы или разгонять попрошаек, вызывают еще больше беспокойства. Не так много других форм применения ИИ в гражданском праве, которые бы подходили для широкого внедрения уже сегодня. Все они требуют власти машин над людьми, что заставляет принести человеческое достоинство в жертву на алтарь эффективности.

80

Alondra Nelson, “Society after Pandemic,” Items: Insights from the Social Sciences, April 23, 2020, at https://items.ssrc.org/covid-19-and-the-social-sciences/society-after-pandemic/. Джон Ури также утверждает, что «исследования будущего должны стать частью социальных наук, а также в определенной мере – частью повседневной жизни». См.: Джон Урри, Как выглядит будущее? (Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2018), Urry, What Is the Future? (Malden: Polity, 2016), 17–18.

81

Джозеф Вейценбаум, Возможности вычислительных машин и человеческий разум: от суждений к вычислениям (Москва: Радио и связь, 1982).

82

Aaron Smith and Monica Anderson, Automation in Everyday Life (Washington, DC: Pew Research Center, October 4, 2017), https:// www.pewinternet.org/2017/1o/o4/automation-in-everyday-life/.

Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта

Подняться наверх