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,
