В принятии важных решений все чаще участвуют алгоритмы машинного обучения

GQHi-Tech

Машины рулят людьми

Текст: Антон Иванов. Коллажи: Алик Новожилов

0:00 /
1069.483

Нас призывают придерживаться принципов политкорректности и толерантности, но будет ли играть по этим правилам искусственный интеллект или, пока люди строят общество равных возможностей, где-то за кулисами их судьбы будут решать роботизированные алгоритмы, по-разному оценивающие представителей разных полов, рас и сексуальных меньшинств?

В принятии жизненно важных решений — от выдачи кредита до постановки медицинского диагноза — все чаще участвуют алгоритмы машинного обучения (ранние зачатки искусственного интеллекта). Во Франции так распределяют детей по школам, в Америке рассчитывают тюремный срок, который получит осужденный. Кредит, страховка, судьба претендента на вакантное место — все эти вопросы из-под власти людей уходят к роботам. В основе железной логики машин всегда лежит анализ огромных баз данных, но какая именно информация о вас станет решающей, не скажет никто.

«Сегодня можно создать алгоритмы, способные скомпрометировать человека и вторгнуться в его личную жизнь. Например, ученые из Стэнфорда в порядке эксперимента уже научили нейронные сети по фотографии человека довольно точно определять сексуальную ориентацию, — рассказывает вице-президент Тинькофф-банка Константин Маркелов. — Есть возможность распознать человека, попавшего в поле зрения видеокамеры, найти его профиль в соцсетях и через сервисы, которых множество, узнать о его поисковых запросах, маршрутах перемещений, достатке. После этого алгоритм может сделать тот или иной вывод — в зависимости от поставленной задачи». Выводы эти далеко не всегда бесстрастные.

Одними из первых тревогу забили ученые Принстонского университета, заметившие, что искусственный интеллект, обучающийся на текстовых источниках, быстро становится предвзятым и начинает считать белый цвет кожи и мужской пол преимуществами. Причина в том, что этими предрассудками наполнены наши книги, наш интернет и даже наш язык. Например, слово «профессионал» имеет положительную коннотацию, а «профессионалка» — несколько иную, и таких примеров множество. Даже тот факт, что слова «доктор» и «инженер» — мужского рода, уже наводит компьютер на мысль о том, что эти вакансии не для женщин. Компания Amazon уже пережила скандал с HR‑алгоритмом, который пытался нанимать только представителей сильного пола.

Искусственный интеллект, как ребенок, впитывает все, что ему дают. К чему приводит такое обучение, пущенное на самотек, мы увидели в 2016 году, когда чат-бот Tay от компании Microsoft за сутки из милого собеседника превратился в фашиста. «Люди — клевые» — таким было его первое сообщение, но уже вскоре он требовал смерти феминисток, признавался в ненависти к человечеству и говорил, что Гитлер был прав. Не значит ли это, что, доверив искусственному интеллекту свой мир сегодня, завтра мы окажемся в руках электронных безумцев?

Основатель компании Tazeros Global, специалист по обработке данных Артур Хачуян уверен, если это и произойдет, то виноваты будут сами люди: «Самостоятельного искусственного интеллекта пока не существует в принципе. Все алгоритмы машинного обучения исходят от людей и, соответственно, проблемы — тоже. Майкрософтовский бот стал расистом, потому что создавший его программист загрузил в него неправильную выборку данных. Так же и Tesla, сбившая велосипедистку, не смогла ее правильно распознать из-за ошибки инженера».

Этого же мнения придерживается и антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Алексей Маланов: «Всему виной ложные корреляции — когда алгоритм видит связь между событиями там, где ее на самом деле нет. Пример — «робот», который распределял в медицинском центре Университета Питтсбурга больных в очереди на прием и решил, что люди, страдающие астмой и пневмонией одновременно, могут подождать. Логика была такой: по статистике пациенты с таким сочетанием диагнозов умирают редко, а значит, можно не спешить, но дело в том, что не умирают они именно потому, что им всегда первым оказывают помощь. Информацию об этом алгоритму не предоставили, и он построил неверную логическую цепочку». Данные — это грубый материал, который еще нужно обработать и в правильном виде загрузить в машину.

«Ранние зачатки искусственного интеллекта появились в 70‑80‑е годы XX века, но тогда они не могли работать: не хватало вычислительных мощностей и не было больших данных, на которых можно было бы учить системы, — рассказывает член Консультативного совета Роскомнадзора, директор исполкома Национального Дельфийского совета России Артемий Понявин. — Сегодня же в интернете столько информации, что для систем машинного обучения созданы идеальные условия».

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Большая ракета Илона Маска Большая ракета Илона Маска

Сверхтяжелая ракета Big Falcon Rocket готовится вытеснить все прошлые разработки

Популярная механика
Эффект пружины: почему сейчас растут развивающиеся рынки Эффект пружины: почему сейчас растут развивающиеся рынки

Развивающиеся рынки демонстрируют лучшую динамику за последние семь лет

Forbes
Артист в ударе Артист в ударе

GQ встретился с одним из самых харизматичных российских актеров

GQ
Отвращение к любому реформаторству Отвращение к любому реформаторству

Кто готовил путч и закон о свободной торговле

Русский репортер
Про детские как бы игры Про детские как бы игры

Лев Рубинштейн вспоминает, каким был досуг детей до изобретения компьютеров

GQ
Хватит искать во всем светлую сторону Хватит искать во всем светлую сторону

Не всегда лучше всегда и во всем искать позитив

Psychologies
Победа любой сценой Победа любой сценой

У каждой эпохи тот Гамлет, которого она заслуживает

GQ
Яна Рудковская и Стелла Аминова: «У нас не возникает спорных вопросов» Яна Рудковская и Стелла Аминова: «У нас не возникает спорных вопросов»

Яна Рудковская и Стелла Аминова знают, как преуспеть и в семье, и в бизнесе

Grazia
Люди на пределе Люди на пределе

Возможности нашего собственного, среднестатистического тела

Вокруг света
Эликсир молодости Эликсир молодости

Чего ждать от отношений, в которых партнер значительно младше тебя

Лиза
Двери открываются Двери открываются

Московское метро: античные храмы, целые библиотеки, роскошь и хай-тек

GQ
Почему женщины так полюбили туфли на шпильке Почему женщины так полюбили туфли на шпильке

Как из символа богатства туфли на шпильке превратились в знак свободы выбора

Vogue
Тысячи и одна ночь Тысячи и одна ночь

Как Instagram стал каталогом секс-услуг, а Telegram — инструментом сутенеров

GQ
«Мой дом – у меня в голове» «Мой дом – у меня в голове»

Наш герой Андрей Денисенко колесит по миру и больше всего дорожит свободой

Psychologies
Москва следам поверит Москва следам поверит

Шесть необычных маршрутов, раскрывающих Москву с неожиданных сторон

GQ
10 изобретений женщин, которые изменили мир 10 изобретений женщин, которые изменили мир

Wi-Fi, силикон, циркулярная пила и другие изобретения, которые сделали дамы

CHIP
Дачи не надо Дачи не надо

Герои GQ Travel выбрали пять отелей для дауншифтинга неподалеку от Москвы

GQ
Как выбрать виски в баре Как выбрать виски в баре

Какой сорт пить со льдом, а какой – чистым

GQ
Светлый образ Светлый образ

Актриса Виктория Белякова из сериала «Полицейский с Рублевки»

Maxim
Зачем женщины идут работать военными репортерами Зачем женщины идут работать военными репортерами

Мэри Колвин об опасной профессии военного журналиста

Vogue
Окна Анны Окна Анны

Мы готовы запустить сорокаметровую фигуру актрисы Анны Михайловской в космос

Maxim
Гнев Вашингтона. Грозит ли «Роснефти» ужесточение санкций США из-за связей с Венесуэлой Гнев Вашингтона. Грозит ли «Роснефти» ужесточение санкций США из-за связей с Венесуэлой

Глава Госдепартамента США Майк Помпео раскритиковал «Роснефть»

Forbes
Если б я был Нурсултан Если б я был Нурсултан

Нурсултан Назарбаев оставил пост президента по собственной воле. Но оставил ли?

GQ
Джинсы помогли мужчине выжить в открытом море. Лайфхак, который может пригодиться каждому Джинсы помогли мужчине выжить в открытом море. Лайфхак, который может пригодиться каждому

Эх, знал бы этот трюк Леонардо Ди Каприо в «Титанике»!

Maxim
Почему мы занимаем позицию обиженного и чем это опасно Почему мы занимаем позицию обиженного и чем это опасно

Обида — горькое чувство, и кажется странным добровольно себя на него обрекать

Psychologies
Вкусное — значит, (не)полезное? Вкусное — значит, (не)полезное?

Многие почти полностью отказались от любимых блюд, заменив их здоровыми

Psychologies
Четыре восьмых Четыре восьмых

Skoda Octavia появилась на свет... А вот и не в 1990-х

Quattroruote
Риск на $5 млрд: почему весь мир «приземлил» Boeing Риск на $5 млрд: почему весь мир «приземлил» Boeing

Как Boeing «перемудрил» с улучшением конструкции лайнера 737 MAX

Forbes
Альберта Ферретти и Ливия Ферт о совместной экоколлекции Альберта Ферретти и Ливия Ферт о совместной экоколлекции

Ливия Ферт морщится, когда слышит словосочетание «осознанная мода»

Vogue
Опасно ли заряжать телефон всю ночь? Опровергаем 5 очень устаревших мифов о батарее Опасно ли заряжать телефон всю ночь? Опровергаем 5 очень устаревших мифов о батарее

Вся правда и все мифы о заряде смартфонов Apple и Android

Playboy
Открыть в приложении