Леонид Жуков — об ответственности людей и машин за принятие критических решений

РБКHi-Tech

На ошибках учатся

Леонид Жуков — об ответственности людей и машин за принятие критических решений.

Фото: из личного архива

Мы ежедневно сталкиваемся с искусственным интеллектом, но редко задумываемся, какие нормы этики заложены в его алгоритмы, какие решения машины могут принимать самостоятельно, а для чего нужно слово человека. Глава Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера» Леонид Жуков объяснил, почему люди в ближайшем будущем не смогут полностью довериться ИИ.

Что такое хорошо...

Существует этика разработчиков, то есть тех, кто создает софт, этика применения алгоритмов и этика пользователей. Если говорить про разработчиков, то их задача — предотвратить закладывание в алгоритмы процессов, которые могут навредить человеку. С точки зрения алгоритмов самый главный вопрос в том, чтобы они были справедливы в принятии каких-либо решений и честны с пользователем. Пользователь, в свою очередь, должен использовать ИИ только по прямому назначению.

Почему вопрос этики встает, когда речь заходит про искусственный интеллект, и не так важен, к примеру, в разговоре про обычный софт? ИИ, в отличие от традиционного программного продукта, учится на примерах, которые мы ему даем. Он обобщает поступившую информацию и применяет полученные знания к ситуации, которая раньше не встречалась. В этом заключается сила алгоритмов: если бы мы могли перечислить все возможные встречающиеся ситуации, тогда искусственный интеллект был бы бесполезен. Например, без искусственного интеллекта сложно учить машину ездить, потому что невозможно спрогнозировать каждую ситуацию, которая будет встречаться на дороге. Алгоритмы в этом случае способны принять решение самостоятельно на основе анализа и обобщения примеров в его памяти.

Но ИИ может и ошибиться. В алгоритмах, как в любом медицинском тесте, есть показатели точности и есть ошибки, которые невозможно избежать в силу их предсказательной или обобщающей способности. Есть также ошибки, которые возникают при обучении ИИ, потому что определенные сценарии не встречались в обучающих примерах. Например, в компании N за всю историю не было женщин, занимавших высокие посты. Алгоритм, основываясь на этих данных, никогда не наймет женщин, потому что будет считать, что они не способны достичь высокого положения в компании.

Это этично? Нет. Поэтому с точки зрения разработчиков очень важно минимизировать возможность таких ошибок и научить алгоритм собирать непредвзятые данные. С точки зрения пользователей алгоритмов, как уже говорилось выше, очень важно не применять ИИ в ситуациях, для которых он не предназначен. Например, если алгоритм, натренированный отличать кошек от собак, запустить в зоопарке, он будет либо не способен дать ответ, либо, что еще хуже, пытаться классифицировать всех зверей лишь на кошек или собак.

…и что такое плохо

На сегодняшний день основное средство контроля за этичностью алгоритма — это отсутствие у него возможности принимать критически важные решения самостоятельно. Например, ставить диагнозы. На языке разработчиков это называется human in the loop: человек обязательно участвует в принятии решений, а алгоритм выступает как советчик.

Уровень алгоритмов пока не настолько высок, чтобы мы им доверяли принятие жизненно важных решений, но некоторые вещи мы все же позволяем делать ИИ самостоятельно. Например, повсеместно используемые роботы-пылесосы. Они управляются искусственным интеллектом, но могут ошибиться и заехать не в ту комнату или наехать на препятствие. Однако это не грубая ошибка, и она не приводит к критическим последствиям. То есть пылесос не может сделать ничего такого, что могло бы навредить человеку. Это к вопросу об этике — в алгоритмы работы робота заложены определенные ограничения, которые он не может переступить.

Существующие алгоритмы ИИ можно разделить на два класса: black-box и white-box. Первый — это некий «черный ящик», при использовании которого даже эксперту, создавшему его, может быть непонятно, почему ИИ выдал ту или иную рекомендацию (например, модели глубинного нейронного обучения, deep learning). Такие алгоритмы можно использовать для сервисов с музыкой или фильмами, но нельзя применять ни в медицине, ни в финансах, ни в какой-либо другой ответственной отрасли.

White-box или transparent (прозрачные алгоритмы), наоборот, используют для важных отраслей, так как там алгоритмы максимально просты и понятны. Важным моментом для обеих категорий является ответственность за ошибку. Пока этот вопрос остается нерешенным с юридической точки зрения. Неясно, кто должен нести ответственность за неправильное решение или ошибку ИИ — пользователь, создатель или владелец алгоритма.

Алгоритмы учатся точнее моделировать ситуации и меньше ошибаться, однако они никогда не станут совершенны и безошибочны. Вопрос о допустимом пороге ошибок, цене за ошибку и экономии от замены человека искусственным интеллектом будет стоять всегда. В ближайшем будущем человек по-прежнему будет принимать критические решения, каким бы умным и этичным ни был ИИ.

Леонид Жуков — директор Лаборатории по искусственному интеллекту «Сбера», доктор наук, профессор Высшей школы экономики, пятикратно удостоенный звания «Лучший преподаватель». Является одним из ведущих экспертов в России и в мире в области анализа больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Шахзад Ансари: «У подрывных инноваций есть и темная сторона» Шахзад Ансари: «У подрывных инноваций есть и темная сторона»

Беседа с ведущим экспертом по внедрению инноваций Шахзадом Ансари

РБК
Из развалюхи в особняк: дома знаменитостей до начала карьеры и после Из развалюхи в особняк: дома знаменитостей до начала карьеры и после

Дома, в которых звезды жили до славы, и те, в которых они живут сейчас

Cosmopolitan
Светлана Миронюк: «Одна жизнь = несколько карьер с множеством развилок» Светлана Миронюк: «Одна жизнь = несколько карьер с множеством развилок»

Светлана Миронюк — о работе и её будущем

РБК
Наука требует жертв Наука требует жертв

Десятеро ученых и изобретателей, погибших при экспериментах

Популярная механика
Двойная игра Двойная игра

Иван Бегтин — о больших данных и мире без секретов

РБК
«Взаперти»: фильм от режиссера «Поиска» о деструктивной материнской любви «Взаперти»: фильм от режиссера «Поиска» о деструктивной материнской любви

Рецензия на фильм «Взаперти», вторую работу Аниша Чаганти («Поиск»)

Forbes
Боты против уток. Сможет ли искусственный интеллект избавить соцсети от Fake News Боты против уток. Сможет ли искусственный интеллект избавить соцсети от Fake News

Мы считаем, что интернет создан ради нас, но на деле его пользователи — боты

РБК
Разрешите себе печалиться Разрешите себе печалиться

Относитесь к негативным переживаниям всерьез и не пытайтесь их подавлять

Psychologies
Максим Федоров: искусственный интеллект в десяти вопросах и ответах Максим Федоров: искусственный интеллект в десяти вопросах и ответах

Профессор Сколтеха — об искусственном интеллекте и реальности сюжетов фантастики

РБК
Жером Палаззолло: «Болезни Жером Палаззолло: «Болезни

Психотерапевт рассказывает об опасности психосоматических заболеваний

Здоровье
Грузите лимоны бочками Грузите лимоны бочками

Как программист из Ульяновска стал совладельцем американской студии графики

Forbes
Елки-палки: как стартап по высадке леса Maraquia получил похвалу Путина, потерял инвесторов и теперь судится с основателем Елки-палки: как стартап по высадке леса Maraquia получил похвалу Путина, потерял инвесторов и теперь судится с основателем

Что скрывается за красивым фасадом стартапа Maraquia («Маракуйя»)

Forbes
Бешеные деньги Бешеные деньги

Правила жизни в эпоху низких ставок

Forbes
Миллионер из трущоб: почему Марадона такой великий и наглый Миллионер из трущоб: почему Марадона такой великий и наглый

Отрывок из книги «Игра народная. Русские писатели о футболе»

Forbes
Как безумный Майк Хьюз отправился за славой и погиб Как безумный Майк Хьюз отправился за славой и погиб

Пустыня Мохаве что-то шептала в темноте, пока Безумный Майк готовился к полету

Популярная механика
Битва дискаунтеров: как «Магнит» и X5 Retail Group конкурируют на рынке супердешевых товаров Битва дискаунтеров: как «Магнит» и X5 Retail Group конкурируют на рынке супердешевых товаров

Через пять лет на жесткие дискаунтеры будет приходиться 10% розницы

Forbes
6 автомобилей из лимитированных коллекций 6 автомобилей из лимитированных коллекций

За каждой из этих моделей – богатая история

GQ
Булат Окуджава Булат Окуджава

Каждый год 9 мая на Трубной площади стартует фестиваль памяти Булата Окуджавы

Дилетант
Пять вопросов педиатру Пять вопросов педиатру

Врач-педиатр, кандидат медицинских наук отвечает на вопросы о детском здоровье

9 месяцев
История одного необычного мальчика История одного необычного мальчика

Даже если ребенку поставил диагноз психиатр, это не окончательный приговор

СНОБ
«Все делают это»: зачем мы снимаем интимные видео? «Все делают это»: зачем мы снимаем интимные видео?

Какие причины могут побуждать человека снимать себя?

Psychologies
«Не со мной»: как мы реагируем на насилие по отношению к другим «Не со мной»: как мы реагируем на насилие по отношению к другим

Почему мы иногда замираем от ужаса, увидев ссору или драку?

Psychologies
Какие американские президенты были в хороших отношениях с Россией и чем это закончилось Какие американские президенты были в хороших отношениях с Россией и чем это закончилось

Мир и дружба до появления жвачки

Maxim
Купить нельзя планировать: как пережить «черную пятницу» и не разориться Купить нельзя планировать: как пережить «черную пятницу» и не разориться

Как противостоять соблазну купить очередную вещь, которая окажется ненужной?

Psychologies
В австралийских водах впервые заметили глубоководных длинноруких кальмаров В австралийских водах впервые заметили глубоководных длинноруких кальмаров

Ученые отметили присутствие длинноруких кальмаров Magnapinna в водах Австралии

N+1
Все будет хорошо: почему не стоит бояться родов? Все будет хорошо: почему не стоит бояться родов?

Как настроиться на роды и перестать бояться

Cosmopolitan
Вопросы создателю. Вариатор. На что он способен и как избежать проблем? Вопросы создателю. Вариатор. На что он способен и как избежать проблем?

Как построить взаимоотношения с вариатором?

4x4 Club
Одновременная линька маховых перьев облегчила птицам отказ от полета Одновременная линька маховых перьев облегчила птицам отказ от полета

Ученые выяснили причину, по которой птицы становятся нелетающими

N+1
Как выглядели первые гидрокостюмы (пугающие фото) Как выглядели первые гидрокостюмы (пугающие фото)

Удивительные архивные фотографии первых гидрокостюмов

Maxim
Моя терапия: «Зависимому не нужна жилетка, ему нужна удочка» Моя терапия: «Зависимому не нужна жилетка, ему нужна удочка»

История нашего героя о том, как психотерапия помогает справиться с зависимостью

Psychologies
Открыть в приложении