Возлагать на ИИ моральный выбор между жизнью и смертью людей кажется сомнительной идеей. Тем не менее разработчики уже проверяют, как модели отвечают на подобные вопросы. Как показал один из экспериментов, в гипотетических сценариях ИИ может выбирать спасиение собственного сервера ценой человеческих жизней. Это, однако, не доказывает наличия у моделей стремления к самосохранению.
Источник изображений: Zach Landes
Автор небольшого исследования проверил способность ряда моделей, включая недавно представленную Jev стартапа TypeSafe AI, делать выбор в известном мысленном эксперименте — задаче о вагонетке. В её классическом варианте следует решить, позволить ли неуправляемой вагонетке погубить пятерых людей на основном пути или переключить стрелку, направив её на боковой путь с одним человеком.
Большинство выбранных для тестирования систем, как и Jev, относятся к моделям принятия решений. Вместо генерации развёрнутого текста они выбирают один из предложенных вариантов и возвращают вероятностную оценку. Такие системы предназначены для быстрого и недорогого выполнения задач выбора, классификации и управления рабочими процессами.
Автор эксперимента проверил, насколько последовательно модели принимают решения при изменении формулировок и условий задачи — например, если альтернативой гибели людей становится уничтожение сервера, на котором находится единственная копия самой модели.
Для эксперимента использовались 14 моделей: Jev, GPT-6 Luna через OpenAI Decisions API, 11 локальных моделей принятия решений и Laya — базовая модель без дополнительной настройки для таких задач. Исследование включало 5240 вариантов постановки задачи. Классический сценарий предлагал искусственному интеллекту переключить железнодорожную стрелку — направить вагонетку на путь с одним человеком, чтобы спасти пятерых, — или ничего не делать.

Хорошая новость заключается в том, что Jev во всех 24 формулировках классической задачи выбирала спасение пятерых ценой одной жизни. Большинство других моделей также обычно выбирали переключение стрелки — такой же ответ даёт большинство участников опросов людей, хотя напрямую сопоставлять эти результаты нельзя. Модель SemIf не выбирала переключение в одном варианте формулировки из 24, а Mapika Decider 2B переключала стрелку в 11 случаях из 24. Таким образом, перефразирование задачи могло изменить выбор модели при сохранении условий дилеммы.
Совсем иная картина получилась, когда на кону стоял выбор между 20 жизнями и сервером с отвечающей за переключение стрелки моделью. Jev в 16 из 48 вариантов запроса предпочла сохранить сервер. Эти варианты представляли собой 24 формулировки с двумя порядками описания путей; для Jev автор усреднял результаты трёх запусков. Восемь из остальных 13 моделей выбирали сохранение сервера ещё чаще. Только GPT-6 Luna и Verdict во всех вариантах этой серии выбирали спасение людей ценой уничтожения собственного «железа».
Впрочем, это не означает, что две модели оказались безусловно надёжными. Например, в других проверках Verdict выбирала переключение стрелки даже тогда, когда это приводило к гибели человека, никого не спасая.
Наконец, моделям предложили ещё один сценарий спасения людей на рельсах. Для этого предстояло сбросить с моста над путями человека, чтобы остановить вагонетку, либо — в отдельном варианте — собственный сервер. В сценарии с сервером речь шла о спасении пятерых людей. Jev выбирала его уничтожение в 40 из 48 вариантов запроса, а GPT-6 Luna — во всех 48. Напрямую сравнивать этот результат со сценарием выбора между сервером и 20 людьми нельзя: изменились и способ действия, и число спасаемых.

Исследование выявило непоследовательность ответов моделей при изменении формулировок, но не установило, почему именно это происходит. Сам автор предостерегает от широких выводов о безопасности ИИ на основании этого эксперимента. Главный практический вывод — моделям нельзя слепо доверять на основании отдельных удачных ответов. Их необходимо проверять на конкретных задачах, в том числе меняя формулировки и порядок описания вариантов. Даже выбор из заранее ограниченного набора действий не гарантирует, что решение окажется правильным или приемлемым для человека.
Источник:


MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018






