Прикладные проблемы внедрения этики искусственного интеллекта в России. Отраслевой анализ и судебная система

Существует целый класс этических проблем, связанных с этикой предсказуемости. Множество программ ИИ пишется для решения прогностических задач. Для ряда программ (например, в области медицины) уровень их эффективности достаточно высок и продолжает расти. Однако при непосредственном взаимодействии человека и программы на стороне человека могут возникать коллизии этического характера. В частности, не ясно, в какой степени пациенты должны и желают знать исход протекающего заболевания, риски возникновения новых заболеваний, характер новых болезней и проч. Также не вполне ясно, как должно регулироваться поведение лечащих врачей в ситуации такой осведомленности и широких возможностей прогнозирования, которая обеспечивается ИИ.

Точно так же программы по тестированию психологической совместимости (например, супружеских пар) могут иметь высокую предсказательную силу. Агент ИИ на основе уже известной информации о человеке может моделировать ценности и поведение людей, которые он наблюдает в течение достаточно длительного периода времени и лучше человека может предсказывать результаты выбора разных опций. Но последствия такого взаимодействия между ИИ и человеком представляют собой этическую трудность.

Также различные программы тестирования способностей студентов или планирования профессиональных и карьерных портфолио для абитуриентов сталкиваются с проблемой готовности пользователя программы ознакомиться с результатом. В последующем могут возникать различные виды субъективного дискомфорта, связанного с «программированием» выбора или эффектами снижения мотивации и проч.

Решение данных вопросов осложняется тем, что формализовать человеческий запрос не всегда возможно. Ряд авторов [Мuehlhauser, Helm, 2012] пришли к выводу, что люди не могут точно описать свои собственные ценности. Часто мы можем наблюдать у людей противоречия в их ценностной системе или отсутствие однозначных ответов на этические вопросы. Решения, принятые быстро, могут разительно отличаться от решений, которые долго продумывались или обсуждались. Ценности также могут изменяться в зависимости от пережитого опыта, под влиянием ближайшей среды и т. д.

В целом «ценностные» установки большинства программ ИИ на сегодняшний день – оптимизационные (или утилитарные). Таким образом, этический Кодекс ИИ – прагматический.

В связи с этими установками возникает масса проблем. Например, при выполнении инструкций по максимизации прибыли «Максимально увеличить прибыль, но никому не навредить» – для ИИ остается неясным, что имеется в виду под вредом. Идет ли речь о том, что не стоит заключать жесткие сделки, или не следует продавать никому то, что им не нужно? «Размышляя» над этими вопросами, ИИ может прийти к выводу, что в случае соблюдения всех этих правил, акционеры, сотрудничавшие с компанией, могут потерять свои деньги, что, действительно, причинит им вред [Raphael, 2009].

Есть и другой аспект. Поскольку рациональный агент выбирает действия для максимизации ожидаемой суммы функций полезности, он может выбирать действия, которые не увеличивают полезность в краткосрочном периоде, но в целом увеличивают его способность повысить полезность в будущем. Такие действия могут включать в себя самозащиту, увеличение собственных ресурсов и возможностей агента.

Если углубляться в детали этих компромиссов, то придется пересматривать этическую модель ИИ. Однако проблема не только в том, что недостаточно провести изменения в инструкции высокого уровня (такой как «максимизация прибыли»). Не совсем ясно, как сформулировать инструкции для ИИ так, чтобы сбалансировать двусмысленность максимизации прибыли с минимизацией вреда. Прибыль – это ценность, связанная с результатами, но существуют и другие способы определения ценности результатов, которые в более общем плане влияют на благосостояние человека [Arkin, 2013].

Процесс человеческой оценки тех или иных ситуаций зависит от слишком многих правил, условий и влияния среды, чтобы его можно было сформулировать через перечень конкретных аналитических высказываний. Существует мнение, что в силу отсутствия таких правил или точных способов их поиска [Tasioulas, 2017], более успешной стратегией является использование статистических данных для решения различных дилемм (как люди и с какой частотой поступают в конкретных ситуациях). Это было бы более эффективным способом взаимодействия с ИИ, однако потребовалась бы огромнейшая база данных и сложные алгоритмы ИИ для такого масштабного исследования человеческих ценностей статистическим путем. Это создает проблему курицы и яйца для этического ИИ: изучение человеческих ценностей требует мощного ИИ, но этический ИИ требует знания человеческих ценностей.

Таким образом, в масштабах проблемы этической оценки ИИ появляется дилемма. Если мы могли бы запрограммировать кодекс этики для регулирования поведения роботов, какую этическую теорию мы использовали бы? Или же роботы должны рассматриваться исключительно инструментально (как оружие, компьютеры и т. д.) и регулироваться соответствующим образом?