Как можно было бы использовать этот процесс «делай, что я имею в виду»? То есть как создать ИИ, мотивированный доброжелательно интерпретировать наши желания и невысказанные намерения и действовать в соответствии с ними? Начать можно с попытки прояснить, что мы подразумеваем под фразой «делай, что я имею в виду». Как выразить тот же смысл, но используя другую терминологию — скажем, бихевиористской теории. Почему бы нам не применить термины предпочтения, которые проявляются в тех или иных гипотетических ситуациях, например, когда у нас больше времени для размышления над вариантами решения, в которых мы умнее, в которых мы знаем больше фактов, имеющих отношение к делу, — в общем, в таких, когда складываются благоприятные условия, чтобы мы могли четко показать на конкретных примерах, что мы имеем в виду, когда хотим видеть ИИ дружелюбным, полезным, милым…

Здесь мы замкнули круг. И вернулись к косвенной нормативности, с которой начали. В частности, к методу КЭВ, предполагающему, что из описания цели исключается все конкретное, после чего в нем остается лишь абстрактная цель, определенная в чисто процедурных терминах: делать то, что мы хотели бы, чтобы делал ИИ в соответствующих идеальных обстоятельствах. Идя на такую уловку, то есть используя косвенное называние, мы надеемся переложить на ИИ большую часть интеллектуальной работы, которую пришлось бы выполнять нам самим, попытайся мы сформулировать более конкретное описание целей ИИ. Следовательно, если мы стремимся в полной мере использовать эпистемологическое превосходство ИИ, КЭВ становится выражением принципа эпистемологического уважения.

Перечень компонентов

До сих пор мы рассматривали различные варианты того, как должна быть описана цель ИИ. Но на поведение разумной системы оказывают влияние и другие компоненты архитектуры. Особенно критически важно, какие методы теории принятия решений и теории познания в нем используются. И еще: будет ли ИИ сообщать людям о своих планах до начала их реализации.

В табл. 13 приведен список проектных решений, которые необходимо выполнить в процессе создания сверхразума. Разработчики проекта должны уметь объяснить, какие решения были приняты по отношению к каждому случаю и почему были приняты именно эти, а не иные решения33.

Таблица 13. Перечень компонентов

Описание цели

Какую цель должен преследовать ИИ? Как он должен интерпретировать описание этой цели? Должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта?

Принятие решений

Должен ли ИИ использовать причинный подход к принятию решений, подход на основе ожиданий, безусловный подход или какой-то еще?

Эпистемология, то есть познание мира

Какой должна быть функция априорной вероятности ИИ, какие другие явные и неявные предположения о мире ему следует сделать? Как он должен учитывать влияние человека?

Ратификация, то есть подтверждение

Должны ли планы ИИ проходить проверку человеком прежде, чем будут реализованы? Если да, как будет организован этот процесс?

Описание цели

Мы уже обсуждали, как можно использовать косвенную нормативность для определения цели, которую должен преследовать ИИ, и рассмотрели некоторые варианты, например модели, основанные на морали и когерентном экстраполированном волеизъявлении. Если мы остановились на каком-то из вариантов, это создает необходимость делать следующий выбор. Например, есть множество вариаций модели КЭВ, зависящих от того, кого включают в базу экстраполяции, от ее структуры и так далее. Другие формы мотивации могут означать необходимость использовать иное описание цели. Предположим, создается ИИ-оракул, цель которого — давать точные ответы. Если при этом используется метод приручения, в описании цели должна присутствовать формулировка о недопустимости чрезмерного использования ресурсов при подготовке этих ответов.

При выборе вариантов устройства ИИ следует также ответить на вопрос, должна ли цель предполагать специальное вознаграждение для тех, кто внес свой вклад в успех проекта, например за счет выделения им дополнительных ресурсов или оказания влияния на поведение ИИ. Любое упоминание этого обстоятельства можно назвать «стимулирующий пакет». Благодаря стимулирующему пакету мы повысим вероятность успешной реализации проекта, пусть и ценой некоторого компромисса с точки зрения достижения стоящих перед ним целей.

Например, если целью проекта является создание процесса, реализующего когерентное экстраполированное волеизъявление человечества, тогда стимулирующий пакет может представлять собой указание, что желаниям некоторых людей при экстраполировании будет присвоено большее значение. Если такой проект окажется успешным, его результатом не обязательно станет реализация когерентного экстраполированного волеизъявления всего человечества. Скорее, будет достигнута некоторая близкая к этому цель34.

Поскольку стимулирующий пакет включается в описание цели, а сверхразуму придется обязательно интерпретировать и реализовывать это определение, можно воспользоваться преимуществами, предлагаемыми методом косвенной нормативности, и сформулировать в описании сложные положения, довольно трудные, если реализацией будет заниматься человек. Например, вместо того чтобы вознаграждать программистов за какую-то наспех сколоченную, но понятную системой показателей, например сколько часов они проработали и сколько ошибок исправили, в стимулирующем пакете может быть указано, что программисты «должны получать вознаграждение пропорционально их вкладу, который увеличил ожидаемую вероятность успешной реализации проекта так, как этого хотели заказчики». Более того, нет причины ограничивать круг тех, на кого распространяется стимулирующий пакет, только участниками проекта. Можно указать, что вознагражден будет каждый человек в соответствии с его вкладом. Распределение благодарности — задача трудная, но от ИИ можно ожидать разумной аппроксимации критерия, явно или неявно указанного в стимулирующем пакете.

Предположим, сверхразум отыщет какой-то способ вознаградить даже тех, кто умер задолго до его создания35. И тогда стимулирующий пакет может быть расширен за счет некоторых умерших людей, причем не только до начала проекта, но и, возможно, до первого упоминания о концепции стимулирующего пакета. Конечно, проведение такой ретроспективной политики уже ни к чему людям, лежащим в могилах, но это было бы правильно по этическим соображениям. Правда, есть одно техническое возражение: если цель проекта — воздать по заслугам, то тогда об этом нужно упомянуть в самом описании цели, а не в рамках стимулирующего пакета.

Мы не можем слишком глубоко погружаться в этические и стратегические вопросы, связанные с созданием стимулирующего пакета. Однако позиция разработчиков ИИ по этим вопросам является важным аспектом концепции его устройства.

Принятие решений

Еще один важный компонент проекта по созданию ИИ — система принятия решений. Выбор того или иного подхода влияет на стратегию поведения ИИ в судьбоносные моменты его существования. От этого может зависеть, например, будет ли ИИ открыт для договорных отношений с другими гипотетическими сверхразумными цивилизациями или, напротив, станет объектом шантажа с их стороны. Специфика процесса принятия решений также играет роль в трудных ситуациях вроде тех, когда имеется ограниченная вероятность неограниченных выигрышей («пари Паскаля») или чрезвычайно низкая вероятность чрезвычайно высоких ограниченных выигрышей («ограбление Паскаля»), а также когда ИИ сталкивается с фундаментальной­ нормативной неопределенностью или многочисленными копиями той же программы-агента36.