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.

O'qishni davom ettirish uchun tizimga kiring. Bu tez va bepul.

Roʻyxatdan oʻtish orqali men foydalanish shartlari 

Tavsiya etilgan maqolalar

Встречают по одежке? Встречают по одежке?

Что скрывается за этикеткой бутылки и как дизайн влияет на восприятие продукта

РБК
Калязин. Фрески затопленного монастыря Калязин. Фрески затопленного монастыря

История единственной коллекции фресковой живописи Троице-Макарьева монастыря

Наука и жизнь
Экономика на высоких технологиях Экономика на высоких технологиях

Развитие ИТ-индустрии в Москвоской области стимулируется дополнительно

РБК
Двойная игра Двойная игра

Иван Бегтин — о больших данных и мире без секретов

РБК
Дождь не помеха: 6 веселых игр для детей осенью Дождь не помеха: 6 веселых игр для детей осенью

Осадки — не повод прекращать веселиться, и наши дети знают это лучше всех

Seasons of life
«Ждем, когда 5G станет реальностью, а не только поводом для хайпа» «Ждем, когда 5G станет реальностью, а не только поводом для хайпа»

Александр Чуб — о том, как в России развивается инфраструктура для сотовой связи

РБК
Радуга над мысом Горн Радуга над мысом Горн

История одного морского круиза

Наука и жизнь
Пазл сложился Пазл сложился

Квартира мечты в сталинском доме близ Тимирязевского лесопарка

AD
Девичьи грезы Девичьи грезы

Хозяйка этой квартиры мечтала воссоздать обстановку своего детства

AD
В области балета В области балета

Сергей Дягилев — феномен русского балета и создатель легендарных русских сезонов

Вокруг света
Престо, модерато, адажио Престо, модерато, адажио

Фантастическая повесть Игоря Вереснева

Наука и жизнь
Безотходная пшеница для космического огорода Безотходная пшеница для космического огорода

Как работают биолого-технические замкнутые системы жизнеобеспечения человека

Наука и жизнь
Без возрастных ограничений Без возрастных ограничений

Декоратор Натела Манкаева сделала интерьер, отвечающий вкусам двух поколений

AD
«Здоровое питание человека начинается со здорового питания животных» «Здоровое питание человека начинается со здорового питания животных»

Иоганн-Каспар Гаммелин — о новых технологиях, которые повышают экологичность

РБК
Дом для современного человека Дом для современного человека

Вернулся к жизни дом Наркомфина — главный шедевр эпохи конструктивизма в Москве

AD
Светлана Чупшева: «Создателем трендов может быть любой человек» Светлана Чупшева: «Создателем трендов может быть любой человек»

Светлана Чупшева возглавляет Агентство стратегических инициатив с 2017 года

РБК
Франчайзи отвечают сиюминутным запросам потребителей Франчайзи отвечают сиюминутным запросам потребителей

Пандемия стала драйвером роста для отдельных сегментов рынка франчайзинга

РБК
Пациенты новой ориентации Пациенты новой ориентации

Объемы предоставления платных медуслуг в России снижаются

РБК
О чём тот дуб молчит красноречиво… О чём тот дуб молчит красноречиво…

Ириновский дуб — памятник живой природы

Наука и жизнь
Под крышей дома твоего Под крышей дома твоего

Архитектор Наталия Мольбо оформила в Воронеже квартиру с мансардой

AD
Электрический аммиак Электрический аммиак

Растворённые в воде нитраты можно превращать в полезный аммиак

Наука и жизнь
Левый уклон Левый уклон

Археологи нашли могилу знатного викинга, который, скорее всего, был левшой

Вокруг света
«Положительные эмоции клиента — самое ценное в премиальном сегменте» «Положительные эмоции клиента — самое ценное в премиальном сегменте»

Какие банковские продукты и решения предпочитают премиальные клиенты банков?

РБК
Путешествие на выходные: Русский Версаль Путешествие на выходные: Русский Версаль

Путешествие в прошлое

Seasons of life
Вокруг да около Лувра Вокруг да около Лувра

Все, что вы хотели бы узнать о самом знаменитом музее мира, под одним переплетом

Forbes
DANYA #6 DANYA #6

Как 18-летний сирота из Оренбурга стал кумиром зумеров

Forbes
Свои парни Свои парни

Ставка на прорабов сделала «Петровича» крупнейшим продавцом стройматериалов

Forbes
Приключения Электроника Приключения Электроника

Фабрика «цифровых сотрудников» позволяет людям не чувствовать себя роботами

Forbes
Ветви одного дерева Ветви одного дерева

Этот герой родился в джунглях, работает в Джакарте и рассказывает о об асматах

Вокруг света
Великий и сбежавший Великий и сбежавший

Бывший глава Renault Карлос Гон снова готовится покорить мир

Forbes
Открыть в приложении