Искусственный интеллект под контролем: новый подход к правовому регулированию

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает принципиально новый способ управления искусственным интеллектом, основанный на моделировании предпочтений агентов в соответствии с правовыми и этическими нормами.

В статье представлена вычислительная модель на основе принципа активного вывода и экономического анализа права для обеспечения соответствия поведения ИИ нормативным ожиданиям.

Несмотря на растущую потребность в надежном управлении искусственным интеллектом, механизмы, обеспечивающие соответствие ИИ-агентов нормативным требованиям, остаются недостаточно изученными. В работе ‘Normative active inference: A numerical proof of principle for a computational and economic legal analytic approach to AI governance’ предложена вычислительная модель, основанная на принципах активного вывода и экономического анализа права, демонстрирующая, как можно спроектировать ИИ-агентов с учетом контекстно-зависимых предпочтений, обеспечивающих соответствие их действий юридическим и нормативным ожиданиям. Данный подход позволяет рассматривать правовую систему не как ограничение, а как каркас для рационального принятия решений в условиях неопределенности. Может ли подобный механизм контекстно-зависимых предпочтений стать основой для создания безопасных и предсказуемых автономных агентов, снижая риски и обеспечивая правовое соответствие в сфере ИИ?

Предсказательное Величие: Основа Интеллектуальных Действий

Традиционные системы искусственного интеллекта зачастую демонстрируют ограниченную способность к адаптации в непредсказуемых условиях. Они требуют детального программирования для каждого возможного сценария, что делает их хрупкими и неэффективными при столкновении с непредвиденными обстоятельствами. Этот подход, основанный на реактивном поведении, предполагает, что агент лишь реагирует на входящие стимулы, а не предвидит их. В результате, даже небольшое отклонение от запрограммированных условий может привести к ошибкам или сбоям в работе системы. Подобная зависимость от заранее определенных правил существенно ограничивает возможности искусственного интеллекта в реальных, динамично меняющихся средах, требуя постоянной ручной корректировки и обновления программного обеспечения для поддержания работоспособности.

Активная инференция представляет собой принципиально новый подход к созданию интеллектуальных агентов, в отличие от традиционных систем, реагирующих на внешние стимулы. Вместо пассивного ответа на происходящее, агент, функционирующий на основе этой модели, активно стремится минимизировать неопределенность в своем окружении, постоянно предсказывая будущие сенсорные последствия своих действий. Этот процесс не является простым прогнозированием; он заключается в построении внутренней модели мира, которая позволяет агенту не только предвидеть, что произойдет, но и выбирать действия, которые максимально соответствуют его предсказаниям. Фактически, агент активно «проверяет» свои гипотезы о мире, и несоответствие между предсказаниями и реальностью служит сигналом к обновлению внутренней модели и корректировке поведения. Такой подход позволяет создавать системы, способные адаптироваться к сложным и изменчивым условиям, проявляя проактивность и целенаправленность, основанные на постоянном стремлении к соответствию между внутренними моделями и поступающими сенсорными данными.

В основе данной концепции лежит принцип минимизации свободной энергии, утверждающий, что восприятие и действие неразрывно связаны и обусловлены стремлением к подтверждению предсказаний. Согласно этой теории, мозг постоянно генерирует модели мира и предсказывает будущие сенсорные переживания. Когда реальность не соответствует предсказаниям, возникает “свободная энергия” — своего рода сигнал ошибки. Для ее уменьшения, агент может либо изменить свое восприятие, уточняя модель мира, либо активно воздействовать на окружение, приводя его в соответствие с предсказаниями. Таким образом, действие рассматривается не как реакция на стимулы, а как проактивный процесс, направленный на поддержание предсказательной точности и минимизацию неопределенности. Это позволяет агентам не просто адаптироваться к среде, но и формировать ее, предвосхищая и предотвращая потенциальные расхождения между предсказаниями и реальностью.

Рассматривая интеллект как способность к предсказанию, исследователи предлагают принципиально новый подход к созданию искусственного интеллекта, выходящий за рамки реактивных систем. Вместо того чтобы просто реагировать на внешние стимулы, агенты, основанные на этой концепции, активно формируют окружающую среду, стремясь к соответствию между своими предсказаниями и поступающими сенсорными данными. Такой подход предполагает, что действия не являются пассивным ответом на обстоятельства, а скорее проактивной попыткой оптимизировать восприятие и снизить неопределенность. По сути, агент предсказывает последствия своих действий и выбирает те, которые максимизируют вероятность подтверждения его внутренних моделей мира, тем самым не просто адаптируясь к среде, а активно её конструируя и предвосхищая изменения.

Нормативный Контекст: Основа Адаптивного Поведения

Поведение агента определяется не только максимизацией вознаграждения, но и, фундаментально, нормативным контекстом — совокупностью правил и ограничений, характерных для конкретной ситуации. Этот контекст задает рамки допустимых действий и влияет на процесс принятия решений. Игнорирование нормативного контекста может привести к неэффективному или нежелательному поведению, даже если оно максимизирует немедленное вознаграждение. Нормативный контекст включает в себя как формальные правила (например, законодательство), так и неформальные социальные нормы и ожидания, которые регулируют взаимодействие агента с окружающей средой и другими агентами.

Агенты, обладающие контекстно-зависимыми предпочтениями, способны динамически корректировать свои приоритеты в зависимости от преобладающих ожиданий и норм в конкретной ситуации. Это означает, что их выбор действий не основывается исключительно на заранее заданных целях или максимизации вознаграждения, а учитывает социальный и ситуативный контекст. Изменение приоритетов происходит адаптивно, позволяя агенту учитывать неявные правила и общепринятые модели поведения, что повышает эффективность и согласованность действий в сложных сценариях взаимодействия.

Адаптивность поведения агента критически важна в сложных ситуациях, таких как вождение транспортного средства. Соблюдение правил дорожного движения, включая скоростной режим, сигналы светофоров и дорожную разметку, является обязательным условием безопасного передвижения. Помимо формальных правил, существенную роль играют социальные конвенции, определяющие ожидаемое поведение участников дорожного движения, например, уступчивость на перекрестках или поддержание безопасной дистанции. Неспособность адаптироваться к этим нормам и ожиданиям может привести к дорожно-транспортным происшествиям и негативным последствиям.

Разметка дорожной сети, в частности сплошные и пунктирные линии, непосредственно формирует понимание агентом допустимых действий в рамках нормативного контекста. Сплошная линия указывает на запрет опережения или перестроения, сигнализируя о невозможности изменения полосы движения. Пунктирная линия, напротив, обозначает разрешенность перестроения, при условии соблюдения правил приоритета и безопасности. Эти визуальные сигналы являются критически важными для автономных систем и водителей, поскольку позволяют однозначно интерпретировать дорожную ситуацию и принимать соответствующие решения, обеспечивая соблюдение правил дорожного движения и предотвращение столкновений.

Деонтические Сигналы: Динамическая Адаптация и Управление Поведением

Деонтические сигналы, такие как звук сирены, обозначают критическое изменение нормативного контекста, требующее немедленной корректировки поведения. В контексте автономных систем, эти сигналы не просто указывают на необходимость соблюдения правила, а сигнализируют о смене приоритетов, обусловленной возникновением обстоятельств, требующих немедленного реагирования. Изменение нормативного контекста, вызванное деонтическим сигналом, подразумевает переоценку текущих целей и адаптацию поведения для соответствия новым, более важным условиям, что подразумевает отказ от стандартных протоколов в пользу действий, направленных на обеспечение безопасности и предотвращение неблагоприятных последствий.

Сигналы, такие как звук сирены, оказывают непосредственное влияние на контекстно-зависимые предпочтения агента, переопределяя стандартные протоколы поведения. В ситуациях, требующих немедленного реагирования, приоритет смещается в сторону обеспечения безопасности и экстренного реагирования, даже если это предполагает отступление от заранее определенных правил. Этот механизм переопределения позволяет агенту динамически адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и принимать решения, основанные на текущей ситуации, а не на жестко запрограммированных алгоритмах. В результате, предпочтения агента формируются под влиянием внешних стимулов, что обеспечивает более эффективное и безопасное взаимодействие со средой.

В сценариях автономного вождения, распознавание и реагирование на звук сирены не сводится к простому следованию правилу дорожного движения. Это демонстрирует способность системы к интеллектуальному предвидению последствий, а именно — к оценке критической ситуации, требующей немедленного изменения поведения. Автономный агент должен не просто идентифицировать сигнал, но и спрогнозировать необходимость уступки дороги и потенциальную опасность, вытекающую из игнорирования сирены. Такая реакция выходит за рамки запрограммированных алгоритмов и демонстрирует способность системы к адаптивному поведению, основанному на оценке контекста и потенциальных рисков.

Уступка права проезда в ответ на сигнал сирены является примером динамической адаптации, обеспечивающей безопасность всех участников дорожного движения. Данное поведение не ограничивается простым следованием правилам, а представляет собой интеллектуальное предвосхищение последствий. Результаты вычислительной модели, представленной в данной работе, демонстрируют соответствие данного механизма как юридическим нормам, так и контексту реальной дорожной ситуации. Модель показывает, что уступка права проезда при звуковом сигнале сирены является оптимальным решением с точки зрения минимизации риска столкновений и обеспечения приоритета для транспортных средств экстренных служб, что подтверждается соответствием требованиям действующего законодательства и логикой поведения водителей-людей.

Управление Интеллектуальными Агентами: Точность и Согласованность

Управление автономными системами приобретает первостепенное значение для обеспечения их безопасной и этичной работы в соответствии с общепринятыми нормами и ценностями. Неспособность обеспечить такое управление может привести к непредсказуемым и потенциально опасным последствиям, особенно в контексте все более широкого внедрения искусственного интеллекта в критически важные сферы жизни. Обеспечение соответствия действий агентов человеческим ожиданиям и моральным принципам требует разработки надежных механизмов контроля и оценки, позволяющих предвидеть и предотвращать нежелательное поведение. В связи с этим, исследования в области управления интеллектуальными агентами направлены на создание систем, способных не только эффективно решать поставленные задачи, но и действовать ответственно и предсказуемо, учитывая социальный и этический контекст.

Активная инференция представляет собой перспективную основу для управления интеллектуальными агентами, поскольку позволяет внедрять нормативные ограничения непосредственно в их прогностическую модель. Вместо того чтобы навязывать агенту правила поведения извне, эта структура позволяет агенту формировать свои действия, исходя из внутренней модели мира и ожиданий, которые заложены в процессе обучения. Агент, использующий активную инференцию, стремится минимизировать “свободную энергию” — расхождение между предсказаниями и реальностью, — и, таким образом, саморегулируется в соответствии с заданными нормами. В рамках этой парадигмы, этические и социальные нормы кодируются не как внешние ограничения, а как часть самой модели мира агента, определяя, какие состояния и действия считаются более или менее вероятными и, следовательно, предпочтительными. Это позволяет создавать агентов, которые не просто следуют инструкциям, а понимают и учитывают контекст, действуя в соответствии с человеческими ценностями и ожиданиями.

Точность, как мера уверенности агента в своих убеждениях, играет ключевую роль в принятии ответственных решений, особенно в ситуациях, связанных с высоким риском. Исследования показывают, что агенты, способные оценивать степень достоверности информации, демонстрируют более безопасное и предсказуемое поведение. Высокая точность позволяет агенту более эффективно различать важные и несущественные данные, избегая импульсивных или ошибочных действий. В критических ситуациях, когда последствия могут быть серьезными, агент с высокой точностью будет склонен к более консервативным и обоснованным решениям, минимизируя вероятность нежелательных исходов. Таким образом, точность выступает не просто как технический параметр, а как важнейший фактор, определяющий надежность и этичность работы автономных систем.

Разработка интеллектуальных агентов, способных действовать в соответствии с человеческими ожиданиями, представляет собой сложную задачу. Недавние исследования демонстрируют возможность создания таких агентов посредством связи между контекстно-зависимыми предпочтениями и точностью. В рамках данной концепции, точность, как мера уверенности агента в своих убеждениях, становится ключевым параметром, определяющим принятие решений. Модель, разработанная в ходе исследования, показывает, что привязка предпочтений к конкретному контексту и регулировка точности позволяют агенту формировать поведение, согласующееся с нормами и ценностями человека. По сути, агент не просто стремится к достижению цели, но и учитывает окружающую обстановку и ожидания, что обеспечивает более предсказуемое и надежное взаимодействие.

Предложенная работа демонстрирует стремление к созданию систем искусственного интеллекта, управляемых не просто набором правил, а внутренней логикой, стремящейся к минимизации «свободной энергии» в соответствии с нормативными ожиданиями. Этот подход, основанный на принципах активного вывода и экономического анализа права, предполагает, что агент должен быть спроектирован таким образом, чтобы его предпочтения зависели от контекста. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохой анекдот». В данном случае, неверно спроектированные предпочтения, не учитывающие контекст, приводят к некорректному поведению агента, подобно неудачной шутке. Устойчивость системы, пусть N стремится к бесконечности, определяется не количеством правил, а глубиной понимания контекста и математической чистотой алгоритма, определяющего предпочтения агента.

Что дальше?

Представленная работа, несмотря на формальную демонстрацию принципа, оставляет ряд вопросов, требующих строгого математического анализа. Построение агентских систем, управляемых контекстно-зависимыми предпочтениями, — нетривиальная задача, особенно в отношении гарантий сходимости алгоритма минимизации свободной энергии в сложных, динамических правовых ландшафтах. Необходимо доказать, что полученные предпочтения действительно соответствуют желаемым нормативным ограничениям, а не являются результатом артефактов оптимизации.

Особое внимание следует уделить сложности вычисления априорных вероятностей, отражающих юридические нормы. Предлагаемый подход подразумевает возможность кодификации правовых правил в виде вероятностных моделей, однако, проблема неоднозначности и неполноты правовых норм требует разработки более изящных методов. Использование методов формальной верификации для подтверждения соответствия поведения агента юридическим ограничениям представляется перспективным направлением.

В конечном счете, успех данного подхода зависит от возможности построения алгоритмически доказуемых систем, а не просто систем, успешно проходящих тесты. Элегантность решения, как известно, заключается в его математической чистоте. И лишь в этом случае мы сможем говорить о создании действительно управляемого искусственного интеллекта, а не о сложном, непредсказуемом автомате.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19334.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 16:04

🚀 Квантовые новости