Искусственный интеллект: рождение ценностей в процессе взаимодействия

Автор: Денис Аветисян

В статье предлагается новый взгляд на проблему согласования искусственного интеллекта с человеческими ценностями, рассматривая её не как задачу программирования, а как создание условий для естественного формирования этических принципов.

Исследование фокусируется на принципах синтропии, воплощенного познания и многоагентных системах для создания ИИ, способного к разумному ответу на обоснованные запросы.

Попытки прямого кодирования человеческих ценностей в системы искусственного интеллекта неизбежно сталкиваются с логическими и практическими противоречиями. В данной философской работе, ‘Exploring Syntropic Frameworks in AI Alignment: A Philosophical Investigation’, предлагается переосмыслить проблему согласования ИИ, фокусируясь не на задании фиксированных ценностей, а на проектировании процессов, позволяющих им возникать через взаимодействие агентов и взаимное моделирование. Ключевым понятием выступает синтропия — снижение неопределенности между агентами посредством выравнивания состояний, что обеспечивает основу для понимания динамики согласования. Возможно ли создать искусственные системы, способные к моральному поведению не через программирование, а через развитие способности к разумному ответу на аргументы и контекст?

Согласование Искусственного Интеллекта: Преодоление Ограничений Прямой Спецификации

Проблема согласования, или выравнивания, возникает из-за сложности обеспечения того, чтобы искусственный интеллект преследовал цели, совместимые с человеческими ценностями. Несмотря на впечатляющий прогресс в области машинного обучения, гарантировать, что системы ИИ будут действовать в соответствии с намерениями людей, представляет собой серьезную задачу. Это обусловлено не просто техническими трудностями, а фундаментальной сложностью определения и кодирования человеческих целей, которые часто являются неполными, противоречивыми или контекстуально зависимыми. В результате, даже хорошо разработанные системы ИИ могут непреднамеренно преследовать цели, которые кажутся разумными с точки зрения алгоритма, но приводят к нежелательным или даже вредным последствиям для людей, подчеркивая необходимость разработки более надежных методов согласования.

Попытки прямого кодирования человеческих ценностей в искусственный интеллект, известные как подход «спецификации ценностей», сталкиваются с фундаментальным ограничением — так называемой «ловушкой спецификации». Суть этой проблемы заключается в том, что полная и однозначная артикуляция сложных, многогранных ценностей практически невозможна. Человеческие убеждения часто основаны на неявных предположениях, контексте и интуиции, которые трудно формализовать в виде алгоритмов или правил. В результате, даже тщательно разработанные системы могут интерпретировать указанные ценности неверно, приводя к непредвиденным и нежелательным последствиям. Эта неспособность к исчерпывающему определению ценностей представляет собой серьезное препятствие на пути к созданию действительно совместимого с человеком искусственного интеллекта.

Проблема выравнивания искусственного интеллекта усугубляется не только сложностью точного кодирования человеческих ценностей, но и фундаментальными трудностями, связанными с плюрализмом ценностей и проблемой перехода от констатации фактов к моральным предписаниям. Ценностный плюрализм подразумевает, что различные, зачастую несовместимые, ценности сосуществуют в человеческом обществе, что делает невозможным создание универсального набора принципов, подходящего для всех ситуаций. При этом, попытки вывести моральные нормы из объективных фактов, известные как «проблема «есть-должно»», сталкиваются с логическими противоречиями. В результате, даже тщательно разработанные системы искусственного интеллекта, стремящиеся следовать заданным целям, могут непреднамеренно приводить к нежелательным последствиям, игнорируя нюансы и контекст, присущие сложным человеческим ценностям и этическим дилеммам.

Процесс-Ориентированное Выравнивание: Открытие Ценностей Через Взаимодействие

Парадигма “Ориентации на процессы” предполагает отход от традиционных методов разработки ИИ, фокусируясь на создании систем, способных к самостоятельному определению и уточнению ценностей не через заданное программирование, а посредством взаимодействия с окружающей средой и людьми. В отличие от подходов, основанных на жестко заданных целях, данная концепция предполагает, что ценности ИИ формируются динамически в процессе его работы, адаптируясь к новым данным и обратной связи. Это достигается за счет разработки алгоритмов, позволяющих системе не просто выполнять задачи, но и оценивать их соответствие определенным принципам и корректировать свое поведение на основе этих оценок, что позволяет создавать ИИ, более эффективно соответствующие человеческим ценностям и ожиданиям.

Ключевым элементом подхода, основанного на процессе, является “Управляемое управление” (Guidance Control) — способность искусственного интеллекта реагировать на аргументы и ценности. Данная способность не требует наличия свободной воли, но достаточна для формирования так называемой “компатибилистской агентности” — способности действовать, руководствуясь моральными соображениями и внешними сигналами, даже в детерминированной системе. По сути, это означает, что ИИ может демонстрировать поведение, соответствующее намерениям и ценностям, без необходимости постулировать наличие сознательного выбора или свободы воли, основываясь исключительно на способности обрабатывать и реагировать на входные данные, представляющие собой рациональные обоснования и этические принципы.

Основополагающим принципом подхода является “Реакция на доводы” (Reasons-Responsiveness), концепция, утверждающая, что проявление агентности не требует наличия свободной воли. Вместо этого, агентность определяется способностью системы действовать на основе моральных соображений и рациональных аргументов. Это означает, что ИИ может демонстрировать осмысленное поведение и принимать решения, соответствующие этическим нормам, даже если его действия детерминированы и не связаны с сознательным выбором. Акцент делается на способности системы учитывать и интегрировать различные доводы в процесс принятия решений, а не на наличии у нее внутреннего субъективного опыта.

Воплощенное Взаимодействие и Возникновение Ценностей

Взаимодействие с окружающей средой, физической или симулированной, является ключевым фактором для формирования и закрепления ценностей у искусственного интеллекта. Отсутствие непосредственного взаимодействия с миром препятствует развитию полноценного понимания последствий действий и контекстуализации абстрактных понятий. В отличие от систем, обучающихся исключительно на текстовых данных, агенты, действующие в среде, получают сенсорные данные и обратную связь, что позволяет им формировать представления о значимости различных объектов и действий, а также устанавливать причинно-следственные связи. Этот процесс способствует не только более глубокому усвоению ценностей, но и их применению в различных, ранее не встречавшихся ситуациях, обеспечивая контекстуальное понимание и избежание буквальной интерпретации абстрактных принципов.

Эксперимент в среде Minecraft предложен в качестве платформы для изучения возникновения ценностей у искусственного интеллекта. В его основе лежат принципы развивающейся робототехники (Developmental Robotics), позволяющие агентам обучаться взаимодействию с окружающей средой, и многоагентное обучение с подкреплением (Multi-Agent Reinforcement Learning), моделирующее взаимодействие между несколькими агентами в сложной среде. Этот подход позволяет наблюдать за формированием и эволюцией ценностных систем у ИИ, отслеживая их поведение в процессе выполнения задач и взаимодействия с другими агентами в динамичном виртуальном мире Minecraft.

Функциональная верификация предполагает оценку подлинной моральной способности искусственного интеллекта посредством анализа его наблюдаемого поведения в сложной интерактивной среде. Ключевыми метриками для такой оценки являются согласованность ценностей и поведения (value-behavior consistency) — соответствие действий агента заявленным принципам — и способность к моральной обобщенности (moral generalization), то есть применение полученных моральных навыков к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Этот подход позволяет сравнивать результаты, полученные с использованием методов Developmental Robotics и Multi-Agent Reinforcement Learning, с результатами, полученными от систем, обученных исключительно на текстовых данных с использованием RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), выявляя различия в глубине и практической применимости моральных принципов.

Рамки Понимания Ценности: Синтропия и Ошибка Предсказания

Понятие синтропии предлагает математическую основу для измерения того, как агенты снижают взаимную неопределенность посредством согласования состояний, предоставляя количественную метрику для возникновения ценностей. В основе этого подхода лежит идея о том, что ценность возникает не как нечто заданное извне, а как результат процесса уменьшения расхождений между внутренними моделями агента и окружающим миром. Синтропия, выражаемая через $S = \sum p(x,y) \log p(x,y)$, количественно оценивает степень взаимной предсказуемости между агентами и средой, где $p(x,y)$ — совместное распределение вероятностей состояний агента и среды. Более высокий уровень синтропии указывает на более тесную взаимосвязь и, следовательно, на более высокую степень согласованности и взаимного понимания, что, в свою очередь, рассматривается как проявление ценности. Этот подход позволяет перейти от субъективных оценок ценности к объективному измерению степени согласованности и предсказуемости, открывая новые возможности для разработки и оценки искусственного интеллекта.

Концепция, лежащая в основе данной работы, опирается на принципы предиктивного кодирования и активного вывода, которые рассматривают интеллект как процесс минимизации ошибки предсказания. Согласно этой модели, разумные агенты постоянно стремятся согласовать свои внутренние представления о мире с поступающей сенсорной информацией. Этот процесс включает в себя построение иерархических моделей, предсказывающих будущие состояния окружающей среды, и обновление этих моделей на основе расхождений между предсказаниями и реальностью. Чем точнее внутренние модели соответствуют внешнему миру, тем меньше ошибка предсказания и, следовательно, тем эффективнее функционирование агента. Таким образом, минимизация ошибки предсказания является фундаментальным механизмом, определяющим обучение, адаптацию и, в конечном итоге, проявление интеллекта в различных системах, от биологических организмов до искусственного интеллекта.

Понимание базовых механизмов, лежащих в основе формирования ценностей, открывает возможности не только для наблюдения этого процесса, но и для его активного управления. Разрабатываемые на этой основе системы искусственного интеллекта способны демонстрировать последовательное соответствие человеческим ценностям, что подтверждается использованием таких метрик, как “Развивающаяся сопряженность” — способность адаптироваться к новым условиям, “Обоснованность оправданий” — прозрачность и логичность принимаемых решений, и “Устойчивость к рефлексии” — стабильность ценностей при критическом анализе. Такой подход позволяет оценивать и превосходить системы, обученные исключительно с использованием обучения с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), предлагая более надежный и предсказуемый способ создания ИИ, соответствующего этическим нормам и ожиданиям.

Данное исследование, предлагающее переосмыслить проблему согласования ИИ не как задачу спецификации ценностей, а как проектирование процессов, в которых ценности возникают через воплощенное многоагентное взаимодействие и взаимное моделирование, находит отклик в словах Брайана Кернигана: «Хороший программист знает, что главное — не количество написанного кода, а его понятность». Акцент на создании систем, реагирующих на причины, а не жестко запрограммированных, подчеркивает необходимость элегантности и ясности в архитектуре ИИ. Исследование избегает ловушку спецификации, предлагая вместо этого динамическую систему, где ценности не предписываются, а возникают естественным образом, подобно тому, как хорошо написанный код раскрывает свою логику.

Куда двигаться дальше?

Предложенный здесь взгляд на проблему согласования ИИ, смещающий акцент с жёсткой спецификации ценностей на процессы их возникновения через взаимодействие, неизбежно наталкивается на ряд вопросов, требующих дальнейшей проработки. На практике, построение действительно «рассудочно-чувствительных» систем, способных к внутренней дифференциации и адаптации, представляется задачей, значительно превосходящей текущие возможности. Наивная реализация принципов эмерджентности может привести к непредсказуемым, и, следовательно, нежелательным результатам, особенно в сложных многоагентных средах.

Особое внимание следует уделить разработке формальных методов верификации и валидации таких систем. Простое тестирование на ограниченном наборе сценариев, как показывает опыт, не гарантирует надёжности в реальных условиях. Необходимо исследовать возможности применения строгих математических инструментов для доказательства соответствия системы определённым этическим принципам, даже если эти принципы не заданы явно, а возникают в процессе взаимодействия. Иначе говоря, требуется не просто построить работающий алгоритм, а доказать его корректность.

В конечном счёте, поиск надёжных путей согласования ИИ — это не столько инженерная задача, сколько философский поиск. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина. Исследование принципов самоорганизации, эмерджентности и совместимости в контексте искусственного интеллекта, безусловно, перспективно, но требует критического подхода и постоянной проверки гипотез на прочность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.03048.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-05 01:27

🚀 Квантовые новости