قد يكون الذكاء الاصطناعي الجديد لـ Deepmind أفضل في توزيع موارد المجتمع من البشر

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

كيف يجب على مجموعات البشر التي تعمل معًا بشكل تعاوني أن تعيد توزيع الثروة التي تخلقها هي مشكلة ابتليت بالفلاسفة والاقتصاديين وعلماء السياسة لسنوات. تشير دراسة جديدة من DeepMind إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يكون قادرًا على اتخاذ قرارات أفضل من البشر.

يُثبت الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد مهارته في حل التحديات المعقدة في كل شيء من الأعمال إلى الطب الحيوي ، لذا فإن فكرة استخدامه للمساعدة في تصميم حلول للمشاكل الاجتماعية هي فكرة جذابة. لكن القيام بذلك أمر صعب ، لأن الإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة تتطلب الاعتماد على أفكار ذاتية للغاية مثل الإنصاف والعدالة والمسؤولية.

لكي ينجح حل الذكاء الاصطناعي ، يجب أن يتماشى مع قيم المجتمع الذي يتعامل معه ، لكن تنوع الأيديولوجيات السياسية الموجودة اليوم يشير إلى أنها بعيدة كل البعد عن التوحيد. هذا يجعل من الصعب تحديد ما يجب تحسينه ويقدم خطر تحيز قيم المطورين لنتيجة العملية.

أفضل طريقة وجدت المجتمعات البشرية للتعامل مع الخلافات الحتمية حول هذه الخلافات المشاكل هي الديمقراطية، حيث يتم استخدام آراء الأغلبية لتوجيه السياسة العامة. حتى الآن طور الباحثون في Deepmind نهجًا جديدًا يجمع بين الذكاء الاصطناعي والتشاور الديمقراطي البشري للتوصل إلى حلول أفضل للمعضلات الاجتماعية.

لاختبار نهجهم ، أجرى الباحثون دراسة لإثبات المفهوم باستخدام لعبة بسيطة يقرر فيها المستخدمون كيفية مشاركة مواردهم لتحقيق المنفعة المتبادلة. تم تصميم التجربة لتكون بمثابة نموذج مصغر للمجتمعات البشرية حيث يحتاج الأشخاص من مستويات مختلفة من الثروة إلى العمل معًا لخلق مجتمع عادل ومزدهر.

تتضمن اللعبة أربعة لاعبين يحصل كل منهم على مبالغ مختلفة من المال وعليهم أن يقرروا ما إذا كانوا سيحتفظون بها لأنفسهم أو يدفعونها في صندوق عام يولد عائدًا على الاستثمار. ومع ذلك ، فإن الطريقة التي يتم بها إعادة توزيع هذا العائد على الاستثمار يمكن تعديلها بطرق تفيد بعض اللاعبين على حساب الآخرين.

وتشمل الآليات الممكنة المساواة الصارمة ، حيث يتم تقاسم عائدات الأموال العامة بالتساوي بغض النظر عن المساهمة ؛ الليبرالية ، حيث تكون المدفوعات متناسبة مع المساهمات ؛ والمساواة الليبرالية ، حيث يتناسب دفع تعويضات كل لاعب مع جزء من أمواله الخاصة التي يساهم بها.

في مجال البحوث نشرت في طبيعة السلوك البشري, يصف الباحثون كيف جعلوا مجموعات من البشر تلعب عدة جولات من هذه اللعبة تحت مستويات مختلفة من عدم المساواة وباستخدام آليات إعادة توزيع مختلفة. ثم طُلب منهم التصويت على طريقة تقسيم الأرباح التي يفضلونها.

تم استخدام هذه البيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي لتقليد السلوك البشري في اللعبة ، بما في ذلك طريقة تصويت اللاعبين. وضع الباحثون هؤلاء اللاعبين ضد بعضهم البعض في آلاف الألعاب بينما قام نظام ذكاء اصطناعي آخر بتعديل آلية إعادة التوزيع بناءً على طريقة تصويت لاعبي الذكاء الاصطناعي.

في نهاية هذه العملية ، استقرت منظمة العفو الدولية على آلية إعادة التوزيع التي كانت مماثلة للمساواة الليبرالية ، لكنها لم تعيد شيئًا تقريبًا للاعبين إلا إذا ساهموا بما يقرب من نصف ثروتهم الخاصة. عندما لعب البشر ألعابًا وضعت هذا النهج في مواجهة الآليات الرئيسية الثلاث المعمول بها ، فازت الآلية المصممة بالذكاء الاصطناعي باستمرار في التصويت. كما أنها كانت أفضل من الألعاب التي قرر فيها الحكام البشريون كيفية تقاسم العائدات.

يقول الباحثون إن الآلية المصممة بالذكاء الاصطناعي قد حققت نجاحًا جيدًا لأن إسناد المدفوعات على المساهمات النسبية بدلاً من المساهمات المطلقة يساعد في تصحيح الاختلالات الأولية في الثروة ، لكن فرض حد أدنى من المساهمة يمنع اللاعبين الأقل ثراءً من الاستفادة مجانًا من مساهمات الأشخاص الأكثر ثراءً.

من الواضح أن ترجمة المقاربة من لعبة بسيطة لأربعة لاعبين إلى أنظمة اقتصادية واسعة النطاق ستكون صعبة للغاية ، وما إذا كان نجاحها في مشكلة لعبة كهذه يعطي أي مؤشر على كيفية نجاحها في العالم الحقيقي أم لا.

حدد الباحثون العديد من القضايا المحتملة بأنفسهم. يمكن أن تكون إحدى مشكلات الديمقراطية هي "استبداد الأغلبية" ، والذي يمكن أن يتسبب في استمرار أنماط التمييز أو الظلم القائمة ضد الأقليات. هم أيضا يثيرون قضايا شرح والثقة ، والتي ستكون ضرورية إذا تم تطبيق الحلول المصممة للذكاء الاصطناعي على معضلات العالم الحقيقي.

صمم الفريق بشكل صريح نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لإخراج الآليات التي يمكن تفسيرها ، ولكن هذا قد يزداد صعوبة إذا تم تطبيق النهج على مشاكل أكثر تعقيدًا. لم يتم إخبار اللاعبين أيضًا عندما يتم التحكم في إعادة التوزيع بواسطة الذكاء الاصطناعي ، ويعترف الباحثون بأن هذه المعرفة قد تؤثر على طريقة تصويتهم.

ومع ذلك ، وكدليل أولي على المبدأ ، يوضح هذا البحث نهجًا جديدًا واعدًا لحل المشكلات الاجتماعية ، والذي يجمع بين أفضل ما في الذكاء الاصطناعي والبشري. ما زلنا بعيدين عن الآلات التي تساعد في وضع السياسة العامة ، ولكن يبدو أن الذكاء الاصطناعي قد يساعدنا يومًا ما في إيجاد حلول جديدة تتجاوز الأيديولوجيات الراسخة.

الصورة الائتمان: harishs / 41 صورة

الطابع الزمني: 4 تموز، 2022