Deepmindi uus AI võib ühiskonna ressursse paremini jagada kui inimesed

See, kuidas üheskoos töötavad inimrühmad peaksid oma loodud rikkust ümber jagama, on probleem, mis on filosoofe, majandusteadlasi ja politolooge vaevanud juba aastaid. DeepMindi uus uuring näitab, et tehisintellekt võib olla võimeline langetama paremaid otsuseid kui inimesed.

Tehisintellekt on osutunud üha osavamaks keeruliste väljakutsete lahendamisel kõiges alates ärist kuni biomeditsiinini, seega on idee kasutada seda sotsiaalsetele probleemidele lahenduste kujundamisel atraktiivne. Kuid seda teha on keeruline, sest sellistele küsimustele vastamine nõuab tuginemist väga subjektiivsetele ideedele, nagu õiglus, õiglus ja vastutus.

Tehisintellektilahenduse toimimiseks peab see olema vastavuses selle ühiskonna väärtustega, millega ta tegeleb, kuid praegu eksisteerivate poliitiliste ideoloogiate mitmekesisus viitab sellele, et need pole kaugeltki ühtsed. See muudab keeruliseks väljatöötamise, mille jaoks tuleks optimeerida, ja toob kaasa ohu, et arendajate väärtused moonutavad protsessi tulemust.

Inimühiskonnad on leidnud parima viisi, kuidas tulla toime vältimatute erimeelsustega selliste asjade üle probleem on demokraatia, milles avaliku poliitika suunamiseks kasutatakse enamuse seisukohti. Nüüd on Deepmindi teadlased välja töötanud uue lähenemisviisi, mis ühendab tehisintellekti inimdemokraatliku kaalutlusega, et leida sotsiaalsetele dilemmadele paremaid lahendusi.

Oma lähenemisviisi testimiseks viisid teadlased läbi kontseptsiooni tõendava uuringu, kasutades lihtsat mängu, milles kasutajad otsustavad, kuidas oma ressursse vastastikuse kasu nimel jagada. Eksperiment on kavandatud toimima inimühiskondade mikrokosmosena, kus erineva jõukuse tasemega inimesed peavad tegema koostööd, et luua õiglane ja jõukas ühiskond.

Mängus osaleb neli mängijat, kes saavad erinevad rahasummad ja peavad otsustama, kas jätta see endale või maksta see avalikku fondi, mis teenib investeeringult tulu. Selle investeeringutasuvuse ümberjagamise viisi saab aga kohandada viisil, mis toob mõnele mängijale teistele kasu.

Võimalikud mehhanismid hõlmavad ranget egalitaristlikkust, kus riiklikest vahenditest saadav tulu jagatakse võrdselt, sõltumata panusest; libertaarne, kus väljamaksed on proportsionaalsed sissemaksetega; ja liberaalne egalitaarne, kus iga mängija väljamakse on proportsionaalne nende eravahendite osaga, mille nad panustavad.

Uuringutes avaldatakse Loodus Inimkäitumine, teadlased kirjeldavad, kuidas nad panid inimrühmad mängima selle mängu palju voorusid erinevate ebavõrdsuse tasemete korral ja erinevaid ümberjaotusmehhanisme kasutades. Seejärel paluti neil hääletada, millist kasumi jagamise meetodit nad eelistasid.

Neid andmeid kasutati tehisintellekti koolitamiseks, et jäljendada mängus inimeste käitumist, sealhulgas seda, kuidas mängijad hääletavad. Teadlased panid need AI-mängijad üksteise vastu tuhandetes mängudes, samas kui teine ​​tehisintellektisüsteem kohandas ümberjagamismehhanismi vastavalt sellele, kuidas AI-mängijad hääletasid.

Selle protsessi lõpus oli tehisintellekt asunud ümberjagamismehhanismile, mis sarnanes liberaalse egalitaarse mehhanismiga, kuid ei tagastanud mängijatele peaaegu midagi, välja arvatud juhul, kui nad panustasid ligikaudu poole oma eravarast. Kui inimesed mängisid mänge, mis vastandasid seda lähenemisviisi kolme peamise väljakujunenud mehhanismiga, võitis järjekindlalt AI-ga loodud mehhanism. See läks ka paremini kui mängud, kus inimestest kohtunikud otsustasid, kuidas tulusid jagada.

Teadlaste sõnul läks tehisintellekti loodud mehhanismil tõenäoliselt hästi, sest väljamaksete aluseks võtmine suhtelisel, mitte absoluutsel sissemaksel aitab korvata esialgset varalist tasakaalustamatust, kuid minimaalse sissemakse sundimine takistab vähem jõukatel mängijatel jõukamate sissemakseid lihtsalt kasutamast.

Lähenemise ülekandmine lihtsast nelja mängijaga mängust suuremahulistesse majandussüsteemidesse oleks ilmselgelt uskumatult keeruline ja kas selle edu sellises mänguasjaprobleemis annab aimu selle kohta, kuidas see pärismaailmas läheks, on ebaselge.

Teadlased tuvastasid ise mitu võimalikku probleemi. Üks demokraatia probleem võib olla "enamuse türannia", mis võib põhjustada olemasolevate vähemuste diskrimineerimise või ebaõigluse mustrite säilimist. Nad tõstatavad ka probleeme seletatavus ja usaldus, mis oleks ülioluline, kui tehisintellekti loodud lahendusi hakataks kunagi rakendama reaalsete dilemmade lahendamisel.

Meeskond kujundas oma AI mudeli selgesõnaliselt välja selgitatavate mehhanismide jaoks, kuid see võib muutuda üha keerulisemaks, kui seda lähenemist rakendatakse keerukamate probleemide lahendamiseks. Mängijatele ei öeldud ka seda, millal ümberjaotamist AI kontrollis, ja teadlased tunnistavad, et need teadmised võivad mõjutada nende hääletamist.

Esimese tõestuseks põhimõttest näitab see uurimus aga paljulubavat uut lähenemist sotsiaalsete probleemide lahendamisele, mis ühendab endas nii tehisintellekti kui ka inimintellekti parima. Oleme veel kaugel masinatest, mis aitavad avalikku poliitikat kehtestada, kuid tundub, et tehisintellekt võib ühel päeval aidata meil leida uusi lahendusi, mis lähevad kaugemale väljakujunenud ideoloogiatest.

Image Credit: harishs / ​​41 pilti

• Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
• CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
• Allikas: https://singularityhub.com/2022/07/04/deepminds-new-ai-may-be-better-at-distributing-societys-resources-than-humans-are/