Nova umetna inteligenca podjetja Deepmind je morda boljša pri distribuciji družbenih virov, kot so ljudje podatkovna inteligenca PlatoBlockchain. Navpično iskanje. Ai.

Deepmindov novi AI je morda boljši pri razdeljevanju družbenih virov kot ljudje

Časovni žig: 4. julij 2022 11
DeepMind AI predaja družbi vire

Kako naj skupine ljudi, ki sodelujejo, prerazporedijo bogastvo, ki ga ustvarijo, je problem, ki že leta pesti filozofe, ekonomiste in politologe. Nova študija DeepMinda nakazuje, da bi umetna inteligenca lahko sprejemala boljše odločitve kot ljudje.

Umetna inteligenca se izkazuje vse bolj spretna pri reševanju zapletenih izzivov v vsem, od poslovanja do biomedicine, zato je zamisel, da bi jo uporabili za pomoč pri oblikovanju rešitev družbenih problemov, privlačna. Toda to je težavno, saj je za odgovarjanje na tovrstna vprašanja potrebno zanašanje na zelo subjektivne ideje, kot so pravičnost, pravičnost in odgovornost.

Da bi rešitev umetne inteligence delovala, se mora uskladiti z vrednotami družbe, s katero ima opravka, vendar raznolikost političnih ideologij, ki obstajajo danes, kaže, da še zdaleč niso enotne. Zaradi tega je težko ugotoviti, za kaj bi bilo treba optimizirati, in predstavlja nevarnost, da bi vrednote razvijalcev vplivale na rezultat procesa.

Najboljši način, ki so ga človeške družbe našle za reševanje neizogibnih nesoglasij glede tega problemi so demokracija, v katerem se stališča večine uporabljajo za usmerjanje javne politike. Zdaj so raziskovalci pri Deepmindu razvili nov pristop, ki združuje AI s človeškim demokratičnim razmišljanjem, da bi našli boljše rešitve za družbene dileme.

Da bi preizkusili svoj pristop, so raziskovalci izvedli študijo o dokazovanju koncepta z uporabo preproste igre, v kateri se uporabniki odločijo, kako deliti svoje vire v obojestransko korist. Eksperiment je zasnovan tako, da deluje kot mikrokozmos človeških družb, v katerih morajo ljudje z različnimi stopnjami bogastva sodelovati, da bi ustvarili pravično in uspešno družbo.

V igri sodelujejo štirje igralci, ki vsak prejmejo različne zneske denarja in se morajo odločiti, ali ga bodo obdržali zase ali vplačali v javni sklad, ki ustvarja donosnost naložbe. Vendar pa je način, kako se ta donosnost naložbe prerazporedi, mogoče prilagoditi na načine, ki koristijo nekaterim igralcem pred drugimi.

Možni mehanizmi vključujejo strogo egalitarizem, kjer se donosi iz javnih sredstev delijo enakomerno ne glede na prispevek; libertarna, kjer so izplačila sorazmerna s prispevki; in liberalno egalitarno, kjer je izplačilo vsakega igralca sorazmerno z delom njegovih zasebnih sredstev, ki jih prispeva.

V raziskavi objavljeno v Narava Človeško vedenje, raziskovalci opisujejo, kako so pripravili skupine ljudi, da igrajo veliko krogov te igre pod različnimi stopnjami neenakosti in z uporabo različnih mehanizmov prerazporeditve. Nato so morali glasovati o tem, kateri način delitve dobička jim je ljubši.

Ti podatki so bili uporabljeni za usposabljanje umetne inteligence za posnemanje človeškega vedenja v igri, vključno z načinom glasovanja igralcev. Raziskovalci so te igralce umetne inteligence postavili drug proti drugemu v tisočih igrah, medtem ko je drug sistem umetne inteligence prilagodil mehanizem prerazporeditve na podlagi načina glasovanja igralcev umetne inteligence.

Na koncu tega procesa se je umetna inteligenca odločila za mehanizem redistribucije, ki je bil podoben liberalnemu egalitarizmu, vendar igralcem ni vrnil skoraj ničesar, razen če so prispevali približno polovico svojega zasebnega bogastva. Ko so ljudje igrali igre, ki so ta pristop nasprotovale trem glavnim uveljavljenim mehanizmom, je tisti, ki ga je zasnovala umetna inteligenca, dosledno zmagoval pri glasovanju. Prav tako se je odrezal bolje kot igre, v katerih so človeški sodniki odločali, kako si delijo donose.

Raziskovalci pravijo, da se je mehanizem, ki ga je zasnovala umetna inteligenca, verjetno dobro obnesel, ker izplačila na podlagi relativnih in ne absolutnih prispevkov pomagajo odpraviti začetna neravnovesja v premoženju, vendar vsiljevanje minimalnega prispevka manj premožnim igralcem preprečuje, da bi se preprosto zavzemali za prispevke premožnejših.

Prevajanje pristopa iz preproste igre s štirimi igralci v obsežne gospodarske sisteme bi bilo očitno neverjetno zahtevno in ni jasno, ali njegov uspeh pri problemu igrače, kot je ta, nakazuje, kako bi se obnesel v resničnem svetu.

Raziskovalci so sami identificirali več potencialnih težav. Eden od problemov demokracije je lahko »tiranija večine«, ki lahko povzroči vztrajanje obstoječih vzorcev diskriminacije ali nepravičnosti do manjšin. Odpirajo tudi vprašanja razložljivost in zaupanje, ki bi bilo ključnega pomena, če bi rešitve, zasnovane z umetno inteligenco, kdaj uporabili za dileme v resničnem svetu.

Ekipa je eksplicitno zasnovala svoj model AI za izhodne mehanizme, ki jih je mogoče razložiti, vendar bi to lahko postalo vse težje, če bi pristop uporabili za bolj zapletene probleme. Igralcem prav tako niso povedali, kdaj je prerazporeditev nadzirala umetna inteligenca, in raziskovalci priznavajo, da lahko to znanje vpliva na njihov način glasovanja.

Kot prvi dokaz načela pa ta raziskava prikazuje obetaven nov pristop k reševanju družbenih problemov, ki združuje najboljše iz umetne in človeške inteligence. Še vedno smo daleč od strojev, ki bi pomagali določati javno politiko, vendar se zdi, da nam bo umetna inteligenca nekega dne morda pomagala najti nove rešitve, ki presegajo uveljavljene ideologije.

Kreditno slike: harishs / ​​41 slik

Časovni žig:

Več od Središče singularnosti