Этика и безопасность искусственного интеллекта

30/6/2023

Содержание:

Проблема мирового масштаба

Некоммерческая организация Future of Life опубликовала письмо за подписью главы Tesla, SpaceX и Twitter Илона Маска, одного из создателей Apple Стива Возняка, сооснователя Pinterest Эвана Шарпа и ещё более тысячи экспертов в области ИИ.

Они настаивают на перерыве в исследованиях до появления общих протоколов безопасности. В обращении говорится, что системы с интеллектом, сравнимым с человеческим, представляют большой риск для общества.

К числу тех, кто видит в развитии ИИ опасность для человечества, присоединился после увольнения из Google один из основоположников нейросетей Джеффри Хинтон. По его мнению, созданный ИИ новостной контент (фото, видео, тексты) наводнит Интернет, и люди не смогут отличить правдивую информацию от ложной. Он также заявил, что технологии со временем трансформируют рынок труда, заменив людей в некоторых областях.

Присутствие ИИ в повседневности вызывает множество этических вопросов, которые с каждым годом становятся всё острее. Среди наиболее заметных примеров – смертельные ДТП с участием самоуправляемых автомобилей Tesla и Uber. Немаловажные проблемы в сфере использования ИИ касаются, в том числе, манипулирования информацией и различного рода дискриминацией.

Ответственность и прозрачность ИИ

Одна из самых популярных этических задач заключена в так называемой «проблеме вагонетки» – мысленном эксперименте, состоящем из набора ситуаций, когда необходимо выбрать одно из решений, чтобы обойтись минимальным числом жертв. В случае с беспилотным автомобилем алгоритмы ИИ должны просчитать, как лучше поступить в экстренных случаях на дороге: свернуть, создав угрозу для пассажиров, либо продолжать движение, подвергнув опасности нарушителей ПДД.

Автопилот Tesla определяет объекты, а ИИ принимает решения

Чтобы помочь ИИ сделать такой выбор, в Массачусетском технологическом институте предлагают людям пройти тест. Его результаты лягут в основу алгоритмов, благодаря которым ИИ будет решать, как поступить в экстремальных ситуациях.

Респонденты поставлены перед выбором: разбить автомобиль, убив пассажиров, или совершить смертельный наезд на пешеходов.

Дилемма теста: убить пассажиров или совершить смертельный наезд на пешеходов

Из проведенного опроса следует, что как сторонние наблюдатели люди в большинстве случаев стремятся указать наиболее рациональное решение, в основном принося в жертву пассажиров самоуправляемого автомобиля. Однако в роли пассажиров большинство выбирает тот вариант, который ставит их безопасность на первое место. Появляется новая этическая дилемма: дорожное движение с появлением самоуправляемых автомобилей станет безопаснее только благодаря применению алгоритмов ИИ, которые люди отклоняют в качестве неприемлемых для себя. Данный фактор может повлиять на будущий спрос и принятие решений о покупке таких автомобилей.

И тем не менее важной задачей при создании ИИ является определение границ ответственности системы. В настоящее время законодательство не признаёт ИИ субъектом права и не предусматривает его ответственности за возможные происшествия. Создатель ИИ владеет алгоритмами, но результат, полученный в результате их использования, может оказаться непредсказуемым. Итог работы алгоритма сильно зависит от входных данных, и разработчик не всегда может гарантировать его точность. В такой ситуации необходимо определить, кто несет ответственность, поскольку ИИ может быть сконструирован командой специалистов.

Процессы принятия решений ИИ должны быть прозрачными, чтобы существовала возможность отслеживать его действия и своевременно выявлять проблемы в функционировании. Однако некоторые алгоритмы могут быть слишком сложными для понимания человеком. В таких случаях возникает проблема контроля ИИ.

Предвзятость алгоритмов

Казалось бы, искусственный интеллект должен работать и принимать решения с холодным разумом как любая машина.

Однако его создатели являются обладателями когнитивных искажений, которые невольно наследуют разрабатываемые системы, что способствует появлению предвзятостей в алгоритмах.

Их исключение – одно из сложностей при использовании ИИ. Информация, которая поступает в систему, должна быть неискаженной, достоверной, а главное – не содержать в себе предубеждения. Некорректная работа алгоритмов может привести к дискриминации или несправедливым решениям в отношении человека.

Например, боты занимаются сбором изображений лиц людей в интернете. Описания к ним вычленяются из контекста размещения. Поэтому ИИ чаще относит женщин к категории «домохозяйка» вместо, например, «доктор», исходя из сохраняющихся в обществе стереотипов. Так на уровне данных ИИ наследует предвзятость от людей.

Использование технологий ИИ подчас задевают существующие в обществе ценности. Например, нарушаются такие основополагающие принципы как расовое и гендерное равенство. Явление пристрастности ИИ получило название AI bias.

Необъективность ИИ стала причиной возмущений общественности в связи с решениями уголовно-исполнительной системы США в отношении этнических меньшинств, которые были вызваны ошибками в распознавании лиц.

Известный случай дискриминации, связанной с использованием ИИ, произошел в 2018 году. Выяснилось, что алгоритм системы судейства при определении размера залога для подозреваемых в правонарушениях оказался пристрастным к афроамериканцам.

Недавно специалист в области информатики Джон Маккормик признался в непреднамеренном создании 25 лет назад «расово предвзятого» алгоритма ИИ для распознавания лиц.

Алгоритм отслеживал движения головы человека на основе данных с видеокамеры.

Проект заключался в отслеживании движений головы человека на основе данных с видеокамеры. Для совершенствования системы группа, в составе которой был Маккормик, пошла по пути других исследователей, установивших, что области изображения телесного цвета можно извлекать в режиме реального времени. Поэтому учёные решили сосредоточиться на цвете кожи как на дополнительной подсказке для трекера.

Маккормик сделал несколько фотографий себя и других белых людей. Так было легче вручную извлечь некоторые пиксели телесного цвета из этих изображений и построить статистическую модель для цветов кожи. После некоторой настройки и отладки удалось создать надёжную систему отслеживания в реальном времени.

(Не)доверие к ИИ

Одна из основных опасностей, которую необходимо учитывать при работе с технологиями, подобными искусственному интеллекту, – завышенное доверие к ним со стороны неспециалистов. Важно помнить, что нет идеальных систем, и даже самые надёжные из них могут выходить из строя, особенно когда им предоставляются большие возможности. Поэтому заблуждение о безошибочности ИИ может привести к ужасным последствиям, и следует придерживаться здравого смысла в оценке потенциала таких систем.

Сложные задачи, особенно с вариативными входными данными, могут приводить к ошибкам в работе ИИ. И по сей день она затруднена тем, что надёжность системы не может быть гарантирована. В особенности это актуально для задач, связанных с автономным управлением транспортными средствами. Поэтому важным аспектом является создание устойчивых систем с минимальным количеством сбоев.

Прозрачность также является ключом к построению доверия между человеком и ИИ. Непонимание людьми оснований для принятия решений система порождает сомнение в точности результатов. Пользователям необходимо понимать, как ИИ приходит к выводам и чем руководствуется, давая рекомендации.

ИИ от IBM Watson for Oncology, предоставляющий рекомендации по лечению рака, так и не смог заслужить доверие онкологов.

При взаимодействии с Watson врачи оказывались в двоякой ситуации. Когда указания программы совпадали с мнениями медиков, те не видели большой ценности в рекомендациях ИИ, поскольку они не меняли лечения. Скорее, врачи просто укреплялись в собственной правоте. Но подтвердить, что ИИ улучшает статистику выживаемости с раком, не удалось.

Если рекомендации Watson противоречили мнению экспертов, те не доверяли программе, считая её некомпетентным. Алгоритмы машинного обучения были слишком сложными для понимания, врачи не видели объяснений эффективности лечения ИИ и полагались на свой опыт, игнорируя рекомендации ИИ.

Врачи-онкологи расходились с программой Watson почти в 70% случаях, поэтому медицинские учреждения решили отказаться от ее использования.

Watson столкнулся с проблемой недоверия. Программа работает по сложной системе анализа данных, что лишает большинства понимания, как он принимает решения. Взаимодействие вызывает ощущение потери контроля. Люди предпочитали полагаться на свой опыт, а не на ИИ, за которым не могли следить в режиме реального времени.

ИИ не считается абсолютно надежным в том числе потому, что создаётся людьми. То, что нельзя полагаться на эти технологии, подтверждается примерами ошибок, громогласно освещаемых в СМИ. В частности, то ДТП с автопилотом Tesla, закончившееся смертельным исходом.

Приватность данных

Анализ метаданных может помочь улучшить качество работы ИИ, но он также вызывает вопросы о приватности и безопасности личной информации. Таким образом, при создании системы ИИ необходимо обеспечить надёжность хранения данных и защитить их от кражи или злоупотребления.

Так, исследование американских университетов Принстона и Беркли  и Швейцарской высшей технической школы Цюриха совместно с Google и DeepMind подтвердило вероятность утечки данных из систем создания изображений с применением ИИ – DALL-E, Imagen и Stable Diffusion.

Исходное и сгенерированное изображение из Stable Diffusion

В ходе обучения в эти системы загружается масса изображений с сопутствующими описаниями. Исследование ставит под сомнение уникальность созданных на их основе картинок. При определённых условиях нейросеть может выдать в почти неизменённом виде оригинальное изображение, использованное ранее для обучения. Таким образом, существует вероятность того, что программа случайно раскроет личную информацию.

Этические кодексы в сфере ИИ

В связи с развитием нейросетей и машинного обучения крупнейшие ИТ-компании мира стали проявлять особый интерес к этике ИИ. В числе первых  в 2016 году были опубликованы «10 Законов для искусственного интеллекта» Microsoft, в которых от имени генерального директора компании Сатьи Наделлы указаны ключевые требования к развитию этики ИИ.

Свой взгляд на этику ИИ представила и IBM.

Почти полсотни крупных ИТ-компаний по всему миру обладают собственными кодексами и правилами, основанные на этических принципах, относящихся к применению и развитию ИИ. В числе таких компаний российские ABBYY, Сбер и Яндекс.

Значительную роль в развитии этики ИИ играют некоммерческие организации, объединяющие профессионалов, которые проводят исследования и внедряют научно-технические инновации. НКО продемонстрировали углублённый подход к этике ИИ, который позволяет принимать во внимание интересы и права потребителей, а также ставит на первый план общественные нужды и благо всех людей.

Этические нормы и ценности сформулированы в 13 из «23 принципов искусственного интеллекта» на Асиломарской конференции в 2017 году. В числе тех, кто подписал их, – Илон Маск, Стивен Хокинг, Рэй Курцвайл и другие. Эти принципы отразились в корпоративных нормах ряда компаний, чья деятельность связана с разработкой ИИ.

Асиломарская конференция

Законодательное регулирование ИИ в России и за рубежом

Россия, как одна из передовых стран по применению искусственного интеллекта (ИИ), также сталкивается с вопросами этики и правовой ответственности. Необходимо принимать меры для того, чтобы развитие ИИ шло по безопасному пути.

C 1 июля 2020 года в Москве проводится пятилетний эксперимент, направленный на разработку и внедрение технологии ИИ для заинтересованного бизнеса. Ранее ИИ не регулировался законодательно. Между тем, использование таких технологий порождает проблемы, включая, но не ограничиваясь:

  • необходимостью обезличивания и защиты персональных данных, особенно в области распознавания лиц,
  • обеспечением доступа ИИ к большим массивам информации для полноценного развития,
  • разграничением ответственности за действия ИИ и возможности доказательства.

Закон 123-ФЗ от 24 апреля 2020 года устанавливает в Москве специальный правовой режим в сфере ИИ. В нём указаны требования по защите персональных данных граждан и использования псевдоданных, собираемых в режиме анонимности. В частности, допускается обработка обезличенных персональных данных граждан для реализации эксперимента.

Цель этого экспериментального правового режима – повышение качества жизни населения, эффективности госуправления и деятельности бизнеса в ходе внедрения технологий ИИ. А также формирование комплексной системы регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием ИИ. Эксперимент позволит создать правовую базу для этого.

Регулирование использования ИИ разными странами мира проходит по-разному. Некоторые страны уже разработали законы и правила,  а другие только занимаются подготовкой соответствующих документов.

Одна из основных областей, где применяются ИИ, – государственное управление. Использование ИИ в этой области может помочь улучшить качество услуг, снизить издержки и повысить эффективность государства в целом. Однако возникают вопросы о прозрачности и ответственности государственных систем ИИ.

В России была создана рабочая группа по разработке принципов этики ИИ. В 2021 году в рамках I международного форума «Этика искусственного интеллекта: начало доверия» был принят российский «Кодекс этики в сфере ИИ». На 2023 год документ подписали более 150 российских организаций.

Необходимость выработки этических норм и нормативного регулирования для ИИ прописана в «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года».

Ещё один важный документ – «Концепция развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 года».

В ней сказано, что развитие технологий ИИ и РТ должно основываться на базовых этических нормах и предусматривать:

  • Цель обеспечения благополучия человека должна преобладать над иными целями разработки и применения систем ИИ и РТ.
  • Запрет на причинение вреда человеку по инициативе систем ИИ и РТ. По общему правилу, следует ограничивать разработку, оборот и применение систем ИИ и РТ, способных по своей инициативе целенаправленно причинять вред человеку.
  • Подконтрольность человеку в той мере, в которой это возможно с учётом требуемой степени автономности систем ИИ и РТ и иных обстоятельств.
  • Проектируемое соответствие закону, в том числе – требованиям безопасности: применение систем ИИ не должно заведомо для разработчика приводить к нарушению правовых норм.
В 2021 году принят российский «Кодекс этики в сфере ИИ»

В Европейском союзе была создана Группа ведущих экспертов по искусственному интеллекту (AI HLEG), которая занимается разработкой рекомендаций по этике. В частности, они предупреждают технологических гигантов о том, что алгоритмы не должны дискриминировать пользователей по признаку их возраста, расы или пола.

В документе сказано, что ИИ должен соответствовать требованиям установленных норм и законов, этических принципов и ценностей, быть надёжным с технической и социальной точек зрения.

Рекомендации включают необходимость учета этических вопросов на каждом этапе разработки и внедрения ИИ, прозрачности процессов, а также гарантии защиты конфиденциальности личных данных пользователей и другие меры.

Значительное внимание уделяется также этике использования ИИ в области медицины и биотехнологий. В том же документе AI HLEG предлагается, чтобы использующие ИИ эксперименты и исследования на животных и людях были этически обоснованы и согласованы с соответствующими регуляторами.

Одним из важнейших принципов в области этики ИИ является создание систем, способных сохранять уважение к человеческой жизни, достоинству и правам. Здесь, в числе прочего, необходимо учитывать культурные различия во избежание нежелательных социальных последствий.

В качестве заключения

В недавнем интервью Такеру Карлсону Илон Маск заявил, что ИИ может быть использован в качестве инструмента влияния, в том числе, на выборах. А если ИИ будет достаточно умён, неизбежно возникнет вопрос, кто кого использует: люди ИИ или ИИ людей. «Мы движемся в странном направлении, и движемся всё быстрее… Нам нужен надзорный орган. А в свою очередь, СМИ должны пристальнее следить за тем, что публикуется и печатается на их платформах. И работать с людьми, а не с GPT-ботами, притворяющимися людьми», – подчеркнул Маск.

Несмотря на все вызовы и опасности, которые стали актуальными, ИИ остаётся одной из самых перспективных технологий, которая может усилить наши возможности и упростить жизнь. Главное – помнить, что это всего лишь инструмент, который мы можем и должны использовать с максимальной осторожностью и этичностью.

Оригинал нашей статьи на Хабр.

Рекомендуем

Инферит Облако

OpenStack: универсальное решение для масштабных облачных сред

От научных исследований до развлечений: OpenStack демонстрирует свою эффективность в различных сферах. Максим Мантуров, директор по облачным продуктам «Инферит», анализирует, как CERN, Walmart, China Mobile и Blizzard Entertainment используют этот инструмент для решения уникальных задач и масштабирования своих облачных инфраструктур.

Читать

Инферит ОС

Ломаем стереотипы: 15 вопросов архитектору Linux

Архитектор Linux — кто это? Что из себя представляет дистрибутив ОС Linux и чем отличается от Windows? Что изменилось за последние 30 лет? Кому нужна эта операционная система? Как долго нужно учиться, чтобы стать архитектором? Эти и другие вопросы «Компьютерра» задала Леониду Кантеру, архитектору по интеграции ОС «МСВСфера» от «Инферит». Погружаемся в историю и узнаём, как выглядели операционные системы 30 лет назад и как Linux может стать ведущей ОС в России с уходом Microsoft с этого рынка.

Читать

Инферит ИТМен

Как крупному бизнесу выбрать систему инвентаризации

Крупному бизнесу с разнородной ИТ-инфраструктурой, более 20 000 устройств в парке и строгими требования ИБ, не так просто выбрать систему для инвентаризации. В статье директор продукта «Инферит ИТМен» Василий Гурьев собрал реальный опыт по внедрению такого ПО в больших компаниях и рассмотрел 7 основных критериев, которые помогут бизнеса уровня Enterprise избежать серьезных ошибок и лишних расходов.

Читать