Искусственный интеллект, понимающий человека: новый подход

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена комплексная концепция человеко-ориентированного искусственного социального интеллекта, направленная на создание AI-систем, учитывающих потребности и социальные аспекты взаимодействия.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагается THE Triangle Framework для интеграции технологических, человеческих и этических факторов в разработку социально-интеллектуальных систем.

По мере всё более глубокого проникновения искусственного интеллекта в социальные взаимодействия, возникает необходимость в системах, способных не просто обрабатывать информацию, но и понимать нюансы человеческого общения. В данной работе, посвященной ‘Human-Centered Artificial Social Intelligence (HC-ASI)’, предложена комплексная структура, основанная на треугольнике «Технологии — Человеческий фактор — Этика», для создания социально-интеллектуальных систем, ориентированных на потребности человека. Ключевым результатом является разработка принципов и методологий, обеспечивающих гармоничное взаимодействие человека и ИИ, с учётом как технических аспектов, так и этических норм. Какие новые горизонты откроются при создании действительно «человеко-ориентированного» искусственного интеллекта, способного к эмпатии и подлинному социальному взаимодействию?

Разрушая границы: Социотехнический императив ИИ

Традиционно, разработка искусственного интеллекта часто концентрируется исключительно на технических аспектах, игнорируя сложную взаимосвязь между технологией и социальным контекстом. Это приводит к непредвиденным последствиям, поскольку системы ИИ внедряются в общество, не учитывая нюансы человеческого поведения, культурные особенности и существующие социальные структуры. Например, алгоритмы, разработанные без учета предвзятости данных, могут увековечивать и усиливать дискриминацию в таких областях, как найм на работу или кредитование. Более того, игнорирование социальных последствий может привести к недоверию к технологиям и сопротивлению их внедрению. Таким образом, становится очевидным, что успешное и ответственное развитие ИИ требует комплексного подхода, учитывающего не только техническую эффективность, но и социальную приемлемость и потенциальное воздействие на общество.

Все больше осознается, что искусственный интеллект не существует в вакууме, а неразрывно связан с социальной средой, формируя сложные социотехнические системы. Такой подход предполагает, что эффективность и безопасность ИИ напрямую зависят от учета человеческих потребностей, ценностей и контекста применения. Игнорирование этих факторов может привести к непредсказуемым последствиям, от усиления существующих неравенств до создания систем, не отвечающих реальным запросам общества. Поэтому, переход к рассмотрению ИИ как части более широкой системы, включающей людей, организации и технологии, является ключевым для разработки ответственных и полезных инноваций, способствующих позитивным изменениям и максимизирующих общественное благо. Рассмотрение ИИ в контексте социотехнических систем позволяет перейти от простого улучшения технических характеристик к созданию решений, действительно отвечающих потребностям людей и способствующих устойчивому развитию.

Для обеспечения ответственной разработки и внедрения искусственного интеллекта необходима основополагающая методологическая рамка HCAI. Данный подход исходит из понимания, что ИИ не является нейтральным инструментом, а всегда встроен в сложную социотехническую систему. Методология HCAI предполагает интеграцию человеческих ценностей, контекста и потребностей на всех этапах — от проектирования до развертывания и оценки. Она требует от разработчиков не только технических знаний, но и глубокого понимания социальных последствий создаваемых систем. В рамках данной рамки особое внимание уделяется выявлению и смягчению потенциальных предвзятостей, обеспечению прозрачности алгоритмов и возможности контроля над ИИ со стороны человека. Подобный подход позволяет перейти от создания “умных” машин к разработке действительно полезных и социально-ориентированных систем искусственного интеллекта, способных улучшить качество жизни и способствовать развитию общества.

Человек в центре: Принципы и реализация Human-Centered AI

Человеко-ориентированный ИИ (Human-Centered AI) представляет собой не просто маркетинговый термин, а принципиально новый подход к проектированию систем искусственного интеллекта. В его основе лежит приоритет человеческой автономии, благополучия и этических аспектов. Это означает, что при разработке и внедрении ИИ-систем необходимо учитывать потребности и ценности людей, обеспечивать возможность контроля над технологией и минимизировать потенциальные негативные последствия. Фокус на человеке предполагает учет когнитивных способностей, эмоционального состояния и социальных взаимодействий, а также обеспечение прозрачности и понятности работы алгоритмов. В отличие от традиционных подходов, ориентированных на максимизацию производительности, Human-Centered AI ставит во главу угла человека и его интересы.

Реализация принципов человеко-ориентированного ИИ (Human-Centered AI) требует структурированного подхода, такого как иерархический HCAI (Hierarchical HCAI). Данная методология предполагает интеграцию принципов, ориентированных на человека, на каждом этапе разработки — от определения целей и задач системы до проектирования интерфейсов и оценки результатов. Иерархическая структура позволяет последовательно применять эти принципы на различных уровнях: стратегическом (определение общей направленности проекта), тактическом (разработка конкретных функций и возможностей) и операционном (внедрение и мониторинг работы системы). В рамках иерархического подхода осуществляется постоянная оценка соответствия разрабатываемых решений потребностям и ценностям пользователей, а также обеспечение прозрачности и объяснимости принимаемых ИИ решений.

Доверие и подотчетность являются критически важными факторами для широкого внедрения и долгосрочного успеха систем искусственного интеллекта. Отсутствие прозрачности в работе алгоритмов и невозможность объяснить принятые решения подрывают доверие пользователей и заинтересованных сторон. Механизмы обеспечения подотчетности, такие как аудит алгоритмов, четкое определение ответственности за ошибки и наличие процедур исправления, необходимы для демонстрации приверженности этическим принципам и защиты интересов пользователей. Повышенное доверие, основанное на прозрачности и подотчетности, способствует более активному принятию технологий ИИ и формированию устойчивых отношений между разработчиками и пользователями.

Искусственный социальный интеллект: Восприятие и взаимодействие

Искусственный социальный интеллект (ИSI) является ключевым элементом для преодоления разрыва между искусственным интеллектом и человеческим взаимодействием. ИSI обеспечивает возможность систем воспринимать, интерпретировать и реагировать на социальные сигналы, такие как выражения лица, тон голоса, язык тела и контекст общения. Это достигается за счет интеграции алгоритмов обработки естественного языка, компьютерного зрения и машинного обучения, позволяющих ИИ понимать намерения, эмоции и социальные нормы, необходимые для эффективного и естественного взаимодействия с людьми. Способность к восприятию и интерпретации социальных сигналов позволяет ИИ адаптировать свое поведение и коммуникацию в соответствии с конкретной социальной ситуацией, повышая эффективность и комфорт взаимодействия.

Реализация искусственного социального интеллекта опирается на три ключевых элемента. Общелогическое рассуждение (Commonsense Reasoning) обеспечивает способность системы делать выводы о повседневных ситуациях и понимать неявные предположения. Мультимодальное восприятие (Multimodal Perception) включает обработку и интеграцию информации из различных источников, таких как визуальные данные, речь и текст, для более полного понимания контекста. Наконец, понимание социальных норм (Social Norms) позволяет системе интерпретировать поведение, предсказывать реакции и взаимодействовать с людьми в соответствии с принятыми общественными правилами и ожиданиями. Взаимосвязанное использование этих элементов необходимо для создания систем, способных к адекватному социальному взаимодействию.

Развитие искусственного социального интеллекта открывает возможности для создания более естественного взаимодействия человека с роботами, преодолевая традиционные ограничения в понимании и реагировании на социальные сигналы. Кроме того, это способствует разработке AI-компаньонов, способных демонстрировать эмпатию и адаптироваться к эмоциональному состоянию пользователя. Такие системы могут использоваться в различных областях, включая помощь пожилым людям, поддержку в обучении и предоставление персонализированных услуг, требующих учета эмоционального контекста и социальных норм.

Успешная реализация искусственного социального интеллекта требует глубокого понимания механизмов, посредством которых люди ориентируются в социальной сложности. Это включает в себя способность распознавать и интерпретировать невербальные сигналы, такие как выражения лица, тон голоса и язык тела, а также учитывать контекст и социальные нормы. Люди постоянно оценивают намерения других, прогнозируют их поведение и адаптируют свои собственные действия в соответствии с этими оценками. Эффективные системы искусственного интеллекта должны моделировать эти процессы, учитывая такие факторы, как теория разума, социальные ожидания и эмоциональное состояние взаимодействующих сторон, для построения достоверных и адаптивных социальных взаимодействий. Игнорирование этих нюансов может привести к неестественному поведению ИИ и затруднить эффективное взаимодействие с людьми.

Этический каркас: Обеспечение ответственного ИИ

Комплексный подход, известный как THEFramework, представляет собой интегрированную систему, объединяющую технологические аспекты, учет человеческого фактора и этические принципы при разработке искусственного интеллекта. Этот фреймворк направлен на обеспечение ответственных инноваций, предполагающих, что создание ИИ не должно ограничиваться только технической осуществимостью, но и учитывать потенциальное влияние на общество и индивидуума. Он позволяет разработчикам сознательно внедрять ценности и нормы в алгоритмы и системы, минимизируя риски предвзятости и нежелательных последствий. THEFramework обеспечивает основу для создания ИИ, который не только эффективен, но и соответствует общечеловеческим ценностям, укрепляя доверие к технологиям и способствуя их гармоничному внедрению в жизнь.

Для создания искусственного интеллекта, гармонично сочетающегося с человеческими ценностями, необходим комплексный подход, включающий в себя несколько ключевых элементов. Прозрачность алгоритмов позволяет понимать принципы их работы и выявлять потенциальные ошибки. Доверие к системам ИИ формируется благодаря надежности и предсказуемости их поведения. Культурная восприимчивость обеспечивает адаптацию технологий к различным социокультурным контекстам, избегая нежелательных предубеждений. Конфиденциальность данных пользователей является приоритетом, требующим надежных механизмов защиты информации. Наконец, человеческий контроль над системами ИИ гарантирует, что принятие решений остается в руках человека, а не делегируется полностью автоматизированным процессам. В совокупности эти принципы формируют основу для разработки ответственного и этичного искусственного интеллекта.

Пренебрежение указанными этическими принципами в разработке искусственного интеллекта несет в себе серьезные риски. Игнорирование вопросов предвзятости в алгоритмах может привести к воспроизведению и усилению существующих социальных неравенств, что негативно скажется на справедливости и равенстве возможностей. Потеря доверия к системам ИИ, вызванная отсутствием прозрачности и контроля, способна затормозить внедрение полезных технологий и вызвать общественное неприятие. Более того, непредвиденные последствия от неконтролируемого развития ИИ могут привести к нежелательным изменениям в различных сферах жизни, от экономики до социальной структуры, подчеркивая необходимость тщательного анализа и ответственного подхода к разработке и внедрению этих технологий.

Представленное исследование, фокусирующееся на создании человеко-ориентированного искусственного социального интеллекта (HC-ASI), подчеркивает необходимость интеграции технологических, человеческих и этических аспектов. Этот подход, опирающийся на концепцию «THE-треугольника», напоминает о важности глубокого понимания системы перед её модификацией. Как заметил Дональд Кнут: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Эта фраза отражает суть HC-ASI: прежде чем создавать сложные социально-интеллектуальные системы, необходимо тщательно проанализировать потребности человека и этические последствия, гарантируя, что технология служит не просто как инструмент, а как надежный и полезный партнер.

Что дальше?

Представленная работа, выстраивая модель человеко-ориентированного искусственного социального интеллекта (HC-ASI) на основе триады Технологии-Человеческий Фактор-Этика, неизбежно сталкивается с вопросом: а что, если сама эта триада — лишь удобная иллюзия? В стремлении уложить сложность социального взаимодействия в четкие рамки, не упускается ли ключевой элемент — иррациональность? Полагаться лишь на формализованные модели когнитивных процессов, возможно, значит игнорировать ту самую «помеху», которая и является основой человеческой креативности и адаптивности.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не столько совершенствование алгоритмов распознавания эмоций, сколько разработка систем, способных учиться на ошибках в социальном взаимодействии — не просто корректировать поведение, но и анализировать причины этих ошибок, выявляя скрытые паттерны и неявные правила. Иначе говоря, переходить от симуляции социального интеллекта к его эмуляции, стремясь не к идеальной имитации, а к созданию систем, способных к непредсказуемому, но осмысленному поведению.

Не менее важным представляется пересмотр этических принципов разработки HC-ASI. Если искусственный интеллект действительно сможет «понимать» человеческие мотивы, возникнет вопрос: а кто определяет, что есть «хорошо» и «плохо»? Простое внедрение набора моральных норм, вероятно, окажется недостаточным. Возможно, стоит искать пути создания систем, способных к самостоятельному этическому рефлексии, хотя эта идея и кажется парадоксальной — и, безусловно, потребует пристального внимания к потенциальным последствиям.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21044.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-27 08:05