Гармония человека и искусственного интеллекта: Путь к взаимовыгодному сотрудничеству

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается концепция двусторонней адаптации человека и искусственного интеллекта, основанная на общих ценностях и направленная на построение будущего, в котором обе стороны выигрывают.

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"

Обзор подходов к проектированию, оценке и развитию ценностно-ориентированного ИИ для обеспечения гармоничного взаимодействия человека и машины.

Единонаправленные модели согласования искусственного интеллекта с человеческими ценностями оказываются недостаточными в условиях стремительной интеграции генеративных систем в повседневную жизнь. Настоящая работа, озаглавленная ‘Human-AI Interaction Alignment: Designing, Evaluating, and Evolving Value-Centered AI For Reciprocal Human-AI Futures’, фокусируется на двустороннем процессе согласования, где люди и ИИ совместно адаптируются посредством взаимодействия и оценки, опираясь на ценностно-ориентированный дизайн. Ключевой идеей является разработка и исследование методов, обеспечивающих не только соответствие ИИ человеческим ценностям, но и критическое взаимодействие человека с развивающимися системами. Возможно ли создание действительно ответственного и взаимовыгодного будущего, в котором человек и ИИ эволюционируют вместе?

За пределами соответствия: Необходимость взаимного развития ИИ

Традиционные подходы к выравниванию искусственного интеллекта (ИИ) часто сосредотачиваются на навязывании человеческих ценностей, что может непреднамеренно ограничить потенциал ИИ для эволюции и открытия новых, полезных решений. Данный подход, хотя и направлен на обеспечение безопасности, рискует зафиксировать текущее понимание этики и морали, препятствуя развитию ИИ, способного адаптироваться к сложным и меняющимся обстоятельствам. В стремлении к полному соответствию человеческим установкам, существует опасность подавления инноваций и лишения ИИ возможности формировать собственные, возможно, более эффективные стратегии для достижения общих целей. Такое одностороннее навязывание может привести к созданию ИИ, который формально соответствует ожиданиям, но лишен гибкости и способности к творческому решению проблем, необходимых для действительно полезного развития.

Вместо традиционного подхода к согласованию искусственного интеллекта (ИИ), который фокусируется на навязывании человеческих ценностей, появляется новая парадигма — двустороннее согласование. Она предполагает не просто приведение ИИ в соответствие с человеческими установками, а взаимную адаптацию и обучение. Этот процесс подразумевает, что ИИ и люди способны формировать ценности и цели друг друга на протяжении времени, что приводит к созданию более устойчивых и этичных систем. Такой подход позволяет избежать стагнации и способствует эволюции ИИ в направлении, выгодном для обеих сторон, обеспечивая не только соответствие целям человека, но и расширение возможностей для совместного развития.

Переход к концепции взаимной адаптации человека и искусственного интеллекта требует глубокого осмысления процессов формирования ценностей и целей у обеих сторон во времени. Исследования в данной области показывают, что влияние не является односторонним; ИИ способен не только усваивать человеческие ценности, но и оказывать влияние на их переосмысление. Значительный интерес, вызванный недавним профильным семинаром, свидетельствует о растущем понимании этой сложной динамики и необходимости разработки методологий, позволяющих обеспечить гармоничное развитие как искусственного интеллекта, так и человеческого общества. Понимание этой взаимной обусловленности представляется ключевым для создания действительно этичного и устойчивого ИИ.

Совместное проектирование: Участие для создания ИИ

Методологии совместного проектирования и со-творчества (participatory design и co-creation) имеют решающее значение при создании систем искусственного интеллекта, которые действительно отражают потребности и ценности человека. Традиционные подходы к разработке ИИ часто фокусируются на технических метриках и оптимизации алгоритмов, что может привести к созданию систем, не соответствующих ожиданиям пользователей или даже вызывающих нежелательные последствия. Совместное проектирование предполагает активное вовлечение конечных пользователей и других заинтересованных сторон на всех этапах разработки, от определения требований до оценки результатов. Это позволяет учесть разнообразие перспектив, выявить скрытые потребности и обеспечить соответствие системы реальным задачам и контексту использования. Подход со-творчества идет еще дальше, предполагая, что пользователи не просто предоставляют обратную связь, но и активно участвуют в процессе создания и совершенствования ИИ, выступая в роли соавторов.

Интерактивное выравнивание, позволяющее пользователям формировать поведение ИИ в режиме реального времени, представляет собой эффективный механизм для совместного создания систем искусственного интеллекта. В отличие от традиционных методов обучения с учителем, где модель обучается на заранее размеченном наборе данных, интерактивное выравнивание предполагает постоянную обратную связь от человека, что позволяет ИИ адаптироваться к предпочтениям пользователя непосредственно в процессе работы. Этот подход позволяет не только улучшить производительность ИИ в соответствии с конкретными потребностями, но и обеспечить более эффективное обучение модели, особенно в ситуациях, когда явное определение желаемого поведения затруднено или невозможно. Технология позволяет пользователю корректировать действия ИИ, предоставляя непосредственные указания, тем самым направляя процесс обучения и формируя поведение системы в соответствии с ожиданиями человека.

Методологии совместного проектирования и сотворчества акцентируют важность непрерывных циклов обратной связи, позволяющих системам искусственного интеллекта обучаться на критике пользователей и уточнять понимание их предпочтений. Данный подход предполагает постоянную адаптацию ИИ на основе получаемых оценок и замечаний, что обеспечивает более точное соответствие системы нуждам человека. Подтверждением потенциала данных методов стало получение более 100 заявок на участие в воркшопе ICLR, посвященном данной тематике, что свидетельствует о растущем интересе к разработке ИИ с учетом человеческих потребностей и ценностей.

Оценка соответствия в динамичном мире

Статические метрики оценки недостаточны для адекватного анализа двунаправленного выравнивания (alignment) в системах искусственного интеллекта, поскольку они не учитывают изменяющиеся контексты и взаимодействия. Традиционные методы, основанные на фиксированных наборах данных и критериях, не способны отразить сложные взаимосвязи между системой и пользователем, а также влияние системы на окружающую среду. Динамическая оценка предполагает непрерывный мониторинг и анализ поведения системы в реальном времени, адаптацию критериев оценки к изменяющимся условиям и использование обратной связи от пользователей для улучшения процесса выравнивания. Такой подход позволяет более точно оценить соответствие системы потребностям и ценностям пользователей, а также выявить потенциальные нежелательные последствия.

Оценка социального воздействия, основанная на принципах сообщественной информатики, позволяет комплексно анализировать более широкие последствия внедрения систем искусственного интеллекта. Этот подход включает в себя сбор и анализ данных о влиянии ИИ на различные социальные группы, учитывая не только экономические показатели, но и изменения в социальной структуре, культурных нормах и уровне доступа к ресурсам. Сообщественная информатика обеспечивает вовлечение заинтересованных сторон — представителей различных сообществ — в процесс оценки, что позволяет выявить и учесть специфические потребности и опасения, которые могут быть упущены при использовании стандартных метрик. Такой подход способствует более ответственному и инклюзивному развитию и внедрению систем ИИ.

Постоянная оценка, учитывающая разнообразие культурных перспектив, является ключевым фактором для обеспечения того, чтобы преимущества искусственного интеллекта были доступны всем слоям общества. Поддержку этому направлению демонстрирует растущее сообщество исследователей, насчитывающее более 100 участников, которые примут участие в Специальной группе по взаимодействию человека и компьютера (CHI SIG) в 2025 году. Это свидетельствует о повышении внимания к вопросам справедливого и инклюзивного развития технологий искусственного интеллекта и необходимости учета различных социокультурных контекстов при их разработке и внедрении.

Внедрение ценностей в ИИ: Практическая структура

Проектирование с учетом ценностей (Value-Sensitive Design) и центрированное на ценностях проектирование (Value-Centered Design) представляют собой методологические рамки, предназначенные для явного включения человеческих ценностей в процесс разработки систем искусственного интеллекта. Эти подходы предполагают систематическую идентификацию, анализ и интеграцию этических и социальных аспектов на всех этапах жизненного цикла ИИ — от определения требований и проектирования до реализации, тестирования и внедрения. Ключевым элементом является осознанное рассмотрение потенциальных последствий ИИ для различных заинтересованных сторон и активное управление этими последствиями для обеспечения соответствия системы желаемым ценностям, таким как справедливость, прозрачность, конфиденциальность и подотчетность.

Интерфейс взаимодействия (UX) играет ключевую роль в обеспечении доступности и понятности встроенных ценностей как для пользователей, так и для самих систем искусственного интеллекта. Это достигается за счет разработки интуитивно понятных элементов управления, прозрачной визуализации процессов принятия решений ИИ и предоставления пользователям возможности влиять на поведение системы в соответствии со своими ценностями. Эффективный UX для ИИ обеспечивает не только понимание пользователями принципов работы системы, но и позволяет ИИ интерпретировать ценностные предпочтения пользователей, что необходимо для формирования этически обоснованных и социально ответственных решений. Ключевыми аспектами являются четкая обратная связь от системы, объяснимость ее действий и возможность корректировки поведения в случае несоответствия ожидаемым ценностям.

Итеративный дизайн и непрерывная обратная связь являются ключевыми для создания искусственного интеллекта, который не только соответствует человеческим ценностям, но и активно их продвигает. Этот процесс предполагает постоянное тестирование, оценку и улучшение системы на основе данных, полученных от пользователей и экспертов. В рамках данной методологии сформировано активное сообщество, насчитывающее более 250 участников в Slack-канале, что обеспечивает постоянный поток обратной связи и способствует более эффективной адаптации ИИ к потребностям и ценностям общества. Регулярное вовлечение сообщества позволяет выявлять потенциальные проблемы соответствия ценностям на ранних стадиях разработки и оперативно вносить необходимые корректировки.

Будущее сотрудничества человека и ИИ

Разработка инновационных решений для сложных общественных проблем становится возможной благодаря принципам двусторонней согласованности в процессе генерации идей. Этот подход подразумевает не просто использование искусственного интеллекта для поиска ответов, но и активное вовлечение человеческого опыта и ценностей в этот процесс. Вместо односторонней постановки задачи, система нацелена на постоянный диалог между человеком и ИИ, где каждая сторона учится и адаптируется к потребностям другой. Такая двусторонняя согласованность позволяет ИИ учитывать нюансы, которые сложно формализовать, а человеку — получать доступ к новым перспективам и возможностям, выходящим за рамки традиционных методов решения проблем. В результате, появляется потенциал для создания действительно эффективных и устойчивых решений, отвечающих на самые сложные вызовы современности.

Машинное обучение, ориентированное на принципы взаимной адаптации и уважения человеческих ценностей, представляет собой ключ к раскрытию всего потенциала искусственного интеллекта, одновременно обеспечивая защиту интересов человека. Исследования показывают, что при внедрении этических норм в алгоритмы обучения, системы искусственного интеллекта способны не только эффективно решать сложные задачи, но и учитывать контекст и последствия своих действий. Такой подход позволяет избежать предвзятости и дискриминации, а также гарантирует, что развитие искусственного интеллекта будет служить общему благу, усиливая возможности человека, а не заменяя его. В конечном итоге, машинное обучение, основанное на этих принципах, становится инструментом для построения гармоничного симбиоза между человеком и искусственным интеллектом, открывая новые горизонты для инноваций и прогресса.

В перспективе гармоничного сосуществования человека и искусственного интеллекта ключевую роль играет принцип взаимной адаптации и обоюдного обучения. Вместо односторонней передачи знаний от человека к машине, или наоборот, необходимо создание динамической системы, где обе стороны постоянно учатся друг у друга. Искусственный интеллект, анализируя человеческий опыт и творческие решения, способен выявлять неочевидные закономерности и предлагать инновационные подходы. В свою очередь, человек, взаимодействуя с машиной, приобретает новые навыки и расширяет горизонты понимания, а также способен корректировать алгоритмы, обеспечивая их соответствие этическим нормам и общественным ценностям. Такой симбиоз позволяет не просто решать сложные задачи, но и формировать качественно новый тип интеллекта, обогащенный как логикой машины, так и интуицией человека, что открывает безграничные возможности для развития общества и науки.

Представленная работа акцентирует внимание на необходимости двусторонней адаптации человека и искусственного интеллекта, основываясь на человеческих ценностях. Этот подход требует предельной ясности в определении этих самых ценностей и их трансляции в алгоритмы. Как заметил Джон фон Нейманн: «В науке не бывает абсолютной истины, только последовательные приближения». Это высказывание отражает суть предложенного воркшопа — непрерывного процесса уточнения и адаптации ценностей в контексте взаимодействия человека и ИИ. Постоянное стремление к более точному определению и реализации этих ценностей — ключевой элемент успешного построения будущего, где человек и ИИ развиваются в гармонии.

Что дальше?

Предлагаемый акцент на двусторонней адаптации человека и искусственного интеллекта, безусловно, заслуживает внимания. Однако, не стоит обольщаться иллюзией полного взаимопонимания. Они назвали это «фреймворком», чтобы скрыть панику, когда осознали, что ценности — вещь текучая, а искусственный интеллект склонен к буквальному толкованию. Истинная сложность не в проектировании алгоритмов, а в признании, что согласование ценностей — это не пункт назначения, а бесконечный процесс коррекции.

Полагаться на междисциплинарное сотрудничество — разумно, но необходимо помнить, что каждая дисциплина имеет свои предубеждения и упрощения. Психологи, как правило, фокусируются на когнитивных искажениях, философы — на абстрактных принципах, а инженеры — на достижимом функциональности. Истинный прогресс потребует от каждого готовности выйти за пределы своей области и признать ограниченность собственного взгляда.

В конечном итоге, вопрос не в том, чтобы создать «ценностно-ориентированный» искусственный интеллект, а в том, чтобы создать искусственный интеллект, который будет достаточно скромным, чтобы признать свою неспособность полностью понять человеческие ценности. Простота — признак зрелости. Чем меньше претензий на всезнание, тем больше шансов на действительно полезное сотрудничество.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21551.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-29 05:56