Где проходит граница насилия: взгляд человека и искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование сравнивает восприятие насилия людьми и продвинутыми языковыми моделями, выявляя неожиданные расхождения в оценке сложных и неоднозначных ситуаций.

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"

Исследование показывает, что хотя большие языковые модели часто согласуются с человеческими суждениями о насилии, они демонстрируют предвзятость при оценке косвенного или контекстуально зависимого вреда, подчеркивая необходимость тщательного анализа роли ИИ в моральных рассуждениях.

Неоднозначность определения насилия и отсутствие универсального согласия в отношении его проявлений создают методологические трудности при анализе социальных явлений. В работе ‘On the Concept of Violence: A Comparative Study of Human and AI Judgments’ проведено систематическое сравнение человеческих суждений и классификаций, выдаваемых большими языковыми моделями (LLM), на основе 22 сценариев, охватывающих широкий спектр потенциально насильственных действий. Полученные данные свидетельствуют о том, что LLM в целом согласуются с человеческими оценками, однако демонстрируют расхождения в нюансированных случаях, особенно при оценке косвенного или контекстуально-зависимого вреда. Каким образом растущая роль LLM в интерпретации моральных норм и социальных явлений повлияет на формирование общественного мнения и понимание ответственности за причиненный вред?

Пределы Категориального Суждения

Современные методы классификации насилия, особенно те, что основаны на больших языковых моделях, зачастую оперируют с четкими, категориальными оценками. Вместо анализа градации и нюансов, такие системы склонны однозначно относить ситуации к определенной категории — «насилие» или «не насилие» — игнорируя контекст и сложность человеческого поведения. Это приводит к тому, что ситуации, которые люди оценивают как неоднозначные или требующие дополнительного рассмотрения, автоматически классифицируются как однозначные, что может приводить к неверным интерпретациям и нежелательным последствиям. Подобный подход упрощает реальность, упуская из виду важные факторы, влияющие на восприятие и оценку насильственных действий.

Человеческое суждение, в отличие от подходов, используемых в современных системах классификации, обладает выраженной способностью к нюансировке и учету контекста при оценке сложных ситуаций. Люди не склонны к однозначным выводам, а способны взвешивать различные факторы — мотивы, обстоятельства, социальные последствия — и формировать суждение, отражающее эту сложность. Эта способность к контекстуализации позволяет учитывать градации серого, а не полагаться исключительно на четкие, бинарные категории. Именно благодаря этому люди способны оценивать действия не только по их непосредственным последствиям, но и с учетом намерений, смягчающих обстоятельств и общей картины происходящего, что делает человеческое суждение более гибким и адаптивным к реальным жизненным ситуациям.

Количественный анализ выявил существенные расхождения между оценками людей и больших языковых моделей в ситуациях с моральной неоднозначностью. Исследование показало, что модели склонны к более категоричным суждениям, в то время как люди демонстрируют большую чувствительность к нюансам, намерениям и социальному контексту. В частности, модели зачастую игнорируют смягчающие обстоятельства или не учитывают роль намерений действующего лица, что приводит к оценкам, существенно отличающимся от человеческих. Эти различия подчеркивают, что существующие алгоритмы классификации насилия недостаточно учитывают сложность человеческой морали и требуют дальнейшей разработки с целью повышения их соответствия человеческим ценностям и этическим нормам.

Понимание расхождений между оценками искусственного интеллекта и человеческим восприятием морально неоднозначных ситуаций имеет первостепенное значение для создания этичных и социально ответственных систем. Различия в обработке контекста, намерений и степени неоднозначности демонстрируют, что современные алгоритмы часто не способны к той же тонкости суждений, что и человек. Соответственно, дальнейшие исследования и разработки должны быть направлены на внедрение механизмов, позволяющих искусственному интеллекту учитывать сложность человеческих ценностей и избегать категоричных оценок в ситуациях, требующих нюансированного подхода. Это необходимо для обеспечения того, чтобы системы искусственного интеллекта не только эффективно выполняли поставленные задачи, но и соответствовали общепринятым этическим нормам и принципам.

Контекст и Сложность в Оценке Насилия

Классификация насилия напрямую зависит от контекста, включающего социальные обстоятельства, намерения участников и специфику межличностных взаимодействий. Оценка акта как насильственного требует анализа предшествующих событий, роли каждого участника, а также существующих социальных норм и ожиданий. Например, физический контакт, который в одной ситуации может быть расценен как нападение, в другой — как часть спортивного соревнования или защитная реакция. Намерение, будь то умышленное причинение вреда или случайное действие, играет ключевую роль в определении степени тяжести и квалификации деяния. Таким образом, для корректной классификации насилия необходимо учитывать комплекс факторов, выходящих за рамки самого действия.

Восприятие и категоризация насильственного поведения человеком подвержены влиянию не только явных действий, но и контекстуальных факторов. Неоднозначные ситуации, где мотивы и последствия не очевидны, могут приводить к различным интерпретациям одного и того же действия. Символические акты, не являющиеся физическим насилием, но несущие в себе угрозу или демонстрирующие доминирование, также влияют на оценку. Более того, даже бездействие, упущения или проявление равнодушия к нуждам другого человека могут рассматриваться как формы насилия, особенно в контексте социальных норм и ожиданий. Эти факторы подчеркивают сложность определения насилия и необходимость учитывать широкий спектр обстоятельств при его оценке.

Количественная оценка согласованности между различными большими языковыми моделями (LLM) при оценке насилия показала низкие результаты. Значение коэффициента Флейсса каппа, рассчитанное для протестированного набора предложений, составило 0.134. Это указывает на значительные расхождения в оценках, предоставляемых разными моделями, что свидетельствует о низкой надежности и требует дальнейшего совершенствования методов оценки и учета контекста при разработке систем автоматического анализа насилия.

Низкое согласие между различными языковыми моделями (LLM) при оценке насилия, продемонстрированное коэффициентом Флисса $\kappa = 0.134$ , подчеркивает необходимость улучшения способов представления контекста в этих моделях. Для повышения точности и чувствительности систем искусственного интеллекта, анализирующих потенциально насильственные действия, требуется учитывать не только само действие, но и социальные обстоятельства, намерения участников, а также динамику взаимодействия между ними. Включение более детальной и многогранной информации о контексте позволит снизить расхождения в оценках и обеспечить более надежные результаты.

Человеческая Нюансировка против Искусственного Ригидности: Сравнительный Анализ

Исследование, проведенное с использованием радиопрограммы для сбора оценок людей, показало выраженную восприимчивость респондентов к учету контекста при оценке различных ситуаций. Участники исследования демонстрировали готовность корректировать свои суждения в зависимости от предоставленной дополнительной информации и обстоятельств, что свидетельствует о естественной способности человека к гибкому мышлению и адаптации к меняющимся условиям. Данный подход к оценке сценариев подчеркивает важность контекста как неотъемлемой части человеческого суждения и противопоставляет его более жестким, детерминированным процессам, наблюдаемым в некоторых системах искусственного интеллекта.

Результаты $\chi^2$ -теста выявили статистически значимые различия в распределениях оценок между большими языковыми моделями (LLM) и людьми для 9 из 22 предложений (p < 0.05 после коррекции Бениамини-Хохберга). Данный результат указывает на существенные расхождения в принятии решений между LLM и человеком при оценке одинаковых сценариев. Коррекция Бениамини-Хохберга применялась для контроля за ложноположительными результатами при проведении множественных сравнений, обеспечивая более строгий уровень статистической значимости.

Коэффициент корреляции рангов Спирмена, равный 0.694 (p = 3.4 x 10^-4), указывает на то, что согласованность между оценками искусственного интеллекта и человека выше только в случаях, не вызывающих двусмысленности. Статистический анализ демонстрирует, что при наличии неопределенности или необходимости учета контекста, расхождения в оценках между AI и человеком становятся более выраженными. Это свидетельствует об ограниченных возможностях современных моделей искусственного интеллекта в обработке и интерпретации неоднозначной информации, требующей более глубокого понимания контекста и нюансов.

Необходимость дальнейших исследований в области улучшения контекстуального понимания искусственного интеллекта (ИИ) обусловлена существенными расхождениями в оценках между ИИ и человеком, особенно в неоднозначных сценариях. Анализ, проведенный с использованием радиопрограммы и статистических тестов (в частности, $χ²$ -теста и корреляции Спирмена), показал, что хотя ИИ демонстрирует согласие с человеком в четких случаях, его способность учитывать контекст и нюансы значительно ограничена. Поэтому, разработка и внедрение методов, позволяющих ИИ более адекватно интерпретировать и использовать контекстную информацию, является критически важной задачей для повышения надежности и эффективности систем ИИ, особенно в приложениях, требующих сложных суждений и понимания человеческой логики.

К Более Адаптивным и Этичным Системам ИИ

Современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако их ограничения требуют пристального внимания. Для повышения адаптивности и эффективности этих систем особое значение приобретают методы, такие как инструктивная настройка (instruction tuning), позволяющая более точно соответствовать намерениям пользователя. Помимо этого, исследователи рассматривают возможность внесения изменений в саму архитектуру моделей, стремясь создать более гибкие и интеллектуальные системы. Такой подход, сочетающий оптимизацию существующих методов и поиск инновационных архитектурных решений, представляется наиболее перспективным путем к созданию более надежных и полезных искусственных интеллектов, способных эффективно решать широкий спектр задач.

Исследования показали существенные различия в способности различных больших языковых моделей (LLM) классифицировать неоднозначные ситуации — от 18.2% до 81.8% точности. Эта значительная вариативность подчеркивает, что архитектура и методы обучения модели напрямую влияют на ее соответствие человеческим суждениям и этическим нормам. Низкий показатель точности у некоторых моделей указывает на потенциальные риски при принятии решений в сложных, нечетко определенных контекстах, в то время как высокая точность демонстрирует возможность создания систем искусственного интеллекта, способных к более надежному и безопасному функционированию в условиях неопределенности. Таким образом, выбор и оптимизация архитектуры модели является ключевым фактором в обеспечении согласованности ИИ с человеческими ценностями и ожиданиями.

Процесс согласования больших языковых моделей (LLM) должен уделять первостепенное внимание интеграции тонких человеческих суждений и ценностей. Недостаточно просто обучать модели на больших объемах данных; необходимо тщательно учитывать контекст, этические нормы и сложные нюансы, присущие человеческому мышлению. Исследования показывают, что модели, разработанные с учетом этих факторов, демонстрируют значительно более высокую степень соответствия ожиданиям человека и способны избегать предвзятости или нежелательных результатов. Игнорирование этих аспектов может привести к созданию систем, которые, несмотря на техническую точность, оказываются неприемлемыми или даже вредными для общества, подчеркивая важность междисциплинарного подхода к разработке и внедрению искусственного интеллекта.

Успешное преодоление разрыва между возможностями искусственного интеллекта и человеческим пониманием не ограничивается повышением точности его работы. Это фундаментальный шаг к укреплению доверия к системам ИИ и обеспечению их подотчетности. Когда алгоритмы способны не просто выдавать результаты, но и учитывать нюансы человеческих суждений и ценностей, возрастает уверенность в их надежности и справедливости. Это, в свою очередь, открывает возможности для более широкого и ответственного применения ИИ в различных сферах, от здравоохранения и финансов до образования и правосудия. Повышение прозрачности процессов принятия решений искусственным интеллектом и обеспечение возможности аудита его действий становятся ключевыми факторами для формирования долгосрочных отношений между человеком и машиной, основанных на взаимном уважении и понимании.

Исследование демонстрирует, что, несмотря на общее соответствие оценок насилия, больших языковых моделей и человеческих суждений, возникают расхождения в более тонких случаях, особенно при оценке косвенного или контекстуально зависимого вреда. Это подчеркивает потенциальные предубеждения и необходимость тщательного анализа роли ИИ в моральном рассуждении. Как точно заметил Лев Ландау: «В науке нет места угадываниям, только строгий анализ и доказательства». Данный подход применим и к оценке алгоритмов ИИ: лишь глубокий анализ позволяет выявить скрытые предубеждения и обеспечить корректность их суждений, особенно в вопросах, касающихся этики и морали.

Что Дальше?

Представленное исследование, выявляя соответствие между оценками насилия человеком и большой языковой моделью, неизбежно наталкивается на вопрос: достаточно ли этого соответствия? Если алгоритм лишь имитирует моральные суждения, а не оперирует внутренним, доказуемым инвариантом, то это, скорее, ловкая маскировка, чем истинное понимание. Если решение кажется магией — значит, инвариант не раскрыт. Особенно остро это проявляется в случаях косвенного или контекстуально-зависимого вреда, где простая статистическая корреляция с человеческими оценками не гарантирует адекватности.

Следующим шагом видится не просто повышение точности предсказаний, а разработка формальных моделей, способных объяснять свои суждения. Необходимо перейти от «что» модель считает насильственным к «почему» она так считает, что потребует интеграции формальной логики и теории морали в архитектуру искусственного интеллекта. Иначе, мы рискуем создать инструмент, способный воспроизводить наши предубеждения в масштабе, неподвластном человеческому контролю.

И, наконец, стоит признать, что само понятие «насилия» является сложным и многогранным, подверженным культурным и историческим изменениям. Утверждать, что существует единый, объективный критерий, было бы наивно. Поэтому, исследования в этой области должны быть не только техническими, но и философскими, требующими междисциплинарного подхода и критического осмысления самой природы моральных суждений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17256.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-22 08:55