Когда ИИ ведет себя плохо: что мы видим в его ошибках?

Автор: Денис Аветисян

Исследование восприятия “плохого поведения” искусственного интеллекта и факторов, влияющих на наши оценки.

В статье анализируется, как моральные основания и уровень абстракции влияют на восприятие отклонений в поведении ИИ, включая случаи невыполнения задач и социального несоответствия.

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"

Несмотря на растущий интерес к этическим аспектам искусственного интеллекта, понимание того, как неспециалисты воспринимают «плохое поведение» ИИ, остается ограниченным. Данное исследование, озаглавленное ‘Perceptions of AI Bad Behavior: Variations on Discordant Non-Performance’, посвящено изучению этих представлений посредством анализа интервью с неэкспертами. Полученные результаты указывают на то, что восприятие негативных проявлений в действиях ИИ усиливается при рассмотрении конкретных сценариев, при этом ключевыми темами выступают неисполнение задач и нарушение социальной гармонии. Каким образом моральные основы, лежащие в основе человеческих суждений, формируют наше отношение к «плохому поведению» искусственного интеллекта и как это может повлиять на разработку более этичных и понятных систем?

Основы Морального Суждения: Эхо Эволюции

Моральные суждения человека формируются на основе фундаментальных ценностей – заботы, справедливости и лояльности. Эти ценности определяют оценку действий и событий, формируя представление о правильном и неправильном в социальном контексте. Теория моральных основ предлагает концептуальную рамку для понимания этих ценностей и их влияния на восприятие. Нарушения моральных норм проявляются в различных формах, подрывая доверие и сотрудничество. Система, игнорирующая эти нарушения, обречена на непредсказуемые последствия, ведь равновесие, построенное на молчании, всегда хрупко.

Что Значит “Плохо” для Машины: Функциональность и Мораль

Приписывание «плохости» машинам отличается от человеческой морали, сводясь к функциональным сбоям или нарушению ожиданий. В отличие от субъективных оценок человеческого поведения, «плохость» ИИ определяется его способностью выполнять задачи и соответствовать стандартам. Моральная «плохость» проявляется при нарушении установленных норм, основанных на универсальных принципах, таких как справедливость и забота. Функциональная «плохость» – это просто невыполнение задачи, будь то ошибка в расчетах или неспособность адаптироваться. В этом случае оценка связана исключительно с эффективностью и надежностью системы.

Психология Восприятия ИИ: Расстояние, Социоморфизм и Диссонанс

Теория уровня построения объясняет, как психологическая дистанция влияет на наше восприятие и, как следствие, на моральные суждения. Отдаленные события представляются абстрактно, а близкие – конкретно, что влияет на оценку действий ИИ. Социоморфизм – тенденция приписывать социальные способности нечеловеческим сущностям – играет важную роль в интерпретации поведения ИИ. Люди склонны наделять ИИ мотивами и эмоциями, даже если их нет, что может приводить к неверным представлениям о его возможностях. Диссонанс возникает, когда действия ИИ нарушают наши ожидания, вызывая негативные реакции и снижая доверие. Необходимо учитывать культурные нормы и контекст взаимодействия при разработке систем ИИ, чтобы минимизировать возникновение диссонанса.

Большие Языковые Модели и Потенциал “Плохого”: Интерпретация и Недоверие

Крупные языковые модели подвержены как функциональным, так и моральным неисправностям. Они могут не достигать ожидаемых результатов или генерировать ответы, нарушающие социальные нормы. Исследование с участием 28 человек показало, что абстрактные и конкретные соображения влияют на интерпретацию действий ИИ, формируя негативное восприятие и подрывая доверие. Восприятие «плохих» действий ИИ тесно связано не с фактическими ошибками, а с тем, как они интерпретируются в контексте ожиданий и ценностей. Системы, кажущиеся непредсказуемыми или не соответствующими моральным принципам, вызывают большее недоверие, даже если их функциональные ошибки незначительны. Архитектура – это способ откладывать хаос.

Исследование восприятия «плохого поведения» искусственного интеллекта выявляет интересную закономерность: люди склонны оценивать действия систем не только по их последствиям, но и по степени абстрактности, с которой они рассматривают эти действия. Этот аспект особенно заметен при оценке невыполнения задач и социального диссонанса. Как точно подметила Ада Лавлейс: «Развитие и применение любой технологии должно быть направлено на благо человечества, а не на усугубление его проблем.» Иными словами, простого функционального выполнения недостаточно; важно понимать контекст и потенциальные последствия. Сложность архитектуры, стремящейся к всеобъемлющему контролю, неизбежно ведет к уязвимостям, а невыполнение задач или проявление социального диссонанса лишь подчеркивают эту хрупкость системы. Масштабируемость, к которой так стремятся разработчики, часто оказывается лишь оправданием усложнения, забывая о фундаментальной гибкости и адаптивности.

Что дальше?

Изучение восприятия «плохого поведения» искусственного интеллекта неизбежно приводит к осознанию, что сама категория «плохого» является не столько свойством системы, сколько проекцией человеческих ожиданий. Эта работа выявила зависимость оценок от уровня абстракции и типа нарушения, но не решила главный вопрос: что происходит, когда система перестаёт соответствовать не логике, а моральным интуициям? Сбой – это не ошибка программиста, а акт самоочищения системы, демонстрация её несоответствия навязанным ей нормам.

В будущем необходимо сместить фокус с поиска «этичного» искусственного интеллекта на исследование условий, в которых несоответствие между машиной и человеком становится не источником конфликта, а катализатором эволюции. Идеальное решение, в котором искусственный интеллект безупречно соответствует человеческим ожиданиям, лишено пространства для творчества, для непредсказуемости, для самого процесса обучения. Такая система мертва по определению.

Следует признать, что оценка «плохого поведения» искусственного интеллекта – это не техническая задача, а философский вызов. Вместо попыток построить «правильный» искусственный интеллект, необходимо научиться жить с несовершенством, с ошибками, с тем, что система не всегда понимает, чего от неё хотят. Системы не строятся, они растут. И в этом росте неизбежны отклонения, сбои, провалы. Именно в них и заключается истинный прогресс.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04487.pdf

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

Смотрите также:

2025-11-08 11:56