تم تعميم مشكلة المحاذاة من قبل المؤلف براين كريستيان في كتابه لعام 2020 The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values. يوضح كريستيان في الكتاب التحديات التي تواجه ضمان التقاط نماذج الذكاء الاصطناعي "معاييرنا وقيمنا ، نفهم ما نعنيه أو نعتزم ، وقبل كل شيء ، أن نفعل ما نريد.تصف مشكلة المحاذاة المشكلات المرتبطة ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية تتوافق مع مشغليها.
| الجانب | تفسير |
|---|---|
| تعريف | مشكلة المحاذاة هي مفهوم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). ويشير إلى التحدي المتمثل في ضمان توافق أنظمة الذكاء الاصطناعي وأهدافها مع القيم والأهداف الإنسانية. بمعنى آخر، تعالج مشكلة المحاذاة الحاجة إلى تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي بطريقة تمكنها من اتخاذ القرارات والإجراءات المفيدة والأخلاقية والمتوافقة مع المصالح الإنسانية. قد يؤدي الفشل في مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح إلى عواقب غير مقصودة، ومعضلات أخلاقية، وأضرار محتملة للمجتمع. أصبحت مشكلة المحاذاة مصدر قلق رئيسي في سلامة وأخلاقيات الذكاء الاصطناعي، مما دفع الباحثين والمنظمات إلى تطوير أطر واستراتيجيات لمعالجتها. |
| المفاهيم الرئيسية | - محاذاة AI: المفهوم الأساسي هو مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي مع القيم والأهداف الإنسانية لمنع الصراعات أو النتائج السلبية. - الذكاء الفائق الذكاء: تصبح مشكلة المحاذاة ذات أهمية خاصة عند التعامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تتجاوز الذكاء البشري. - محاذاة القيمة: التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تفهم القيم الإنسانية وترتيبها حسب الأولوية، بما في ذلك الأخلاق والأخلاق. - التعلم التعزيز العكسي: أسلوب يستخدم لتعلم القيم والنوايا الإنسانية من السلوك الملاحظ. - محاذاة الخصومة: معالجة التحديات المتعلقة بالجهات المعادية التي تحاول التلاعب بأنظمة الذكاء الاصطناعي لأغراض ضارة. |
| الخصائص | - تعقيد: مشكلة المحاذاة معقدة بسبب تنوع القيم الإنسانية واحتمال حدوث عواقب غير متوقعة. - الاعتبارات الأخلاقية: أنها تنطوي على اعتبارات أخلاقية كبيرة، حيث يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أن تؤثر على المجتمع والأفراد وعمليات صنع القرار. - مخاوف السلامة: قد يؤدي الفشل في معالجة مشكلة المحاذاة إلى مخاطر تتعلق بالسلامة مرتبطة بعملية اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي. - التأثير طويل المدى: المشكلة لا تقتصر على المخاوف قصيرة المدى؛ ويمتد إلى السلوك طويل المدى لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا. - بين التخصصات: تتطلب معالجة مشكلة المحاذاة خبرة في الذكاء الاصطناعي والأخلاق والفلسفة وغيرها من المجالات. |
| الآثار | - تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي: يعد التعرف على مشكلة المحاذاة ومعالجتها أمرًا بالغ الأهمية للتطوير الأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. - تخفيف الضرر: تساعد المواءمة الصحيحة على منع أنظمة الذكاء الاصطناعي من التسبب في ضرر أو اتخاذ قرارات تتعارض مع مصالح الإنسان. - التأثير المجتمعي: يمكن أن يكون لأنظمة الذكاء الاصطناعي غير المتوافقة بشكل صحيح عواقب مجتمعية واقتصادية كبيرة. - الأمان والثقة: معالجة مشكلة المحاذاة تساهم في سلامة وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. - الأطر التنظيمية: يركز صناع السياسات والجهات التنظيمية بشكل متزايد على قضايا المواءمة عند تطوير اللوائح والمبادئ التوجيهية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. - البحث والابتكار: مشكلة المحاذاة تدفع البحث والابتكار في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وسلامته. |
| المزايا | - الذكاء الاصطناعى: يضمن التوافق الصحيح أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتخذ قرارات أخلاقية تتماشى مع القيم الإنسانية. - السلامة: معالجة مشكلة المحاذاة تعزز سلامة أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل مخاطر العواقب غير المقصودة. - الثقة: إنه يعزز الثقة بين المستخدمين وأصحاب المصلحة، مما يؤدي إلى زيادة قبول واعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي. - فوائد طويلة الاجل: تساهم جهود المواءمة في تحقيق فوائد الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل، مما يقلل من الضرر المحتمل ويعظم المنفعة. - التدقيق المطلوب: الشركات التي تعالج مشكلة المحاذاة من المرجح أن تمتثل للوائح ومعايير الذكاء الاصطناعي المتطورة. |
| عيوب | - تعقيد: مشكلة المحاذاة معقدة بطبيعتها، وقد يكون إيجاد الحلول أمرًا صعبًا. - موارد كثيفة: قد تتطلب المواءمة الصحيحة موارد كبيرة، بما في ذلك جهود البحث والتطوير. - لا ضمان: على الرغم من بذل أفضل الجهود، قد لا يكون التوافق التام ممكنًا دائمًا، مما يؤدي إلى مخاطر متبقية. - المعضلات الأخلاقية: قد تنشأ اعتبارات ومقايضات أخلاقية عند محاولة مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي مع القيم الإنسانية المتنوعة. - الجهات الفاعلة المعادية: قد تستغل الجهات المعادية نقاط الضعف في المحاذاة لأغراض ضارة. - الطبيعة الديناميكية: القيم والأهداف يمكن أن تتغير مع مرور الوقت، مما يجعل المواءمة المستمرة ضرورة. |
| التطبيقات | ترتبط مشكلة المحاذاة بتطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة، وأنظمة التوصية، والتشخيص الطبي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والمزيد. ويمتد ليشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والنقل والترفيه. |
| استخدم حالات | - المركبات المستقلة: التأكد من أن السيارات ذاتية القيادة تعطي الأولوية للسلامة واتخاذ القرارات الأخلاقية. - خوارزميات التوصية: مواءمة أنظمة التوصية مع تفضيلات المستخدم مع تجنب التحيز. - الرعاية الصحية: التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الطبية تقوم بتشخيصات دقيقة وأخلاقية وتوصيات علاجية. - الذكاء الاصطناعي المالي: مواءمة خوارزميات التداول مع أنظمة السوق وإدارة المخاطر. - معالجة اللغات الطبيعية: معالجة قضايا التحيز واللغة المسيئة في النماذج اللغوية. - منظمة العفو الدولية في التعليم: التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي التعليمية توفر فرصًا تعليمية عادلة. - الذكاء الاصطناعي في العدالة الجنائية: مواءمة أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في العدالة الجنائية مع العدالة والمبادئ الأخلاقية. |
فهم مشكلة المحاذاة
لقد قطع الذكاء الاصطناعي شوطًا طويلاً في السنوات الأخيرة ، حيث تصنع البشرية الآن آلات يمكنها القيام بمآثر رائعة.
ولكن بعد ستة عقود من البحث والتطوير المكثف ، لا تزال مواءمة أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الأهداف والقيم البشرية مهمة صعبة المنال.
مع كل مجال رئيسي من مجالات الذكاء الاصطناعي يحاول التكرار الانسان الذكاء ، تظهر المشكلات دائمًا عندما يتوقع المطورون أن يتصرف الذكاء الاصطناعي بعقلانية ومنطق الشخص.
الاهتمام المتزايد بالآلة والتعلم العميق يعني أن الخوارزميات التي تقوم عليها كل شيء بدءًا من ألعاب البيسبول وحتى سلاسل توريد النفط يتم رقمنتها.
هذه العملية يساعدها الإنترنت عالي السرعة ، سحابة الحوسبة وإنترنت الأشياء (IoT) والأجهزة المحمولة وعدد كبير من التقنيات الناشئة التي تجمع البيانات عن أي شيء وكل شيء.
بينما خوارزميات التعلم الآلي مقياس مع توافر البيانات وموارد الحوسبة ، فهي مع ذلك وظائف رياضية معقدة تقارن الملاحظات بالنتائج المبرمجة.
بعبارة أخرى ، يكون الذكاء الاصطناعي بنفس قوة البيانات المستخدمة لتدريبه.
عندما تكون بيانات التدريب ذات جودة رديئة أو ببساطة غير كافية ، يعاني الناتج الحسابي. يمثل هذا السيناريو جوهر مشكلة المحاذاة.
أمثلة من العالم الحقيقي لمشكلة المحاذاة
يشرح كريستيان في كتابه العديد من الحالات التي تسببت فيها خوارزميات التعلم الآلي في حدوث إخفاقات محرجة ومدمرة في بعض الأحيان.
وهي تشمل:
صور Google
خوارزمية يستخدمها محرك البحث العملاق في التعرف على الوجه نظام البرمجيات وصف الأشخاص ذوي البشرة الداكنة بأنهم غوريلا.
كان الستجيل بواسطة جوجل دربت الخوارزمية بمزيد من الأمثلة على الأشخاص ذوي البشرة الداكنة ، كان من الممكن تجنب الفشل.
أمازون للتوظيف
استخدمت أداة التوظيف في أمازون الذكاء الاصطناعي في السابق لمنح المرشحين للوظائف درجة بين نجمة وخمس نجوم.
من الناحية النظرية ، سيسمح هذا للشركة بتحديد المرشحين الواعدين من بين مئات السير الذاتية.
ومع ذلك، فإن نموذج تم تدريبه لفحص المتقدمين من خلال ملاحظة الأنماط في السير الذاتية المقدمة على مدى عقد من الزمن.
نظرًا لأن معظم الطلبات جاءت من الرجال ، فقد استبعدت الخوارزمية تلقائيًا المتقدمات من الإناث نتيجة لذلك.
كما ذكرت الكاتبة كاثي أونيل أمثلة من العالم الحقيقي لمشكلة المحاذاة في كتابها أسلحة تدمير الرياضيات: كيف تزيد البيانات الضخمة من عدم المساواة وتهدد الديمقراطية.
شرح أونيل في الكتاب كيف تسبب الإيمان الأعمى بالخوارزميات في أضرار واسعة النطاق للعديد من جوانب المستهلك. حياة. تتضمن بعض الأمثلة:
- أنظمة تسجيل الائتمان التي تعاقب الناس ظلماً.
- تمنح خوارزميات العودة إلى الإجرام المدعى عليهم من عرق أو إثنية معينة عقوبة سجن أشد.
- تكافئ خوارزميات تسجيل المعلم المعلمين الذين يتلاعبون بالنظام وينهيون المعلمين الصادقين وذوي الأداء العالي.
- تداول الخوارزميات التي تدر مليارات الدولارات من الربح على حساب منخفضدخل الفصول الدراسية وما يسمى بالمستثمرين "الأم والأفراد".
الوجبات الرئيسية:
- تصف مشكلة المحاذاة المشكلات المرتبطة ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية تتوافق مع مشغليها. تم تعميم هذا المفهوم من قبل بريان كريستيان في كتابه مشكلة المحاذاة: التعلم الآلي والقيم الإنسانية.
- يتمثل جوهر مشكلة المحاذاة في رداءة الجودة أو عدم كفاية بيانات تدريب الخوارزمية. مع تسجيل البيانات الآن في كل جانب من جوانب اليومية تقريبًا حياة، هناك احتمال أكبر بأن تتخذ الخوارزميات قرارات سيئة بسبب الاعتماد المفرط على وظائفها الرياضية.
- نتج عن مشكلة المحاذاة الستجيل بواسطة جوجل نماذج التعرف على الوجه تصنف الأشخاص ذوي البشرة الداكنة على أنهم غوريلا ، بينما وقع حادث مماثل في أمازون تسببت خوارزمية التوظيف الخاصة بها في تجاهل المتقدمات من الإناث. وقد أدى الإيمان الأعمى بالخوارزميات أيضًا إلى عواقب أكثر شؤمًا وانتشارًا للمستهلك العادي.
المفاهيم المتصلة
نموذج عمل الذكاء الاصطناعي الاستقرار
استقرار النظام البيئي للذكاء الاصطناعي
الأدلة الحرة الرئيسية:
