В принятии важных решений все чаще участвуют алгоритмы машинного обучения

GQHi-Tech

Машины рулят людьми

Текст: Антон Иванов. Коллажи: Алик Новожилов

0:00 /
1069.483

Нас призывают придерживаться принципов политкорректности и толерантности, но будет ли играть по этим правилам искусственный интеллект или, пока люди строят общество равных возможностей, где-то за кулисами их судьбы будут решать роботизированные алгоритмы, по-разному оценивающие представителей разных полов, рас и сексуальных меньшинств?

В принятии жизненно важных решений — от выдачи кредита до постановки медицинского диагноза — все чаще участвуют алгоритмы машинного обучения (ранние зачатки искусственного интеллекта). Во Франции так распределяют детей по школам, в Америке рассчитывают тюремный срок, который получит осужденный. Кредит, страховка, судьба претендента на вакантное место — все эти вопросы из-под власти людей уходят к роботам. В основе железной логики машин всегда лежит анализ огромных баз данных, но какая именно информация о вас станет решающей, не скажет никто.

«Сегодня можно создать алгоритмы, способные скомпрометировать человека и вторгнуться в его личную жизнь. Например, ученые из Стэнфорда в порядке эксперимента уже научили нейронные сети по фотографии человека довольно точно определять сексуальную ориентацию, — рассказывает вице-президент Тинькофф-банка Константин Маркелов. — Есть возможность распознать человека, попавшего в поле зрения видеокамеры, найти его профиль в соцсетях и через сервисы, которых множество, узнать о его поисковых запросах, маршрутах перемещений, достатке. После этого алгоритм может сделать тот или иной вывод — в зависимости от поставленной задачи». Выводы эти далеко не всегда бесстрастные.

Одними из первых тревогу забили ученые Принстонского университета, заметившие, что искусственный интеллект, обучающийся на текстовых источниках, быстро становится предвзятым и начинает считать белый цвет кожи и мужской пол преимуществами. Причина в том, что этими предрассудками наполнены наши книги, наш интернет и даже наш язык. Например, слово «профессионал» имеет положительную коннотацию, а «профессионалка» — несколько иную, и таких примеров множество. Даже тот факт, что слова «доктор» и «инженер» — мужского рода, уже наводит компьютер на мысль о том, что эти вакансии не для женщин. Компания Amazon уже пережила скандал с HR‑алгоритмом, который пытался нанимать только представителей сильного пола.

Искусственный интеллект, как ребенок, впитывает все, что ему дают. К чему приводит такое обучение, пущенное на самотек, мы увидели в 2016 году, когда чат-бот Tay от компании Microsoft за сутки из милого собеседника превратился в фашиста. «Люди — клевые» — таким было его первое сообщение, но уже вскоре он требовал смерти феминисток, признавался в ненависти к человечеству и говорил, что Гитлер был прав. Не значит ли это, что, доверив искусственному интеллекту свой мир сегодня, завтра мы окажемся в руках электронных безумцев?

Основатель компании Tazeros Global, специалист по обработке данных Артур Хачуян уверен, если это и произойдет, то виноваты будут сами люди: «Самостоятельного искусственного интеллекта пока не существует в принципе. Все алгоритмы машинного обучения исходят от людей и, соответственно, проблемы — тоже. Майкрософтовский бот стал расистом, потому что создавший его программист загрузил в него неправильную выборку данных. Так же и Tesla, сбившая велосипедистку, не смогла ее правильно распознать из-за ошибки инженера».

Этого же мнения придерживается и антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Алексей Маланов: «Всему виной ложные корреляции — когда алгоритм видит связь между событиями там, где ее на самом деле нет. Пример — «робот», который распределял в медицинском центре Университета Питтсбурга больных в очереди на прием и решил, что люди, страдающие астмой и пневмонией одновременно, могут подождать. Логика была такой: по статистике пациенты с таким сочетанием диагнозов умирают редко, а значит, можно не спешить, но дело в том, что не умирают они именно потому, что им всегда первым оказывают помощь. Информацию об этом алгоритму не предоставили, и он построил неверную логическую цепочку». Данные — это грубый материал, который еще нужно обработать и в правильном виде загрузить в машину.

«Ранние зачатки искусственного интеллекта появились в 70‑80‑е годы XX века, но тогда они не могли работать: не хватало вычислительных мощностей и не было больших данных, на которых можно было бы учить системы, — рассказывает член Консультативного совета Роскомнадзора, директор исполкома Национального Дельфийского совета России Артемий Понявин. — Сегодня же в интернете столько информации, что для систем машинного обучения созданы идеальные условия».

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Победа любой сценой Победа любой сценой

У каждой эпохи тот Гамлет, которого она заслуживает

GQ
Модная история тренча Модная история тренча

Путь любимого плаща из окопов Первой мировой в современные гардеробы

Vogue
Сокровища Урарту Сокровища Урарту

Четыре сокровища древнего Урарту

Вокруг света
«Сталин знал, что делал, или заблуждался?» — записки из зала после развенчания культа личности «Сталин знал, что делал, или заблуждался?» — записки из зала после развенчания культа личности

XX съезд стал для многих источником смятения и даже паники

Maxim
Идея! Оставлять чаевые Идея! Оставлять чаевые

Учись правильно благодарить тех, кто оказывает тебе услуги

Maxim
По Красной площади в трамвае По Красной площади в трамвае

Появление рельсов на главной площади Москвы вызвало бурные споры

Дилетант
Про детские как бы игры Про детские как бы игры

Лев Рубинштейн вспоминает, каким был досуг детей до изобретения компьютеров

GQ
«Для меня вчера начался новый этап жизни»: речь Михаила Абызова в суде «Для меня вчера начался новый этап жизни»: речь Михаила Абызова в суде

Михаил Абызов сказал, что готов сотрудничать со следствием

Forbes
Большая ракета Илона Маска Большая ракета Илона Маска

Сверхтяжелая ракета Big Falcon Rocket готовится вытеснить все прошлые разработки

Популярная механика
Как проверить монитор на битые пиксели и все починить Как проверить монитор на битые пиксели и все починить

Как проверить монитор на битые пиксели программным способом

CHIP
Дачи не надо Дачи не надо

Герои GQ Travel выбрали пять отелей для дауншифтинга неподалеку от Москвы

GQ
Цифровой прорыв: как компании привлекают женщин в ИТ Цифровой прорыв: как компании привлекают женщин в ИТ

Гендерный баланс положительно сказывается на бизнес-показателях

Forbes
Деревянный Кремль Деревянный Кремль

Так, как Владимир Клавихо-Телепнев, Москву еще не снимал никто

GQ
Папины дочки: 10 богатейших женщин мира Папины дочки: 10 богатейших женщин мира

Среди самых обеспеченных женщин мира по версии Forbes — новый лидер

Forbes
Артист в ударе Артист в ударе

GQ встретился с одним из самых харизматичных российских актеров

GQ
Восточный стиль – это просто: 5 шагов к постижению модного дзена Восточный стиль – это просто: 5 шагов к постижению модного дзена

Пошаговая инструкция по освоению восточного стиля

Cosmopolitan
Тысячи и одна ночь Тысячи и одна ночь

Как Instagram стал каталогом секс-услуг, а Telegram — инструментом сутенеров

GQ
15 признаков, что ваш партнер — психопат 15 признаков, что ваш партнер — психопат

Что случилось — почему он стал таким грубым, раздражительным и холодным?

Psychologies
Найди в себе ген директора Найди в себе ген директора

Пройди тест и узнай, какой из тебя получится босс

Maxim
Ирина Безрукова: «С любимым хоть на необитаемый остров» Ирина Безрукова: «С любимым хоть на необитаемый остров»

Звезда рассказала, почему обратилась к нумерологу и как добиться ее симпатии

StarHit
Загадочная Загадочная

Крабовидная туманность - самый наблюдаемый объект за пределами Солнечной системы

Наука и жизнь
Дело Абызова и дело Калви: совпадения случайны Дело Абызова и дело Калви: совпадения случайны

Арест Михаила Абызова некоторым наблюдателям напоминает дело Baring Vostok

Forbes
Цифровой психоз Цифровой психоз

Социальные сети способны свести вас с ума

GQ
Кроссовки дня: кеды-таби Maison Margiela как пример андеграундного дизайна, который эпатирует вот уже 30 лет подряд Кроссовки дня: кеды-таби Maison Margiela как пример андеграундного дизайна, который эпатирует вот уже 30 лет подряд

Чем примечательны кеды-таби

Esquire
Один день из жизни сибирского татуировщика (и нет, он не бьет тату медведям) Один день из жизни сибирского татуировщика (и нет, он не бьет тату медведям)

Его работа — делать людям больно за деньги и по расписанию

Playboy
Какие подарки ждет от тебя девушка на разные праздники Какие подарки ждет от тебя девушка на разные праздники

Думаешь, подарок на 8 Марта — это то же, что подарок на День рождения?

Maxim
Mazda6: Восход солнца Mazda6: Восход солнца

Взойдет ли наконец для Mazda солнце бизнес-класса

АвтоМир
Рекордсмен, каких свет не видывал: Ан-225 «Мрия» Рекордсмен, каких свет не видывал: Ан-225 «Мрия»

Ан-225 «Мрия» создавалась и готовилась для долгой и сложной работы

Популярная механика
Рай на Земле: названы самые счастливые и несчастные страны мира Рай на Земле: названы самые счастливые и несчастные страны мира

В рейтинге World Happiness Report 2019 лидирует Финляндия

Forbes
С почином! С почином!

Дизайнер Томас Физант оформил для молодой семьи их первый собственный дом

AD
Открыть в приложении