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

Охота на Лисовую Охота на Лисовую

Мария Лисовая олицетворяет красоту землян в блокбастере «Вратарь Галактики»

Maxim
«Можно работать хоть в гамаке»: гендиректор «Яндекса» о том, как компания находит лучших сотрудников и роли женщин в IT «Можно работать хоть в гамаке»: гендиректор «Яндекса» о том, как компания находит лучших сотрудников и роли женщин в IT

Интервью с генеральным директором «Яндекса» в России Еленой Буниной

Forbes
Про детские как бы игры Про детские как бы игры

Лев Рубинштейн вспоминает, каким был досуг детей до изобретения компьютеров

GQ
На Мосбирже появится возможность инвестировать в индекс ведущих компаний США На Мосбирже появится возможность инвестировать в индекс ведущих компаний США

На Мосбирже появятся биржевые ПИФы, отслеживающие динамику индекса S&P 500

Forbes
Анна Седокова Анна Седокова

Наверное, она уже привыкла к эпитетам «горячая», «аппетитная», «сочная»

Playboy
7 причин, почему мужчины набирают вес после того как его сбросили (и все еще хуже) 7 причин, почему мужчины набирают вес после того как его сбросили (и все еще хуже)

Что делать, если после похудения вес неожиданно вернулся

Playboy
Двери открываются Двери открываются

Московское метро: античные храмы, целые библиотеки, роскошь и хай-тек

GQ
«Думала, в 55 все интересное в жизни кончилось» «Думала, в 55 все интересное в жизни кончилось»

На практике отважиться на перемены в зрелом возрасте получается не у всех

Psychologies
Берегитесь женщин Берегитесь женщин

Андрей Подшибякин объясняет, почему #MeeToo — не сумасшествие, а норма

GQ
Похудеть любой ценой?! Похудеть любой ценой?!

Почему после похудения мы снова набираем вес и как этого избежать

Psychologies
Деревянный Кремль Деревянный Кремль

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

GQ
Ваш цикл и эмоции Ваш цикл и эмоции

Месячный цикл – сложный процесс, требующий от организма немало усилий

Домашний Очаг
Тысячи и одна ночь Тысячи и одна ночь

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

GQ
По Красной площади в трамвае По Красной площади в трамвае

Появление рельсов на главной площади Москвы вызвало бурные споры

Дилетант
Дачи не надо Дачи не надо

Герои GQ Travel выбрали пять отелей для дауншифтинга неподалеку от Москвы

GQ
Самый известный панк Британии. Почему Кит Флинт — один из главных символов 1990-х Самый известный панк Британии. Почему Кит Флинт — один из главных символов 1990-х

Кто скрывался за образом самого известного панка Британии

Forbes
Победа любой сценой Победа любой сценой

У каждой эпохи тот Гамлет, которого она заслуживает

GQ
4 ситуации, когда расстаться с девушкой в мессенджере нормально (иначе никак) 4 ситуации, когда расстаться с девушкой в мессенджере нормально (иначе никак)

Как расстаться с девушкой в мессенджере

Playboy
Зачем сивке бурка Зачем сивке бурка

Препарирование сказок. Откуда взялось Лукоморье и почему Идолище Поганое

Maxim
KPI от отчаяния. Что не так с оценкой работы чиновников KPI от отчаяния. Что не так с оценкой работы чиновников

Как авторы внедрения KPI в государственное управление повторяют старую ошибку

Forbes
Король севера Король севера

Человек-айсберг, который одной левой мог убить белого медведя

Maxim
Языком танца Языком танца

Ильдар Гайнутдинов в 18 лет добился высот, к которым стремятся многие

OK!
Самые смертельные пандемии от доисторических времен до XXI века Самые смертельные пандемии от доисторических времен до XXI века

Самые страшные заболевания в истории

Maxim
Мелодии Лу Мелодии Лу

Лу Дуайон: поет на английском, пишет на французском, а читать хочет по-русски

Grazia
Можно ли выжить при крушении самолета Можно ли выжить при крушении самолета

Аэрофобия — один из самых распространенных навязчивых страхов

Популярная механика
Глоток энергии Глоток энергии

Как «подзарядить батарейку» после затяжной зимы, не отходя от холодильника

Vogue
Лондон: Туманный Вавилон Лондон: Туманный Вавилон

Николай Сванидзе — о Лондоне, где «раз сто точно был, а потом перестал считать»

Вокруг света
Иммунитет: почему при беременности снижается и как его поддержать? Иммунитет: почему при беременности снижается и как его поддержать?

Почему у беременных женщин снижается иммунитет

9 месяцев
Проблемы есть у всех. Вопрос, как вы с ними справляетесь Проблемы есть у всех. Вопрос, как вы с ними справляетесь

Как вы справляетесь с трудностями

Psychologies
Артист в ударе Артист в ударе

GQ встретился с одним из самых харизматичных российских актеров

GQ
Открыть в приложении