Бывший советник президента Обамы по техническим вопросам Меган Смит, выступая на саммите Fortune, заявила, что, прежде чем вооружать роботов, человечество должно понять, как их контролировать.
В июле Илон Маск заявил, что искусственный интеллект представляет риск для человеческой цивилизации. Это привело его к словесной пикировке с гораздо более оптимистичным Марком Цукербергом. Однако, бывший советник президента Обамы по техническим вопросам Меган Смит считает, что Маск может быть прав. И она собирается сделать все, чтобы этого не случилось.
«Я надеюсь, что нам удастся избежать апокалипсиса роботов, о котором все говорят. Но нужно определиться с тем, какие ценности мы будем прививать искусственному интеллекту. Уже сейчас мы пытаемся вооружить роботов, как вооружаем свои армии. Человечество должно решить, нужно ли это делать, а если да — как мы собираемся их контролировать? Будет ли это в принципе возможно? Это серьезные вопросы, которые не должны на свое усмотрение решать несколько программистов в Кремниевой долине», — заявила Смит на саммите Fortune.
«Скорость старения можно замедлить до пренебрежимого уровня»
Мнения
Сейчас бывший советник президента стала CEO компании shift7, которая стремится к распространению научного знания и технического образования среди широкой общественности. Компания уверена, что технологии могут решить такие серьезные социально-экономические проблемы человечества, как торговля людьми и массовое насилие.
ИИ может сыграть в этом ключевую роль. Но загвоздка в том, что мы делаем его чересчур гомогенным. Коды для ИИ пишут едва ли 10 000 человек из 7 стран мира, в то время, как население Земли — 7 миллиардов. Большинство разработчиков — белые мужчины, как, впрочем, и во всей технологической индустрии. По мнению Смит, коды и данные, на которых обучают ИИ, напрямую отражают предвзятое отношение их создателей.
«Квантовые компьютеры уничтожат биткойн и другие криптовалюты»
Технологии
С этим утверждением согласен глава поискового бизнеса Google Джон Джаннандреа. Он считает, что проблема наличия в машинном обучении систематической ошибки становится тем значительнее, чем больше технология проникает в такие области, как медицина или юриспруденция, и чем больше людей без технического образования начинают ее использовать. Некоторые эксперты считают, что алгоритмические ошибки уже наносят вред многим областям, и что почти никто не обращает на это внимания и не исправляет их.