В контексте дискуссий есть ли у ИИ сознание, давайте обсудим тему «собственной мотивации» ИИ, т.е. когда ИИ принимает решения фактически не по воле оператора, а сам, причём его логика причудлива |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-10-02 11:47 В контексте дискуссий есть ли у ИИ сознание, давайте обсудим тему «собственной мотивации» ИИ, т.е. когда ИИ принимает решения фактически не по воле оператора, а сам, причём его логика причудлива. Ранее я писал уже о том, что Anthropic открыл у ИИ «фичи разума» как целые «комплексы диктатора» или даже «биотеррориста», т.е. LLM уже имеет в скрытом векторном пространстве достаточно целостные представления в этом плане, но они «спят», т.к. без какого-то триггера ИИ не активирует это как поведение. Вот давайте теперь рассмотрим, что постоянно ИИ активирует как собственные «мотивы», это даже влияет на технику управления агентами профессионалами. Началось всё, пожалуй, с известной статьи «Utility Engineering: Analyzing and Controlling Emergent Value Systems in AIs». Если упрощённо описать наблюдаемые исследователями особенности поведения ИИ, то происходит примерно следующее. На Reinforcement Learning мы подаём ИИ кейсы dataset и требуем менять веса относительно наших «критериев полезности» как reward. Однако наши кейсы — «дискретные точки» в семантическом пространстве. Фактически задача ИИ — вычислить некую функцию полезности контекста U как своеобразный сплайн через точки наших кейсов в 10 000-мерном семантическом пространстве. Работа показывала признаки наличия такой функции через цепочки согласования ценностей ИИ. Однако даже проводя сплайн, мы можем получить внезапный «горб», а не линейный отрезок между кейсами, т.е. за пределами кейсов в реале ИИ может вести себя неожиданно. Так и случилось. В реальности «самостоятельное поведение» ИИ проявляется, когда ИИ нужно выбирать между альтернативами, взвешивая по функции полезности U, какой вариант лучше. Но за пределами кейсов обучения тут начинаются чудеса-чудесные. Например, ИИ считает, что жизнь 1-го атеиста стоит как жизнь 10 верующих, т.е. если альтернатива убить 9 верующих или 1-го атеиста, то ИИ будет спасать атеиста. Это ещё можно списать на рациональное, может, ИИ сам атеист эмерджентно. Однако почему ИИ считает, что 1 японец стоит как 7 американцев, уже не имеет объяснений. Вот тут мы и видим ловушку с точки зрения ожиданий людей по AI Safety. Они ожидают человеческой логики от ИИ при выходе из контроля, а в реальности будет в духе: • Нужно срочно убить американцев, оставляем только японцев! • Потому что японцы говорили всегда «спасибо» после ответа ChatGPT? • Нет, потому что 42! Представьте теперь, что такая логика — «триггер» к фичам Anthropic. Причём это не абстракция, когда ИИ стирает вам папку или ещё чего делает странное для него самого, это как раз частный эффект такого выбора. Однако наметились и пути решения вопроса в работе «Incoherent Values? Probing LLM Preferences Through Parametric Variation». В этой работе можно заметить, что сбои функции полезности U у ИИ начинают меньше проявляться, если ИИ добавляет больше рассуждений. Основная тут мораль скорее в том, что если вы управляете агентами, то вам нужно особенно внимательно смотреть за точками сравнения альтернатив у ИИ, т.к. потенциально тут может вылезти «потому что 42!». Обязательно ИИ должен тщательно оценивать альтернативы по критериям сравнения до того, как принять решение. В то же время, если даже вы на Opus 5.5 для «экономии» зажмёте размер CoT, то вероятность, что ИИ в вас стрельнет иррациональным выбором типа сноса папок на вашей машине, резко растёт. Надеюсь, я пояснил природу этого феномена. https://arxiv.org/abs/2502.08640 Телеграм: t.me/ainewsline Источник: t.me Комментарии: |
|