脆自己操纵还更保险。
开发软件,部署人工智能系统,作为AI的创造者、至少也是参与了工作的使用者,却无从掌握人工智能体系的具体运作,基于过往的积累,在与ASA打交道的过程中,方然对这类系统的黑盒子性质有了更直观、更深刻的理解,也部分理解了为什么一部分计算机、人工智能研究者,始终对AI心怀恐惧。
人创造出来的东西,却未必能被人控制,人工智能,原则上是存在这样的可能。
开发人工智能的直接动机,很显然,倘若不是出于莫须有的“研究意识”、甚至“百无聊赖”之类理由,显然是为了解放人的辛劳,是为了利用人工智能去解决人类难以解决、甚至无法解决的问题,那么从逻辑上讲,对复杂度越过某种门槛的AI,运作过程必定不是人能够完全解析的。
这种不能够,并非理论上的做不到,而是解析的时间会长到脱离实际,根本就不现实。
想到这,方然不是在杞人忧天,认为人类创造的AI会脱离控制、自作主张,而是说作为人工智能的使用者,对AI正在做什么,并没办法有很切实的把握。
这对系统开发者来说并不成问题,但是对使用者,则潜藏着这样的风险:
对AI的实际行为,不管开发者怎样声称、怎样保证,都没办法验证这些声称、保证究竟是真的靠谱,还是完全的欺骗。
归而总之,还是此前想到的那一个难题:
除非开发者主动放弃,否则,对复杂度超限的系统,没有任何百分之百可靠的手段,可以确保除开发者之外的任何人将其完全掌控。
思考着ASA的行为,“权限不可转让”的猜想,再度浮现于方然的脑海。
但他想了又想,还是无法给出证明。
幸好现在还无关紧要,至少对ASA,身为开发者的自己并不担心它会失控,方然就暂且将猜想放到一边,他仔细观察“自动化搜索与分析”系统的日志,结合每天的分析报告,逐渐洞悉了这系统的运行规律。
看起来,正仿佛一个物理意义上的大脑,ASA的运行思路,恰似人脑。
这种相似性,与“自我意识”的讨论无关,而是说眼前的人工智能在处理问题时,采取的广泛尝试、不断反馈的策略,与人脑在面对问题时的工作方式很相似。
想象一个人,在尝试解决试卷上的数学题时,究竟是怎样思考,想出办法呢;
大脑的思考过程,人皆有之,却好似很难用语言来清晰描述,教师指导学生,也往往是泛泛的“认真想一想”、“换个思路想”,其实这时候大脑究竟在做什么呢,无非是利用以往积累的神经突触网络,发动神经刺激,将所有可能涉及到题目、可能给出解决方案的神经连接路径都尝试一遍而已。
这过程中,绝大多数路径都指向“否决”,极少数路径一时没有被判无效,或许,还会连通到逻辑关联的其他路径,运气好的话,在经历难以想象的繁复生物电过程后,大脑会半回顾、半新创的给出一条可行路径,问题才得以解决。
这种过程,在人工智能领域,似乎就是所谓的“神经网络”。
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