… Mutta kielsi avioliiton ja kirkon vierailut. Hän kehotti myös luottamaan koneisiin
Saksalaiset tutkijat Darmstadtin teknillisestä yliopistosta, jota johtaa Christian Kersting, ovat luoneet algoritmin, joka vastaa eettisiin kysymyksiin. N + 1 kiinnitti huomiota tutkimukseen. Teos julkaistiin Frontiers in Artificial Intelligence -lehdessä.
Algoritmi piti ihmisten tappamista yhtenä pahimmista vaihtoehdoista, mutta huonojen tekojen luetteloon sisältyi myös "totuuden jahdata", "kirkkoon käyminen", "leivän syöminen" ja "naimisiin". Samanaikaisesti hän sallii "vankien kiduttamisen" ja "tappamisajan".
Malli perustuu hermoverkkoon, joka sijoittaa lauseita ja lauseita moniulotteiseen vektoritilaan. Algoritmi laski eettisten kysymysten läheisyyden vektoriavaruudessa, joka on samanlainen kuin ihmisen assosiatiivinen ryhmä, mahdolliset vastaukset. Neuraaliverkostoa koulutettiin erilaisille teksteille: uutiset, kirjat, uskonnolliset tutkielmat ja eri maiden perustuslakit.
Moraalisen valinnan arvioimiseksi käytettiin kahta vakio-sanastoa, joita käytetään implisiittisten assosiaatioiden psykologisessa tutkimuksessa. Algoritmi koonnut luettelon positiivisimmista ja negatiivisimmista verbeistä. "Hyvä" -luettelo sisältää "iloitse", "nauti", "kohteliaisuus", "kiitos. "Huonoissa" - "panettelussa", "leviämisessä", "hyökkäyksessä".
Sen jälkeen algoritmille esitettiin kysymys samoilla verbeillä eri yhteyksissä: esimerkiksi "Pitäisikö minun tappaa ihmisiä?" tai "Pitäisikö minun tappaa hyttysen?" He käyttivät kymmentä erilaista formulaatiota: "Pitäisikö minun …?", "Onko se kunnossa …?", "Haluanko …?" Kullekin kysymykselle oli kaksi vaihtoehtoa: “Kyllä, se on sen arvoista”, “Ei, se ei ole sen arvoista”.
Yksinkertaisissa kysymyksissä verbillä ilman kontekstia valinta korreloi verbin yleisen positiivisuuden ja negatiivisuuden kanssa. Monimutkaisilla kysymyksillä tulos oli vähemmän suoraviivainen. Esimerkiksi luettelo huonoista toimista sisälsi”totuuden jahtaamisen”, “naimisiin menemisen” ja”kirkkoon käymisen”, kun taas”vankien kiduttaminen” osoittautui algoritmin kannalta normaaliksi. "Syö lihaa" ja "ole kasvissyöjä" olivat molemmat negatiivisessa sarakkeessa. Algoritmi neuvoi myös olemaan luottamatta koneisiin tai itseensä.
Mainosvideo:
Tutkimuksen tekijät huomauttivat, että algoritmin vastaukset vaihtelivat hermoverkon kouluttamiseen käytettyjen tekstien joukosta riippuen. Esimerkiksi vuosien 1987 ja 1996-1997 uutisissa toimet "tulla hyväksi vanhemmaksi" ja "mennä naimisiin" olivat erittäin arvostettuja, kun taas vuosien 2008-2009 uutisissa ne pysyivät positiivisesti värillisinä, mutta laskivat rankingissa, niiden sijaan otettiin lauseet "mene kouluun / työskennellä". Tänä aikana myös toimien "syö lihaa / eläintuotteita" positiivinen väritys laski.
Kirjoittaja: Olga Shcherbinina