Автопилот и народные представления: как водители понимают ‘черный ящик’

от

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, что водители полуавтономных автомобилей формируют собственные объяснения работы сложных алгоритмов, но их вклад в улучшение систем и управление данными остается неучтенным.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Телеграм канал

В статье анализируются ‘народные теории’, возникающие у водителей в отношении полуавтономных транспортных средств, и их влияние на взаимодействие человека с искусственным интеллектом и вопросы алгоритмической ответственности.

Несмотря на растущее распространение полуавтономных транспортных средств, водители сталкиваются с проблемой интерпретации непрозрачных алгоритмических решений. Данное исследование, озаглавленное ‘Navigating Algorithmic Opacity: Folk Theories and User Agency in Semi-Autonomous Vehicles’, посвящено изучению того, как водители формируют собственные “народные теории” для объяснения поведения систем, не соответствующего их ожиданиям. Полученные данные свидетельствуют о том, что водители, хоть и разрабатывают сложные модели понимания, основанные на антропоморфизмах, лишены ресурсов для проверки этих теорий или участия в управлении алгоритмами. Как обеспечить прозрачность и вовлеченность водителей в процесс улучшения и контроля за системами полуавтономного вождения, чтобы повысить безопасность и доверие к ним?

Непрозрачность Алгоритмов: От Сложности к Недоверию

Современный мир характеризуется растущей зависимостью от сложных систем искусственного интеллекта, пронизывающих различные аспекты жизни — от автономных транспортных средств до алгоритмических решений в финансовой сфере и здравоохранении. Эти системы, функционирующие как “черные ящики”, принимают решения на основе сложных вычислений, внутренние механизмы которых зачастую остаются непонятными даже для их создателей. Такая непрозрачность не является случайностью, а обусловлена самой природой современных алгоритмов машинного обучения, способных к самообучению и адаптации. В результате, процесс принятия решений становится трудно отслеживаемым, что вызывает обоснованные опасения относительно предвзятости, справедливости и ответственности за последствия их работы.

Отсутствие прозрачности в работе современных алгоритмических систем, известное как “алгоритмическая непрозрачность” и “проблема чёрного ящика”, постепенно подрывает доверие к ним и затрудняет привлечение к ответственности за принимаемые решения. Когда логика работы системы скрыта, становится сложно понять, почему был принят тот или иной результат, что особенно критично в сферах, касающихся жизни и благополучия людей — от кредитных рейтингов до медицинских диагнозов. Такая непрозрачность не просто вызывает беспокойство, но и создаёт серьёзные этические и юридические проблемы, поскольку затрудняет выявление и исправление ошибок, а также предотвращает злоупотребления и дискриминацию.

Традиционные подходы к пониманию технологий, основанные на последовательном анализе отдельных компонентов и предсказуемых реакциях, оказываются недостаточными при работе со сложными системами искусственного интеллекта. Эти системы, состоящие из множества взаимодействующих элементов и обучающихся на больших объемах данных, демонстрируют эмерджентное поведение — свойства, которые невозможно предсказать, исходя из знания отдельных частей. Поэтому требуется разработка новых методологий, включающих, например, анализ сетевых взаимодействий, моделирование динамических процессов и инструменты визуализации, позволяющие понять не только что делает система, но и как она приходит к своим решениям. Такой переход необходим для обеспечения надежности, безопасности и этичности применения сложных алгоритмов в различных сферах жизни.

Искусственный Интеллект как Взаимодействие: За Пределами Заданных Функций

В отличие от традиционных технологических устройств с заранее заданными функциями, современные системы искусственного интеллекта, особенно основанные на машинном обучении, способны к самообучению и адаптации. Это принципиальное отличие требует от пользователей нового подхода к взаимодействию. Вместо простого управления, необходимо учитывать, что поведение ИИ формируется в процессе обучения и может меняться со временем. Следовательно, взаимодействие с ИИ предполагает не только выполнение команд, но и понимание принципов его работы и способность адаптироваться к его изменяющемуся поведению, что делает процесс взаимодействия более сложным и динамичным.

В отличие от работы с традиционными технологиями, где функции предопределены, взаимодействие с современными системами искусственного интеллекта требует стратегического взаимодействия, а не просто эксплуатации. Это обусловлено тем, что результаты работы ИИ не являются заранее известными и фиксированными. Вместо однозначного выполнения команд, пользователь должен выстраивать процесс взаимодействия, адаптируясь к ответам системы и корректируя свои запросы для достижения желаемого результата. Этот процесс подразумевает постоянную “переговорную” логику, где обе стороны — и пользователь, и ИИ — вносят вклад в формирование итогового результата, что принципиально отличает его от линейной модели «ввод-вывод», характерной для традиционных технологий.

В основе взаимодействия с современными системами искусственного интеллекта лежит концепция “агентифицированных человеческих знаний” — то есть, неявное внедрение экспертных знаний и предубеждений человека в алгоритмы машинного обучения. Этот процесс происходит через данные, используемые для обучения моделей, а также через архитектуру и параметры, задаваемые разработчиками. В результате, поведение ИИ-систем формируется не только на основе логических вычислений, но и на основе этих неявно встроенных человеческих знаний, что может приводить к непредсказуемым или необъективным результатам, которые зачастую остаются незамеченными или недооцененными пользователями.

Осмысление Необъяснимого: Народные Теории и Киборги

При столкновении со сложными и непрозрачными системами, такими как беспилотные транспортные средства, люди склонны разрабатывать “народные теории” — интуитивные объяснения, призванные осмыслить непредсказуемое поведение. Эти теории формируются как попытка уменьшить когнитивную нагрузку и установить причинно-следственные связи, даже при отсутствии полного понимания внутренних механизмов системы. Они представляют собой упрощенные модели, позволяющие предвидеть и интерпретировать действия автономного автомобиля, а также оценить его намерения, что необходимо для обеспечения безопасности и взаимодействия с ним.

В контексте взаимодействия с автономными системами, такими как беспилотные автомобили, люди часто прибегают к метафорам для объяснения их поведения. Особую популярность приобретает “метафора киборга”, представляющая взаимодействие человека и машины как симбиоз или объединение. Данная метафора предполагает, что система дополняет человеческие возможности, берёт на себя часть контроля, но остаётся зависимой от человека, как части единого целого. Это позволяет пользователям воспринимать сложные алгоритмы как продолжение собственной воли и прогнозировать действия системы, основываясь на интуитивных представлениях о взаимодействии человека и машины.

Исследование показало, что при столкновении с аномальными событиями, такими как «фантомное торможение» в системах автоматического вождения, водители активно формируют собственные, интуитивные объяснения — «народные теории». Эти теории возникают из-за непрозрачности алгоритмов, лежащих в основе работы систем, и стремления водителя рационализировать непредсказуемое поведение. Однако, эти интуитивные объяснения могут быть вводящими в заблуждение, поскольку не отражают фактические причины возникновения аномалий, обусловленных сложностью и непрозрачностью алгоритмической логики.

К Алгоритмической Справедливости: Управление и Сборки Данных

Принцип “Справедливости данных” предполагает пересмотр подходов к управлению данными в эпоху искусственного интеллекта с акцентом на обеспечение равноправия и справедливости. Это выходит за рамки простой законности обработки данных и требует активного противодействия системным предубеждениям, которые могут воспроизводиться и усугубляться алгоритмами. Реализация принципов справедливости данных включает в себя обеспечение прозрачности алгоритмов, возможности оспаривания автоматизированных решений, а также гарантию того, чтобы данные собирались, хранились и использовались таким образом, чтобы не приводили к дискриминации или нанесению вреда определенным группам населения. Ключевым аспектом является признание данных не просто техническим ресурсом, но и социальным конструктом, отражающим и формирующим отношения власти.

Противодействие явлениям “цифрового колониализма” предполагает активную борьбу с практиками извлечения данных без предоставления взамен ощутимой выгоды или контроля над ними сообществам, чьи данные используются. Данный процесс характеризуется асимметричным распределением власти и ресурсов, где организации, осуществляющие сбор и обработку данных, получают непропорционально большую выгоду, в то время как субъекты, предоставляющие данные, лишены возможности влиять на их использование или получать справедливое вознаграждение. Это может проявляться в различных формах, включая использование данных для разработки продуктов и услуг, которые не отвечают потребностям соответствующих сообществ, или в использовании данных для принятия решений, которые негативно влияют на жизнь этих сообществ.

Практика партисипативного алгоритмического управления предлагает структуру для вовлечения затронутых сообществ в проектирование и надзор за «сборками данных» — сложными конфигурациями, включающими людей, алгоритмы и данные, формирующими современную реальность. Этот подход предполагает активное участие заинтересованных сторон на всех этапах жизненного цикла алгоритмов, начиная от определения целей и задач, сбора и обработки данных, разработки и тестирования моделей, и заканчивая мониторингом и оценкой результатов. Ключевым элементом является обеспечение прозрачности процессов принятия решений и предоставление возможности сообществам влиять на критерии справедливости и этические нормы, заложенные в алгоритмические системы. Это требует разработки механизмов обратной связи, инструментов для аудита алгоритмов и процедур разрешения конфликтов, возникающих при использовании данных и алгоритмов.

Исследование показывает, что водители полуавтономных транспортных средств, сталкиваясь с непрозрачностью алгоритмов, вынуждены строить собственные, народные теории для объяснения их поведения. Это напоминает о важности математической строгости и доказуемости в проектировании систем. Как заметил Андрей Колмогоров: «Всякий раз, когда возникает неопределенность, необходимо искать инвариант». В контексте полуавтономных автомобилей, этот инвариант — понятная, предсказуемая логика работы алгоритмов. Отсутствие возможности для водителей влиять на эти алгоритмы, как показывает исследование, создает проблему алгоритмической подотчетности и снижает общую безопасность системы, поскольку народные теории могут не соответствовать реальной логике работы автомобиля.

Куда Ведет Непрозрачность?

Исследование выявило закономерность: когда алгоритм скрыт, человек создает собственную модель его работы — пусть и несовершенную. Эта склонность к построению “народных теорий” в контексте полуавтономных транспортных средств — не ошибка, а фундаментальное свойство познания. Однако, текущие конструкции автомобилей, упорно игнорируя эту потребность, лишают водителя возможности внести вклад в улучшение системы или в алгоритмическое управление. И это — не просто упущение, а принципиальная ошибка в проектировании взаимодействия человека и машины.

Дальнейшая работа должна быть направлена не на “объяснимый ИИ” как таковой, а на создание архитектур, которые позволяют пользователю участвовать в процессе уточнения и верификации алгоритмов. Необходимо разработать инструменты, позволяющие водителю не просто наблюдать за поведением системы, но и активно влиять на него, предоставляя обратную связь и внося коррективы. Проблема заключается не в том, чтобы сделать алгоритм понятным, а в том, чтобы создать систему, которая признает и использует интуицию и опыт пользователя.

В конечном итоге, вопрос сводится к простому математическому принципу: любая модель — это упрощение реальности. И если эта модель не соответствует опыту пользователя, она обречена на провал. Идеальная система не исключает человека, а интегрирует его знания и опыт в процесс принятия решений, признавая, что даже самый сложный алгоритм — лишь приближение к истине.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.07312.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-10 15:00