Автор: Денис Аветисян
В статье анализируется, как существующая экономическая система, ориентированная на постоянный рост, препятствует безопасному и этичному развитию искусственного интеллекта.
Исследование проблемы экономического выравнивания целей искусственного интеллекта и принципов устойчивого развития и экономики, ориентированной на благосостояние, а не на рост.
Несмотря на экспоненциальный прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ), его потенциал для улучшения благосостояния человека и экологической устойчивости остается под вопросом. В своей работе ‘The economic alignment problem of artificial intelligence’ авторы утверждают, что проблема согласования целей ИИ усугубляется существующей ростовой экономической системой, повышая социальные, экологические и экзистенциальные риски. Предлагается, что переход к принципам экономики, не ориентированной на постоянный рост, и использование таких инструментов, как концепция «Пончика» для определения социальных и планетарных границ, могут существенно снизить эти риски. Не потребует ли разработка общего искусственного интеллекта (AGI) принципиально нового экономического подхода, способного обеспечить его безопасное и устойчивое развитие?
Пределы Роста: Столкновение Экономики и Планеты
Современные экономические модели, исторически ориентированные на непрерывный рост, создают принципиальное противоречие с ограниченностью планетарных ресурсов и потребностями общества. Эта парадигма, изначально возникшая в эпоху изобилия и низкой плотности населения, больше не соответствует текущей реальности, характеризующейся исчерпаемыми ресурсами и экологическими ограничениями. Стремление к постоянному увеличению ВВП часто игнорирует негативные внешние эффекты, такие как загрязнение окружающей среды, истощение природных ресурсов и социальное неравенство. В результате, экономическая система, ориентированная исключительно на рост, может приводить к ухудшению качества жизни, несмотря на формальное увеличение благосостояния. Данный конфликт между экономическими целями и устойчивым развитием требует пересмотра существующих моделей и поиска новых подходов, учитывающих как экономическую эффективность, так и экологическую и социальную справедливость.
Проблема экономического согласования проявляется в неспособности стимулировать разработку искусственного интеллекта в направлении действительно устойчивых результатов. Особенно остро эта проблема стоит на фоне экспоненциального роста вычислительных мощностей, используемых для обучения ИИ — их объемы увеличиваются на 4-5% в год. Данный факт создает ситуацию, когда оптимизация ИИ происходит в первую очередь для максимизации прибыли, а не для решения глобальных проблем, таких как изменение климата или социальное неравенство. Отсутствие должных стимулов приводит к тому, что ИИ, обладая все возрастающими возможностями, может усугубить существующие дисбалансы и негативно повлиять на благосостояние планеты и общества.
Существует серьезный риск, что без решения фундаментальных проблем, связанных с экономической системой, развитие искусственного интеллекта (ИИ) усугубит существующее неравенство и деградацию окружающей среды. В условиях экспоненциального роста возможностей ИИ — скорость выполнения задач усложняется вдвое каждые семь месяцев — алгоритмы, оптимизированные исключительно для получения прибыли, могут игнорировать социальное благополучие и экологическую устойчивость. В результате, системы ИИ, предназначенные для повышения эффективности и производительности, потенциально способны максимизировать эксплуатацию ресурсов и усилить дисбаланс в распределении благ, что приведет к дальнейшему отчуждению и ухудшению экологической ситуации на планете. Крайне важно пересмотреть существующие экономические модели и внедрить механизмы, стимулирующие разработку ИИ, ориентированного на принципы устойчивого развития и социальной справедливости.
За Пределами ВВП: К Экономике Благополучия и Устойчивости
Постиндустриальная экономика предлагает перенос акцента с максимизации валового внутреннего продукта (ВВП) на приоритет благополучия населения, социальной справедливости и экологической устойчивости. В отличие от традиционных экономических моделей, рассматривающих рост ВВП как главный показатель прогресса, постиндустриальная экономика признает ограниченность ресурсов и потенциальные негативные последствия неограниченного экономического роста. Данный подход предполагает разработку и внедрение альтернативных показателей экономического успеха, учитывающих не только материальное благосостояние, но и качество жизни, социальное равенство и состояние окружающей среды. Переход к такому подходу требует пересмотра существующих экономических политик и институтов, а также разработки новых механизмов оценки и управления экономическим развитием.
Постиндустриальная экономика ставит под сомнение необходимость и целесообразность непрерывного экономического роста, указывая на его внутренние ограничения и негативные последствия. Традиционная модель, ориентированная на увеличение ВВП, игнорирует пределы ресурсов планеты и не учитывает экологические издержки. Особую актуальность данному вопросу придает прогноз 63% исследователей в области искусственного интеллекта о вероятности появления общего искусственного интеллекта (AGI) в течение ближайших 20 лет. Развитие AGI может значительно увеличить производительность и автоматизацию, что, при сохранении текущей модели роста, потенциально усугубит существующие проблемы, связанные с неравенством, безработицей и экологическим давлением, делая пересмотр целей экономического развития критически важным.
Экономика, ориентированная не на рост ВВП, предлагает альтернативный подход к управлению развитием искусственного интеллекта (ИИ), учитывая экспоненциальный рост его возможностей. С текущим временем удвоения вычислительных мощностей для обучения ИИ, оцениваемым в 5-6 месяцев, традиционные экономические модели, основанные на бесконечном росте, становятся неприменимыми к управлению технологией, способной к самосовершенствованию. Переопределение успеха с учетом благосостояния, социального равенства и экологической устойчивости позволяет направить развитие ИИ на достижение более широких, неэкономических целей, а также смягчить потенциальные негативные последствия, связанные с автоматизацией и концентрацией власти.
Логика Достаточности: Принцип Удовлетворительного Решения
Принцип “удовлетворительного решения” (satisficing) представляет собой практический подход к принятию решений, фокусирующийся на достижении достаточного результата, а не на максимизации или оптимизации. В отличие от стремления к наилучшему возможному исходу, satisficing предполагает выбор первого варианта, который соответствует заранее определенным минимальным критериям. Данный подход признает ограниченность ресурсов и когнитивных способностей, позволяя снизить затраты времени и энергии на принятие решений, особенно в ситуациях с высокой неопределенностью или ограниченным временем. Это не означает безразличия к качеству, а скорее осознанный выбор между поиском оптимального решения и принятием «достаточно хорошего» варианта, обеспечивающего приемлемый результат.
Принцип удовлетворительного решения признает объективные ограничения ресурсов и необходимость соблюдения границ, представляя собой альтернативу неустанному стремлению к максимальной эффективности. В отличие от оптимизационных подходов, которые требуют постоянного поиска наилучшего варианта, данный принцип фокусируется на достижении достаточного результата, соответствующего заданным критериям. Это особенно важно в условиях ограниченности времени, энергии и материальных средств, а также в контексте сложных систем, где бесконечная оптимизация может привести к непредсказуемым последствиям и снижению устойчивости. Учет ресурсных ограничений и установление четких границ позволяет создавать более надежные и предсказуемые системы, ориентированные на долгосрочную стабильность, а не на краткосрочные выгоды.
Внедрение принципа «удовлетворительного решения» (satisficing) в алгоритмы искусственного интеллекта позволяет создавать системы, ориентированные на стабильность, устойчивость и долгосрочное благополучие, а не на краткосрочные выгоды. Учитывая значительное сокращение прогнозируемого срока появления общего искусственного интеллекта (AGI) — с 2062 года в 2020 году до 2033 года на данный момент — необходимость в таких подходах возрастает. Использование satisficing позволяет ограничить стремление к максимальной оптимизации, что может привести к непредсказуемым последствиям и снижению надежности систем, особенно в условиях ограниченных ресурсов и возрастающей сложности задач.
Безопасное и Справедливое Пространство для Человечества: Модель “Пончиковой Экономики”
Концепция «Пончиковой экономики» представляет собой наглядную модель устойчивого развития, визуально объединяющую две ключевые границы. В центре этой модели — социальный фундамент, состоящий из основных потребностей человечества, таких как еда, вода, здоровье, образование и политическая свобода. Внешняя граница — экологический потолок, определяемый пределами планеты, включая изменение климата, утрату биоразнообразия и загрязнение окружающей среды. Безопасное и справедливое пространство для человечества находится между этими границами — в пределах «пончика». Превышение экологического потолка ведет к деградации окружающей среды, а недостаточное удовлетворение социальных потребностей — к неравенству и лишениям. Таким образом, модель подчеркивает необходимость сбалансированного подхода, обеспечивающего благополучие людей, не превышая при этом возможности планеты.
Концепция “Бубличной экономики” предоставляет ощутимый инструмент для воплощения в жизнь таких абстрактных принципов, как “достаточность” (satisficing), в конкретные цели разработки искусственного интеллекта. Вместо стремления к неограниченной оптимизации, ИИ может быть ориентирован на достижение уровня, достаточного для удовлетворения основных человеческих потребностей, оставаясь при этом в пределах экологических границ планеты. Этот подход позволяет определить “безопасное и справедливое пространство для человечества”, где технологический прогресс не только избегает причинения вреда, но и активно способствует более равноправному и устойчивому будущему. Таким образом, “Бубличная экономика” выступает не просто теоретической моделью, а практическим руководством для создания ИИ, который служит интересам всего человечества и планеты.
Современные исследования в области искусственного интеллекта указывают на растущую вероятность достижения общего искусственного интеллекта (AGI) — по оценкам опрошенных специалистов, вероятность составляет 10% к 2027 году и 50% к 2047 году. В связи с этим, возникает необходимость не просто в минимизации потенциального вреда от ИИ, но и в активном использовании его возможностей для построения более справедливого и устойчивого будущего. Применение концепции “Пончиковой экономики”, определяющей границы безопасного и справедливого пространства для человечества, позволяет направить развитие ИИ на достижение социальных целей — удовлетворение базовых потребностей людей — при одновременном соблюдении экологических ограничений планеты. Такой подход позволяет рассматривать ИИ не только как инструмент оптимизации, но и как катализатор позитивных изменений, способствующий решению глобальных проблем и обеспечению благополучия для всех.
Исследование указывает на фундаментальную проблему: современная экономическая система, ориентированная на рост, несовместима с потенциалом развитого искусственного интеллекта. Этот диссонанс создает риски, поскольку цели ИИ, даже самые благонамеренные, могут быть искажены стремлением к бесконечному росту. Наблюдается, что волатильность — это не просто колебание рынка, а отражение человеческих настроений, надежд и страхов, воплощенных в экономических показателях. Марк Аврелий мудро заметил: «Всё, что происходит с тобой, — это лишь результат твоих суждений». Эта мысль перекликается с идеей о том, что именно наши ценности и убеждения формируют экономическую систему и, следовательно, влияют на развитие и применение ИИ. Необходимо переосмыслить приоритеты, чтобы ИИ служил не увеличению прибыли, а благополучию человека и экологической устойчивости.
Что дальше?
Всё, что принято называть «экономическим выравниванием» искусственного интеллекта, неизбежно упирается в старую проблему: все говорят о рациональности рынков, пока не теряют свои деньги. Эта работа лишь подчеркивает, что любые модели «поведения инвестора» — это не более чем эмоциональная реакция, облеченная в красивую математическую форму. Попытки втиснуть сверхинтеллект в рамки текущей экономической системы, построенной на бесконечном росте, выглядят, мягко говоря, наивными.
Следующий этап исследований, вероятно, будет связан с попытками определить, что вообще подразумевается под «благополучием человека» и «экологической устойчивостью» в терминах, понятных алгоритму. И здесь возникнет неизбежный вопрос: чьё благополучие и какая устойчивость? Любая попытка формализации этих понятий неминуемо столкнется с субъективностью и политическими предпочтениями тех, кто эти правила устанавливает.
Вместо того чтобы стремиться к «безопасности» ИИ, возможно, стоит сосредоточиться на создании технологий, которые просто не заинтересованы в доминировании и эксплуатации. «Уютные технологии», как их называют, представляются более реалистичным путем, чем попытки контролировать неконтролируемое. Ведь, в конечном счете, человек — это не рациональный агент, а биологическая гипотеза с систематическими ошибками.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.21843.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- MYX ПРОГНОЗ. MYX криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
2026-02-26 07:46