هل يمكن التحكم في الذكاء العام الاصطناعي لمنع خروجه عن السيطرة؟

يتطلع قادة التكنولوجيا والأعمال في ظل زخم الحالي حول الذكاء الاصطناعي إلى الخطوة التالية في هذا المجال، ألا وهي "الذكاء العام الاصطناعي" (AGI)، وهي آلة تتمتع بذكاء وقدرات تُضاهي ذكاء الإنسان.

لكن الأهم من الوصول إلى هذا الهدف، هو إيجاد طرق جديدة لضمان عدم عمل هذه الآلة -التي تتمتع بمستوى ذكاء البشر نفسه- ضد مصالح البشر.

وحتى الآن لا يملك البشر وسيلة لمنع خروج الذكاء العام الاصطناعي -في حالة الوصول إليه- عن السيطرة، لكن باحثين في شركة " غوغل ديب مايند " التابعة لغوغل يعملون على هذه المشكلة، بحسب تقرير لموقع "ArsTechnica" المتخصص في أخبار التكنولوجيا، اطلعت عليه "العربية Business".

وأصدر هؤلاء الباحثون ورقة بحثية جديدة، مكونة من 108 صفحات، تشرح طريقة تطوير الذكاء العام الاصطناعي بأمان.

وفي حين يعتقد البعض في مجال الذكاء الاصطناعي أن الذكاء الاصطناعي العام مجرد حلم بعيد المنال، يتوقع باحثو "غوغل ديب مايند" إمكانية الوصول إليه بحلول عام 2030.

ويعتقد الباحثون أن الذكاء العام الاصطناعي الشبيه بذكاء الإنسان قد يؤدي إلى "خطر جسيم"، لأجل هذا سعوا إلى فهم مخاطره.

ما هي المخاطر؟

حدد الباحثون أربعة أنواع محتملة من مخاطر الذكاء العام الاصطناعي، وقدموا اقتراحات حول طرق التخفيف من هذه المخاطر.

وصنّف فريق "ديب مايند" النتائج السلبية للذكاء العام الاصطناعي على أنها سوء الاستخدام، والانحراف، والأخطاء، والمخاطر الهيكلية. وقد ناقش البحث سوء الاستخدام والانحراف بإسهاب، ولكن لم يُغطَّ الأخيران إلا بإيجاز.

تتشابه المشكلة المحتملة الأولى، وهي سوء الاستخدام، بشكل أساسي مع مخاطر الذكاء الاصطناعي الحالية. ومع ذلك، ولأن الذكاء العام الاصطناعي سيكون أقوى بحكم تعريفه، فإن الضرر الذي قد يُلحقه سيكون أكبر بكثير.

وقد يُسيء أي شخص لديه إمكانية الوصول إلى الذكاء العام الاصطناعي استخدام النظام لإلحاق الضرر، على سبيل المثال، من خلال مطالبة النظام بتحديد ثغرات واستغلالها، أو إنشاء فيروس مُصمَّم يمكن استخدامه كسلاح بيولوجي.

وقال فريق "ديب مايند" إنه سيتعين على الشركات التي تُطور الذكاء العام الاصطناعي إجراء اختبارات مكثفة ووضع بروتوكولات سلامة قوية لما بعد التدريب. بعبارة أخرى، حواجز أمان معززة للذكاء الاصطناعي.

ويقترح الفرق أيضًا ابتكار طريقة لكبح القدرات الخطيرة تمامًا، تُسمى أحيانًا "إلغاء التعلم" (unlearning)، ولكن من غير الواضح ما إذا كان ذلك ممكنًا من دون تقييد قدرات النماذج بشكل كبير.

أما مشكلة "الانحراف" فهي ليست محل قلق حاليًا مع الذكاء الاصطناعي التوليدي في صورته الحالية. لكن مع الذكاء العام الاصطناعي قد يختلف الأمر.

تُصور مشكلة "الانحراف" هذه كآلة متمردة تجاوزت القيود التي فرضها عليها مصمموها، كما هو الحال في فيلم "ترميناترو". وبشكل أكثر تحديدًا، يتخذ الذكاء الاصطناعي إجراءات يعلم أنها لا تتماشى مع ما يقصده المطور.

وقالت "ديب مايند" إن معيارها للانحراف في ما يتعلق بالذكاء العام الاصطناعي أكثر تقدمًا من مجرد الخداع أو التخطيط.

ولتجنب ذلك، تقترح على المطورين استخدام تقنيات مثل الإشراف المُعزز، حيث تتحقق نسختان من الذكاء الاصطناعي من مخرجات بعضهما البعض، لإنشاء أنظمة قوية من لا يُحتمل أن تنحرف عن مسارها.

وإذا فشل ذلك، تقترح "ديب مايند" إجراء اختبارات ضغط ومراقبة مكثفة لاكتشاف أي مؤشر على أن الذكاء الاصطناعي قد يبدأ في التمرد ضدنا.

وقالت إن إبقاء الذكاء الاصطناعي العام في بيئة افتراضية آمنة للغاية وإشراف بشري مباشر يمكن أن يُساعد في التخفيف من حدة المشكلات الناجمة عن الانحراف.

الأخطاء

من ناحية أخرى، إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي يعلم أن مخرجاته ستكون ضارة، ولم يكن المشغل البشري يقصد ذلك، فهذا "خطأ". ويحدث الكثير من هذه الأخطاء مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.

مع ذلك، قد تكون هذه المشكلة أصعب مع الذكاء العام الاصطناعي. تشير "ديب مايند" إلى أن الجيوش قد تنشر الذكاء العام الاصطناعي بسبب "الضغط التنافسي"، لكن هذه الأنظمة قد ترتكب أخطاء جسيمة لأنها ستُكلف بوظائف أكثر تعقيدًا بكثير من الذكاء الاصطناعي الحالي.

لا تقدم الورقة البحثية حلًا مثاليًا للحد من الأخطاء. باختصار، يتلخص الأمر في عدم السماح للذكاء العام الاصطناعي بأن يصبح قويًا جدًا في المقام الأول.

وتدعو "ديب مايند" إلى نشر الذكاء العام الاصطناعي تدريجيًا والحد من صلاحياته، وتمرير أوامر الذكاء العام الاصطناعي عبر نظام حماية يضمن أن تكون آمنة قبل تنفيذها.

المخاطر الهيكلية

تُعرف "ديب مايند" المخاطر الهيكلية على أنها عواقب غير المقصودة، وإن كانت حقيقية، للأنظمة متعددة الوكلاء التي تُسهم في تعقيد حياتنا البشرية المعقدة بالفعل.

على سبيل المثال، قد يُنتج الذكاء العام الاصطناعي معلومات مُضلّلة تبدو مُقنعة لدرجة أننا لم نعد نعرف بمن أو بما نثق. كما تُثير الورقة البحثية احتمالية أن يُراكِم الذكاء العام الاصطناعي سيطرة متزايدة على الأنظمة الاقتصادية والسياسية، ربما من خلال وضع مخططات تعريفات جمركية مُفرطة.

وقد تؤدي هذه المخاطر الهيكلية إلى أن نجد في يومٍ ما أن الآلات هي المُسيطرة بدلًا منّا.

وتُعتبر هذه الفئة من المخاطر أيضًا الأصعب في الحماية منها، لأنها ستعتمد على طريقة عمل الأفراد والبنية التحتية والمؤسسات في المستقبل.