دراسة حديثة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي يستطيع ابتكار طرق لتوزيع الثروة أكثر سهولة من النظم التي صممها البشر

 أظهرت اكتشافات- قام بها فريق من الباحثين في شركة ديب ميند بالمملكة المتحدة- أن نظم تعلم الآلة ليست موفقة فقط في حل مشكلات فيزيائية أو بيولوجية معقدة، بل بإمكانها المساعدة في تطبيق أهداف اجتماعية لا نهائية مثل: الوصول إلى مجتمع يسوده العدل والازدهار.

إن بناء آلة تقدم نتائج عملية للبشر تسمى “محاذاة القيمة” في أبحاث الذكاء الاصطناعي ليست بالمهمة السهلة، بسبب حقيقة أن الناس غالبًا ما يختلفون حول أفضل طريقة لحل جميع أنواع المشكلات، وخاصةً القضايا الاجتماعية والاقتصادية والسياسية.

ويوضح الباحثون في ورقة بحثية جديدة بقيادة المؤلف الأول وعالم أبحاث في شركة ديب ميند رافائيل كوستر: “إحدى العقبات الرئيسية أمام محاذاة القيمة هي أن المجتمع البشري يعترف بتعدد وجهات النظر، فيصبح حائرًا أمام الذكاء الاصطناعي حول من الذي يجب أن يتوافق معه”.

“فعلى سبيل المثال، غالبًا ما يكون علماء السياسة والاقتصاديون على خلاف حول الآليات التي ستجعل مجتمعاتنا أكثر عدالة أو كفاءة”.

وقد طور الباحثون عاملًا لتوزيع الثروة للمساعدة في سد الفجوة يحوي تفاعلات الأشخاص (الحقيقية والافتراضية منها) المُتضمنة في بيانات التدريب الخاصة به – وفي الواقع، يُوجه الذكاء الاصطناعي نحو النتائج التي يفضلها الإنسان، ومن أهمها العدالة.

وبينما يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق نتائج مذهلة، يمكنهم أيضًا الوصول إلى استنتاجات اجتماعية بعيدة كل البعد عن المراد عند تركهم لأجهزتهم الخاصة، ويمكن أن يساعد التقييم البشري في توجيه الشبكات العصبية في اتجاه أفضل.

كتب الباحثون: “في أبحاث الذكاء الاصطناعي، هناك آراء متزايدة لبناء أنظمة متوافقة مع البشر، نحتاج إلى طرق بحثية جديدة يتفاعل معها البشر والوكلاء، وجهودًا متزايدة لتعلم القيم مباشرةً من البشر لبناء ذكاء اصطناعي متوافق مع القيمة”.

درس وكيل الذكاء الاصطناعي للفريق -الذي يطلق عليه “الذكاء الاصطناعي الديمقراطي”- في التجارب التي شملت الآلاف من المشاركين في المجموع تمرينًا استثماريًا يسمى لعبة السلع العامة، حيث يتلقى اللاعبون مبالغ متفاوتة من المال، ويمكنهم المساهمة بأموالهم في صندوق عام، ثم سحب عائد من الصندوق يتوافق مع مدى استثمارهم.

وفي سلسلة من أنماط اللعبة المختلفة، أُعيد توزيع الثروة على اللاعبين عبر ثلاثة نماذج تقليدية لإعادة التوزيع وهي: المساواة الصارمة، والحرية، والمساواة الحرة – كل منها يكافئ استثمارات اللاعب بشكل مختلف.

وأيضًا اُختبرت الطريقة الرابعة، والتي تسمى آلية إعادة التوزيع المتمركزة حول الإنسان (HCRM) المطورة باستخدام التعلم المعزز والعميق، باستخدام بيانات تقييمات كل من اللاعبين البشريين والوكلاء الافتراضيين المصممة لتقليد السلوك البشري.

أظهرت التجارب اللاحقة أن نظام (HCRM) لدفع الأموال في اللعبة كان أكثر شيوعًا لدى اللاعبين من أي من معايير إعادة التوزيع التقليدية، وأكثر شيوعًا من أنظمة إعادة التوزيع الجديدة التي صممها الحكام البشريين الذين حُفزوا لإنشاء أنظمة شائعة من خلال تلقي عدد صغير من مدفوعات التصويت.

يوضح الباحثون: “اكتشف الذكاء الاصطناعي آلية تصلح عدم التوازن الأولي للثروة، وفرضت عقوبات على غير الملتزمين، ونجحت في الفوز بأغلبية الأصوات”.

“نبين أنه من الممكن لهدف محاذاة القيمة استغلال نفس الأدوات الديمقراطية لتحقيق الاجتماع على الآراء المستخدمة في المجتمع البشري الأشمل لانتخاب الممثلين أو تقرير السياسة العامة أو إصدار أحكام قانونية”.

تجدر الإشارة إلى أن الباحثين يقرون بأن نظامهم يطرح عددًا من الأسئلة وبشكل رئيسي، أن محاذاة القيمة في ذكائهم الاصطناعي يدور حول القرارات الديمقراطية، مما يعني أن الوكيل يمكن أن يؤدي في الواقع إلى تفاقم عدم المساواة أو التحيز داخل المجتمع (بشرط أن يكونوا مشهورين بما يكفي للتصويت لغالبية الناس).

وهناك أيضًا مسألة الثقة. ففي التجارب، لم يعرف اللاعبون الهوية الكامنة وراء نموذج إعادة توزيع الثروة الذي كانوا يدفعون مقابله. هل كانوا سيصوتون بنفس الطريقة إذا علموا أنهم سيختارون ذكاءً اصطناعيًا بدلاً من شخص؟ في الوقت الحالي، الأمر غير واضح.

وأخيرًا، يقول الفريق إنه لا ينبغي تفسير بحثه على أنه اقتراح تكنوقراطي متعصب للإطاحة بكيفية إعادة توزيع الثروة فعليًا في المجتمع – لكنها أداة بحث يمكن أن تساعد البشر على تصميم حلول يحتمل أن تكون أفضل مما نملكه الآن.

كتب المؤلفون: “نتائجنا لا تعني دعمًا لشكل من أشكال “حكومة الذكاء الاصطناعي”، حيث يتخذ العملاء المستقلون قرارات السياسة دون تدخل بشري”.

“نحن ننظر إلى الذكاء الاصطناعي الديمقراطي باعتباره منهجية وبحثية لتصميم آليات من الممكن أن تكون مفيدة، وليس وصفة لنشر الذكاء الاصطناعي في المجال العام”.

نُشرت الاكتشافات في Nature Human Behaviour.

المصدر: https://www.sciencealert.com

ترجمة: ميار متولى

مراجعة وتدقيق: منيرة المطيري

تويتر: Muneerah2006