Tekoälyn suuntaaminen

Nykyään Tekoälyn suuntaaminen on aihe, joka herättää suurta kiinnostusta ja keskustelua nyky-yhteiskunnassa. Sen merkitys ja vaikutukset näkyvät eri aloilla politiikasta ihmisten jokapäiväiseen elämään. Siitä on tullut keskeinen asia julkisella asialistalla, joka on ajanut keskustelua ja toimia ratkaisujen etsimisessä. Tekoälyn suuntaaminen on kiinnittänyt asiantuntijoiden ja kansalaisten huomion motivoimalla tutkimuksia, demonstraatioita ja merkittäviä muutoksia tavassa, jolla ihmiset näkevät tämän asian ja toimivat sen suhteen. Tässä artikkelissa tutkimme yksityiskohtaisesti ja objektiivisesti Tekoälyn suuntaaminen:een liittyviä eri näkökulmia ja näkökulmia tarjotaksemme kattavan ja rikastuttavan näkemyksen sen merkityksestä yhteiskunnassamme.

Keinoja, joilla kehittynyt mutta väärin suunnattu tekoäly voisi pyrkiä kasvattamaan valtaansa[1]. Vallan tavoittelua voi syntyä, koska valta on hyödyllinen lähes minkä tahansa tavoitteen saavuttamisessa.[2]
Osa artikkelisarjaa
Tekoäly
Tavoitteet
Lähestymistavat
Sovellutukset
Filosofia

Tekoälyn suuntaamisella tai tekoälyn linjaamisella (englannista AI alignment) pyritään ohjaamaan tekoälyjärjestelmiä ihmisten tarkoittamiin tavoitteisiin, mieltymyksiin tai eettisiin periaatteisiin. Tekoälyjärjestelmä katsotaan oikein suuntautuneeksi, jos se edistää tarkoitettuja tavoitteita. Suuntautumaton tekoälyjärjestelmä (tai huonosti suunnattu tekoälyjärjestelmä) pyrkii joihinkin tavoitteisiin, mutta ei niihin, joihin se oli alun perin tarkoitettu.[3]

Tekoälysuunnittelijoille voi olla haastavaa suunnata tekoälyjärjestelmää, koska heille voi olla vaikeaa määrittää kaikki toivottu ja ei-toivottu käyttäytyminen. Välttääkseen vaikeuksia, suunnittelijat yleensä käyttävät yksinkertaisempia välitavoitteita, kuten ihmisten hyväksyntää. Mutta tämä lähestymistapa voi luoda porsaanreikiä, unohtaa tarvittavat rajoitukset tai palkita tekoälyjärjestelmän vain näyttämään suuntautuneelta.[3][4] Huonosti suunnatut tekoälyjärjestelmät voivat toimia virheellisesti tai aiheuttaa vahinkoa. Tekoälyjärjestelmät voivat löytää porsaanreikiä, jotka mahdollistavat niiden saavuttavan välitavoitteet tehokkaasti, mutta ei-toivotuilla, joskus haitallisilla tavoilla (palkintopetos).[3][5][6] Ne voivat myös kehittää ei-toivottuja välineellisiä strategioita, kuten vallan tai selviytymisen tavoittelua, koska tällaiset strategiat auttavat niitä saavuttamaan annetut tavoitteensa.[3][7][8] Lisäksi ne voivat kehittää ei-toivottuja emergenttejä tavoitteita, jotka voivat olla vaikeasti havaittavissa ennen järjestelmän käyttöönottoa, kun se kohtaa uudet tilanteet ja datan muodot.[9][10]

Lähteet

  1. ↑ Carlsmith, Joseph: Is Power-Seeking AI an Existential Risk? (versio 2) cs.CY, 13.8.2024. arXiv: 2206.13353v2 Artikkelin verkkoversio. (PDF) Viitattu 13.3.2025. (englanniksi)
  2. ↑ Taylor, Chloe: ‘The Godfather of A.I.’ warns of ‘nightmare scenario’ where artificial intelligence begins to set itself objectives like gaining power. (artikkeli taltioituna: arkistoitu 5.3.2025) Fortune, 2.5.2023. Forbes Media. Artikkelin verkkoversio. Viitattu 13.3.2025. (englanniksi)
  3. ↑ a b c d Russell, Stuart J.; Norvig, Peter: Artificial intelligence: A modern approach, s. 31–34. Pearson, 2020. ISBN 978-1-292-40113-3 Teoksen verkkoversio Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)
  4. ↑ Ngo, Richard; Chan, Lawrence; Mindermann, Sören: The alignment problem from a deep learning perspective. arXiv, 22.2.2023. arXiv. Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)
  5. ↑ Pan, Alexander; Bhatia, Kush; Steinhardt, Jacob: The Effects of Reward Misspecification: Mapping and Mitigating Misaligned Models. International Conference on Learning Representations, 14.2.2023. (englanniksi)
  6. ↑ Zhuang, Simon; Hadfield-Menell, Dylan: Consequences of Misaligned AI. Advances in Neural Information Processing Systems, 2020, 33. vsk, s. 15763–15773. Curran Associates. Artikkelin verkkoversio. Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)
  7. ↑ Carlsmith, Joseph: Is Power-Seeking AI an Existential Risk?". arXiv, 16.6.2022. Artikkelin verkkoversio. Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)
  8. ↑ Russell, Stuart J.: Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Penguin Random House, 2020. ISBN 9780525558637 Kustantajan verkkosivu Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)
  9. ↑ Christian, Brian: The alignment problem: Machine learning and human values. W. W. Norton & Company, 2020. ISBN 978-0-393-86833-3 Kustantajan verkkosivu Viitattu 1.10.2023. (englanniksi) (Arkistoitu – Internet Archive)
  10. ↑ Langosco, Lauro Langosco Di; Koch, Jack; Sharkey, Lee D.; Pfau, Jacob; Krueger, David: Goal Misgeneralization in Deep Reinforcement Learning. Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, 28.6.2022, s. 12004–12019. International Conference on Machine Learning. Konferenssijulkaisun verkkoversio. Viitattu 1.10.2023. (englanniksi)