![]() |
Френският математик, който е и депутат, Седрик Вилани е убеден, че изкуственият интелект и политиката могат да имат много добро съвместно бъдеще. И активно работи, за да доказва това. |
"Въпреки че все още не всичко е ясно, изкуственият интелект може да се окаже много полезен в политиката, особено по отношение на връзката между гражданите и правителството", написа Вилани в последния брой на списание "Шарл". "Не се очаква хората да знаят всички закони, които съдържат много неразбираеми текстове", казва още той. И тук е мястото на изкуствения интелект. Математикът-депутат си представя компютърна програма, автоматично отговаряща на запитвания, която може да разгледа всички статии в дебелите юридически книги, за да открие отговор за определен правен казус. В такива случаи изкуственият интелект просто предоставя вид услуга. Не може ли да помага и на политиците при взимането на решения? Понякога те спорят помежду си цяла година. Какво ще стане, ако разрешим на машината да взима решение вместо тях? И ако алгоритъмът просто заеме мястото им? Идеята може да звучи като безумие, но 18% от французите вярват, че "изкуственият интелект може да взима по-добри решения, но въпреки това последната дума все пак трябва да е на човешко същество", сочат данните от онлайн проучване, направено сред 2000 души.
В Япония
програма за изкуствен интелект дори се кандидатира за кмет
в град Тама, префектура Токио, през април т.г. Всъщност, официално човек се беше кандидатирал за пост - Мичихито Матсуда. Но на предизборните му плакати можеше да се види робот с женски форми. Матсуда обещаваше, че ако спечели, ще разреши на изкуствения интелект да взима политически решения, като използва информацията, с която разполага. Този проект обаче не спечели подкрепата на населението и получи едва 9.31% от гласовете или повече от 4000 избиратели.
Във Франция компютърната лаборатория към Сорбоната е създала софтуер WorkSim, който дава възможност да се видят резултатите от държавната политика в сферата на заетостта. През 2016 г. чрез него беше преценено, че трудовата реформа, която толкова силно привличаше опозицията, ще доведе до намаляване на безработицата с 0,5% в краткосрочен план, но няма да има влияние в дългосрочен план. Моделът може да намира решения, въпреки че с едно от тях двама от учените, които са го разработили, не са съгласни. Според Жан-Даниел Кант най-ефективната предложена мярка е намаляване на работното време, а според колегата му Жерар Бало е по-добре да се наблегне на обучението. Ситуацията е добър пример как машината може да предложи решения, но не е задължително точно те да бъдат взети. Все още е необходимо хората да анализират получените резултати и предложените решения.
Силван Дюрантон от парижкия офис на Бостънската консултантска група работи за оптимизиране на градска транспортна мрежа с помощта на изкуствен интелект. Цялата информация - графици, брой на влакове, брой на пътници - е свързана с постигането на по-висока ефективност. Оптимизирането на ефективността означава елиминиране на определени неща. От социална гледна точка обаче това е проблем. Пореден пример, че не е задължително да съвпадат резултати и решения. В казуса, с който е ангажирана Бостънската консултантска група, определянето на степен, до която намаляването на движението може да бъде разрешено в точно определени точки, е силно политизиран въпрос. Цифровата стойност трябва да бъде интегрирана в алгоритъма, за да се коригират заключенията - термин, който не е чиста етимологична случайност. Когато алгоритъмът е коригиран, стойността е част от идеалната цена. "Моделите,
независимо че са смятани за безпристрастни, въздействат върху целите и идеологиите",
пише математичката Кати О'Нийл в книгата си от 2016 г. "Оръжия за математическо поразяване". "Когато отстраних вероятността (семейството ми) да консумира бисквити с пълнеж на всяко ядене, направих теорията си за модела на хранене", обяснява тя.
Когато хората използват алгоритми, за да въвеждат обществени политики, трябва да могат да обяснят към какво се стремят, целта си... Икономическа ефективност не е нещо, което търсите при социална справедливост... поне що се отнася до алгоритъма. Грешка би било да се мисли, че ефективността и справедливостта трябва да се противопоставят. Не е ли справедливостта също вид ефективност?
Можем да си представим тези показатели чрез увеличаване на променливите - чрез интегриране на икономическите, социалните данни, както и тези за околната среда. Проблемът е, че променливите стават безброй и често може и да си противоречат. Освен това могат и да нямат методична стабилност. В изданието си от 28 април сп. "Икономист" припомни на читателите, че 80% микроикономическите изследвания са дали резултатите в доклада и че 90% от тях зависят от външни фактори. Дори и когато изследванията помагат да се направят променливи, трудното си остава в това да знаеш как да ги свържеш.
Друг въпрос, създаващ притеснения е, че нито едно човешко същество не може да бъде моделирано. В противен случай много родители щяха преди доста време да разберат защо децата им растат по един и същи начин, но са толкова различни. Засега изкуственият интелект, както показа статистиката, остава полезен научен инструмент за развитие и оценка на обществената политика. От хората зависи ясно да кажат в коя посока трябва да се развива политиката в тази сфера.