CC BY-NC-ND
14
Бажанов В. А. Искусственный интеллект и технологии Big Data (больших данных) : тернистый путь сквозь туман метафор // Философия. Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. — С. 251-256.
Валентин Бажанов*
Искусственный интеллект и технологии Big Data (больших данных)**
тернистый путь сквозь туман метафор DOI: 10.17323/2587-8719-2023-3-251-256.
Если попытаться в достаточно сжатой форме подвести итоги проведенной дискуссии, то можно сказать, что все ее участники были солидарны с тем, что прогресс в разработке искусственного интеллекта (AI) и технологии Big Data (больших данных) настолько внушителен, что претендует, несмотря на более чем семидесятилетнюю историю, на описание в терминах революционных изменений. Действительно, в последние годы люди часто сталкиваются и в обыденной жизни, и в социально-политической сфере с некоторыми информационными продуктами, которые сгенерированы AI и/или Big Data. Какие-то продукты, как справедливо отмечает Е. А. Жарков (Жарков, 2023), заставляют не только тревожиться по поводу порой неразборчивых решений, отвечающих установкам алгоритмоцентризма и датацентризма, но и обоснованно беспокоиться о возможности перерождения дигитальной демократии в дигитальный авторитаризм. Об этой опасности упоминает и Л. А. Тухватулина (Тухватулина, 2023). Такого рода возможность поднимает острую и чрезвычайно актуальную проблему использования достижений AI и Big Data властными структурами во благо не всего общества и его отдельных членов, а самой власти в плане расширения
'Бажанов Валентин Александрович, д. филос.н., профессор; исследователь, Межрегиональная общественная организация «Русское общество истории и философии науки» (Москва), vbazhanov®yandex.ru, ORCID: 0000-0002-0336-9570.
**© Бажанов, В. А. © Философия. Журнал Высшей школы экономики.
Благодарности: исследование выполнено при финансовой поддержке РНФ проект №21—18—00428 «Политическая субъектность современной науки: междисциплинарный анализ на перекрестье философии науки и философии политики» в Русском обществе истории и философии науки.
ее полномочий, консервации позиций и сохранения привилегированного статуса продолжительное время.
Думаю, что для того, чтобы избежать такого рода неприятной перспективы, явно недостаточно разработать основы техноэтики, которые уже достаточно четко обрисованы и регулируют взаимоотношения разработчиков информационных технологий, их сообществ и в некоторой степени формат их общения с властью (см., например: Малюк и др., 2011; Алексеев и Алексеева, 2021). Скажем, такого рода этические нормативы пока слабо (или вообще никак не) регулируют все более популярные у власти, непрозрачные для широкой валидизации процедуры электронного волеизъявления (голосования) граждан.
Однако нельзя не согласиться с С. В. Шибаршиной (Шибаршина, 2023) в том, что проблема создания полноценной системы сдержек и противовесов в виде реально, а не декоративно работающего законодательства стоит во весь рост—предстоит ее еще серьезно обдумать, а также отыскать эффективные способы ее решения. Эта задача нетривиальна не только по своему содержанию: в условиях зачастую фактического отсутствия действующей системы сдержек и противовесов она приобретает особую актуальность с точки зрения выбора траектории развития обществом—траектории, которая может не соответствовать приоритетам и установкам властных акторов.
Полагаю, что использование методов AI и Big Data во благо общества, общества и власти или только власти прямо пропорциональна степени зрелости дигитального авторитаризма. В любом случае это инструмент., и в этом смысле Е. В. Масланов совершенно прав (Масланов, 2023), но этот инструмент может быть применен как скальпель искусного хирурга, спасающего больного человека, но и как нож коварного и безжалостного убийцы. Поэтому не думаю, что можно согласиться с Евгением Валерьевичем в том, что это «всего лишь» инструмент. На самом деле эта метафора допустима только и исключительно в конкретном контексте, т. е. функционал «инструмента» крепко связан с предметами, с которыми он работает; целеполагание сопряжено с этой работой и человеком, осуществляющим работу или выступающим экспертом, оценивающим перспективы и возможные результаты работы (Hansen & Quinon, 2023). Нельзя не прислушаться ко мнению В.Н. Поруса, который, во-первых, апеллирует к наличному у человечества опыту восприятия и рецепции новых крупных прорывов в науке и технологиях и, во-вторых, справедливо замечает, что нельзя «доверять решение
главных человеческих проблем машинам (или каким-то иным сверхчеловеческим силам)» (Порус, 2023). Тем более нельзя доверять по той причине, что скорость развития социальных институтов в сравнении со скоростью развития технологий заметно ниже (Тухватулина, 2023).
Утверждая революционный характер влияния на общество и человека AI и Big Data, нельзя не отдавать себе отчета в том, что понятия искусственного интеллекта, глубокого обучения (deep learning), нейронных сетей и т. п. в значительной мере были и еще будут довольно долго оставаться метафорами. Хотя алгоритмы глубокого обучения являются едва ли не ключевыми в создании AI и использовании Big Data, но методы понимания текста (и тем более контекста) основаны на механическом переборе словаря, который должен постоянно расширяться (Tamir & Shech, 2023). В мозге человека, способном действительно понимать, 85 миллиардов нейронов, а на настоящий момент наиболее успешная программа нейронной сети, призванная смоделировать функции мозга, способна воссоздать мозг примитивного червя, который состоит из чуть более чем 300 нейронов.
Восторг, связанный с конструкцией ChatGPT (даже в последней на момент написания данных строк версии 4), с одной стороны, думается, оправдан, поскольку возможности этого чата существенно превосходят возможности предшествующих аналогичных вероятностных алгоритмов, а с другой — чрезмерен, поскольку, несмотря на словарь в размере триллиона слов, результаты работы этого чата часто нуждаются в серьезной коррекции. «Это совсем не интеллект в буквальном смысле этого понятия», — замечает специалист-обозреватель по тематике AI ведущего американского информационного агентства Bloomberg (Olson, 2023). Однако осмысление последствий широкого использования аналогичных GPT чатов, разрабатывающихся многими компаниями, крайне важная задача, которая должна решаться в процессе трансдисциплинарных исследований (Binz & Schulz, 2023).
Например, трудно объяснить, как малочисленная по количеству сотрудников компания OpenAI (их всего 155), разрабатывающая ChatGPT, смогла не только опередить конкурентов, но и серьезно вырваться вперед в соревновании с такими гигантами, как Amazon, Google, Apple, Meta Platforms и Microsoft1, в которых тысячи (а иногда и десятки тысяч) сотрудников заняты разработкой аналогичных чатов.
1 Справедливости ради следует заметить, что Microsoft финансово поддерживает OрenAI (потратил на поддержку более 10 миллиардов долларов) и располагает частью
Здесь мы сталкиваемся с проблемой исследования природы творчества в сообществах, занимающихся информационными технологиями и предпринимающих попытки использовать эти технологии в политике. В какой мере эта природа приоткрыла нам свою глубинную машинерию? Короче говоря, развитие AI и Big Data ставит множество нетривиальных проблем и перед философией, и перед психологией, и перед другими социально-гуманитарными дисциплинами. Состоявшаяся дискуссия сделала всего лишь первые шаги в попытке обозначить какие-то проблемы из этого сегмента исследований.
Литература
Алексеев А. П., Алексеева И. Ю. Судьба интеллекта и миссия разума. Философия
перед вызовами эпохи цифровизации. — М. : Проспект, 2021. Жарков Е. А. Политическая субъектность науки в свете «дато-центризма» //
Философия : Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. Малюк А. А., Полянскова О. Ю., Алексеева И. Ю. Этика в сфере информационных технологий. — М. : Телеком, 2011. Масланов Е. В. Политический потенциал цифровых технологий // Философия :
Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. Порус В. Н. Политическая субъектность науки перед вызовами искусственного интеллекта технологий // Философия : Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. Тухватулина Л. А. Быстрые технологии и инертные институты : о месте социально-гуманитарного знания в осмыслении перспектив AI // Философия : Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. Шибаршина С. В. Эволюция алгоритмов : на пути к технократии? // Философия :
Журнал Высшей школы экономики. — 2023. — Т. 7, № 3. Binz M., Schulz E. Using Cognitive Psychology to Understand GTP-3 // PNAS. — 2023.
Hansen J. U., Quinon P. The Importance of Expert Knowledge in Big Data and
Machine Learning // Synthese. — 2023. Olson P. There's No Such Thing as Artificial Intelligence / The Washington Post. — 2023. — URL: https://www.washingtonpost.com/business/2023/03/26/even-with-chat-gpt-4-there-s-no-such-thing-as-artificial-intelligence/3d1c438c-cba3-11ed-9cc5-a58a4f6d84cd_story.html (visited on Mar. 28, 2023). Tamir M., Shech E. Machine Understanding and Deep Learning Representation // Synthese. — 2023. — Vol. 201, no. 2. — P. 1-27.
акций компании, но не является собственником OрenAI и не определяет ее стратегическую линию развития.
Bazhanov, V. A. 2023. "Iskusstvennyy intellekt i tekhnologii Big Data (bol'shikh dannykh) [Artificial Intelligence and Big Data Technologies]: ternistyy put' skvoz' tuman metafor [Thorny Path through the Fog of Metaphors]" [in Russian]. Filosofiya. Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Philosophy. Journal of the Higher School of Economics] 7 (3), 251-256.
Valentin Bazhanov
Doctor of Letters in Philosophy, Professor, Researcher Russian Society for the History and Philosophy of Science (Moscow, Russia); orcid: 0000-0002-0336-9570
Artificial Intelligence and Big Data Technologies
Thorny Path through the Fog of Metaphors
DOI: 10.17323/2587-8719-2023-3-251-256.
REFERENCES
Alekseyev, A. P., and I. Yu. Alekseyeva. 2021. Sud'ba intellekta i missiya razuma. Filosofiya pered vyzovami epokhi tsifrovizatsii [The Fate of the Intellect and the Mission of the Mind. Philosophy before the Challenges of the Era of Digitalization] [in Russian]. Moskva [Moscow]: Prospekt.
Binz, M., and E. Schulz. 2023. "Using Cognitive Psychology to Understand GTP-3." PNAS.
Hansen, J. U., and P. Quinon. 2023. "The Importance of Expert Knowledge in Big Data and Machine Learning." Synthese.
Malyuk, A. A., O.Yu. Polyanskova, and I.Yu. Alekseyeva. 2011. Etika v sfere informatsion-nykh tekhnologiy [Ethics in the Field of Information Technology] [in Russian]. Moskva [Moscow]: Telekom.
Maslanov, Ye. V. 2023. "Politicheskiy potentsial tsifrovykh tekhnologiy [The Political Potential of Digital Technologies]" [in Russian]. Filosofiya [Philosophy]: Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Journal of the Higher School of Economics] 7 (3).
Olson, P. 2023. "There's No Such Thing as Artificial Intelligence." The Washington Post. Accessed Mar. 28, 2023. https://www.washingtonpost.com/business/2023/03/26/even-with-c hat-gpt-4-there-s-no-such-thing-as-artificial-intelligence/3d1c438c-cba3--11ed-9cc5-a58a4f6d84cd_story.html.
Porus, V. N. 2023. "Politicheskaya sub''yektnost' nauki pered vyzovami iskusstvennogo intellekta tekhnologiy [Political Agency of Science in the Face of the Challenges of Artificial Intelligence]" [in Russian]. Filosofiya [Philosophy]: Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Journal of the Higher School of Economics] 7 (3).
Shibarshina, S.V. 2023. "Evolyutsiya algoritmov [The Evolution of Algorithms]: na puti k tekhnokratii? [On the Way to Technocracy?]" [In Russian]. Filosofiya [Philosophy]: Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Journal of the Higher School of Economics] 7 (3).
Tamir, M., and E. Shech. 2023. "Machine Understanding and Deep Learning Representation." Synthese 201 (2): 1-27.
Tukhvatulina, L.A. 2023. "Bystryye tekhnologii i inertnyye instituty [Fast Technologies and Slow Institutions]: o meste sotsial'no-gumanitarnogo znaniya v osmyslenii perspektiv AI [About the Place of Social and Humanitarian Knowledge in Understanding of the Prospects of AI]" [in Russian]. Filosofiya [Philosophy]: Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Journal of the Higher School of Economics] 7 (3).
Zharkov, Ye. A. 2023. "Politicheskaya sub''yektnost' nauki v svete 'dato-tsentrizma' [Political Agency of Science in the Context of Data Centrism]" [in Russian]. Filosofiya [Philosophy]: Zhurnal Vysshey shkoly ekonomiki [Journal of the Higher School of Economics] 7 (3).
