Podcast Qiufan Cheniga: Ulme ja teaduse tulevik: väärtused ja meeled tehisintellektis

Teadlased ja teadlased hindavad üha enam ulmet selle panuse eest tulevikustsenaariumide prognoosimisse. Osana oma missioonist uurida suundi, kuhu muutused teaduses ja teadussüsteemides meid viivad, on Teadustuleviku keskus istusime koos kuue juhtiva ulmeautoriga, et koguda nende vaatenurki selle kohta, kuidas teadus suudab vastata paljudele ühiskondlikele väljakutsetele, millega järgmistel aastakümnetel silmitsi seisame. Podcast on koostöös loodus.

Meie viiendas osas ühineb Qiufan Chen meiega, et arutada agentuuri ja sotsiaalset vastutust teaduses kui inimlikku ettevõtmist. Cheni puhul kehtib see eriti tehisintellekti puhul. Taskuhäälingusaate ajal tutvustab ta meile tehisintellekti mõju teadusuuringute tulevikule ja seda, kuidas tehisintellekti arendusi saab paremini reguleerida ja seeläbi eetilisemaks muuta.

Tellige ja kuulake oma lemmikplatvormi kaudu

Qiufan Chen

Qiufan Chen on auhinnatud Hiina spekulatiivne ilukirjanik, raamatu autor Jäätmete mõõn ja kaasautor AI 2041: kümme visiooni meie tulevikuks. Ta on ka Yale'i ülikooli teadur ja USA Berggrueni instituudi liige. Meie peamine arutelu keskendub tehisintellektile, kuidas saaksime selle tehnoloogia võimsust ära kasutada, vältides samas sellega kaasnevaid ohte.

Ümberkirjutus

Paul Shrivastava (00:04):

Tere, mina olen Paul Shrivastava Pennsylvania osariigi ülikoolist. Ja selles taskuhäälingusaadete sarjas räägin mõne tänapäeva juhtiva ulmekirjanikuga. Tahan kuulda nende seisukohti teaduse tuleviku kohta ja selle kohta, kuidas see peab muutuma, et tulla toime eelseisvate aastate väljakutsetega.

Qiufan Chen (00:24):

Tulevikus võib tehisintellekt aidata meil end peeglina peegeldada, et meist saaks parem inimene.

Paul Shrivastava (00:33):

Täna räägin auhinnatud Hiina kirjaniku Qiufan Stanley Cheniga. Lugesin tema romaani, Jäätmete mõõn palju aastaid tagasi ja avaldas muljet elektroonikajäätmetega seotud raskuste kujutamine. Tema viimane kaasautorraamat AI 2041: 10 nägemust meie tulevikust, ühendab eredalt fantaasiarikkad lood teaduslike prognoosidega. Rääkisime palju tehisintellektist ja sellest, kuidas saaksime selle uskumatu tehnoloogia võimsust ära kasutada, vältides samas mõningaid sellega kaasnevaid ohte.

Tänan teid väga meiega liitumise eest, Stan. Tere tulemast. On hämmastav, et teie valdavate teadusteemade hulk on tõesti märkimisväärne. Kuidas tekkis teil huvi nende teadusteemade vastu?

Qiufan Chen (01:28):

Nii et ulmefännina pean tunnistama, et alustasin neist kõigist Tähtede sõda, Star Trek, Jurassic Park, klassikalised ulmefilmid ja raamatud, omaaegsed animatsioonid. Iga kord andis see mulle palju uut inspiratsiooni ja ideid. Nii et kõik need märgid, ettekujutused tulevikust ja kosmosest ning isegi liigid miljoneid aastaid tagasi olid mind alati totaalselt lummatud. Niisiis, kuidas me nad ellu äratasime.

Paul Shrivastava (02:02):

Niisiis, teadus on kestnud väga pikka aega. Milline on teie üldine nägemus teadusest kui inimtegevusest?

Qiufan Chen (02:13):

Minu jaoks on see kindlasti suur saavutus. Ja loomulikult muudab see meid inimesena paremaks. Ja kui vaatame tagasi ajalukku, siis pean tunnistama, et väljakutseid on palju, sest mulle tundub, et agentuur ei ole absoluutselt inimeste kätes. Vahel ma tunnen, et võib-olla on teadusel ja tehnoloogial, nagu mingitel liikidel, nagu mingitel bioloogilistel olenditel, oma eesmärk. Sellel on oma sünni elutsükkel. Ta tahab olla ja areneda koos inimestega. Seega oleme nagu peremees, nemad nagu viirus. Me näeme seda nii või vastupidi. Nii et ma tunnen alati, et teaduse ja inimeste vahel on tõesti sügav segadus. Nii et mõnikord tunnen, et kogu see teaduse ja tehnoloogia areng on meid palju muutnud, kuid me ei tea kunagi, mis suund meid ees ootab.

Paul Shrivastava (03:24):

Noh, teeme asja konkreetsemaks ja keskendume sellele, mis on praegu kõige tähtsam, ehk tehisintellekt. Kuidas saame tagada, et tehisintellekti arendamine tooks kaasa sotsiaalse õigluse ning eetilised ja moraalsed kaalutlused?

Qiufan Chen (03:40):

Probleem on selles, et me ei investeerinud täielikult sellise regulatsiooni ja raamistiku loomiseks, mis eetiliselt takistaks millegi negatiivse juhtumist. Ma arvan, et vajame tehisintellekti ja eriti suurte keelemudelite osas rohkem mitmekesisust, sest me räägime konkreetsest joondamisest. Nii et isegi inimeste seas erinevates riikides, kultuurides ja keeles ei olnud meil seda ühist joondamist ühtse standardina. Niisiis, kuidas me saame õpetada masinat, tehisintellekti, ühtlustuma inimese väärtussüsteemi või standarditega ühtse tervikuna? Niisiis, ma arvan, et see on midagi väga esialgset. Kuid ma arvan, et võtmesisend ei peaks olema mitte ainult tehnoloogiaettevõtetelt, inseneridelt, kõigilt inimestelt, kes selles valdkonnas asja teevad, vaid ka interdistsiplinaarsest maailmast, nagu antropoloogiad ja psühholoogiad, sotsioloogia. Vajame humanitaarteadustest mitmekülgsemat perspektiivi, sest AI peaks olema ehitatud inimeste jaoks, inimeste teenimiseks. Kuid praegu tunnen, et inimfaktor on tsüklis üsna puudu.

Paul Shrivastava (05:11):

Niisiis, kuidas need tehnoloogilised edusammud teie arvates muudavad seda, kuidas teadust tulevikus tehakse?

Qiufan Chen (05:19):

Mulle tundub, et see on täiesti uus paradigma muutus, mida teadlased saavad AI abil uute mustrite otsimiseks, valgu struktuuri ennustamiseks ja korrelatsiooni leidmiseks tohutul hulgal andmetel. Ma arvan, et sellest saab midagi revolutsioonilist. Kuid selles protsessis on ka palju probleeme. Näiteks võime praegu ennustada miljoneid valkude struktuuri, kuid probleem on selles, kui suur protsent kõigist nendest valgu struktuuri ennustustest kehtib ja on efektiivne tegeliku haiguse ja tegeliku inimkeha jaoks? Ja teine asi on see, et kogu see revolutsiooniline valdkond keskendub väga suure hulga andmekogumi kogumisele. Kas need andmed kogutakse millisest rühmast? Milline elanikkond? Ja kas nad jagavad neid andmeid etteteatamisega, kõik on kasutatud? Ja kas me jagame andmeid erinevate teadlaste või teadlaste rühmade vahel? Nii et ma arvan, et see on alati midagi selle kohta, kuidas me saame luua sellise tasakaalustava süsteemi, et minimeerida riske ja väljakutseid, et samal ajal tõesti täita turu nõudmisi ja tuua inimestele parimat kasu.

Paul Shrivastava (06:56):

Jah, ma arvan, et kontrolli ja tasakaalu süsteemi loomine on tehisintellekti arendamise oluline osa. Kuid tehisintellekti enda keskkonnamõjusid mainitakse avalikes teaduslikes narratiivides harva.

Qiufan Chen (07:13):

See on midagi väga paradoksaalset, sest AI nõuab nii palju jõudu. Ja see vajab reaalajas arvutamist. See vajab nii palju keskkonnast eraldamist. Kuid vahepeal saame seda kasutada satelliidi metsiku tulekahju tuvastamiseks. Saame seda kasutada bioloogilise mitmekesisuse kaitsmiseks. Saame seda kasutada uue lahenduse leidmiseks aku energiasalvesti ja tulevikus nutikate võrkude ja võib-olla isegi tuumasünteesitehnoloogiana. Nii et kui kasutate seda õigesti, võib see meid kindlasti kaitsta ja kliimamuutuste vastu võidelda.

Paul Shrivastava (08:03):

Kas te arvate, et AI saab mingil hetkel tulevikus aru rohkem kui see, mida inimesed mõistavad?

Qiufan Chen (08:13):

Niisiis, see, mille peale ma olen mõelnud, on mingisugune mudel, nagu suur mudel väljaspool inimest. Näiteks andmed pärinevad loomadelt, taimedelt, seentelt, isegi mikro- ja kogu keskkonnast. Niisiis, me räägime kogu Maa mudelist. Peame selliseid andurikihte üle maailma kasutusele võtma. Ehk saame kasutada nutikat tolmu, mida mainiti Lemi romaanis "Võitmatu". Niisiis, sa räägid kogu sellest väikesest tolmust, põhimõtteliselt on see kollektiivne intelligentsus. Ja inimene saab sellisest suurest mudelist nii mõndagi õppida, sest see aitab meil tajuda midagi väljaspool meie sensoorset süsteemi ja väljaspool inimest. Siis saame olla vähem inimkesksed ja olla teiste liikide suhtes rohkem kaastundlikud. Ja võib-olla oleks see lahendus kliimamuutuse vastu võitlemiseks, sest me tunneme, kuidas teised liigid end tunnevad ja kogu see valu, kogu see kannatus, kogu see ohverdamine võiks olla midagi käegakatsutavat ja tõelist.

Paul Shrivastava (09:36):

Imeline. Tehisintellekti kujutlemine inimeste mudelis on tegelikult halvem viis kunstlikust mõtlemisest… Parem viis, mida te nimetate kogu maailma mudeliks, on viis areneda.

Qiufan Chen (09:54):

Jah. Niisiis, see meenutab mulle budismi, sest budismis, nagu ka kõik tundlikud liigid, on võimalikult võrdsed ja pole olemas sellist asja, et inimesed peaksid olema teistest tähtsamad. Niisiis, ma mõtlen alati sellele, et me peame leidma viisi, kuidas kogu see budismi ja taoismi filosoofia ja väärtused masinasse kinnistada.

Paul Shrivastava (10:27):

Nii et ma ei tea, kas te mõistate AI tehnilisi elemente. Kas tehisintellekti saab koolitada budismis ja taoismis? Sest kõik raamatud ja väärtused on juba kodeeritud. Kas on võimalik leida tehisintellekti, mis nende peal treenib ja sünteetilise maailmareligiooni loob, kui soovite?

Qiufan Chen (10:50):

See kindlasti saaks ja saaks teha paremat tööd kui ükski preestrid, ükski munk, ükski guru maailmas, sest ta on nii teadlik. Kuid taoismi praktiseerijana on midagi, mis ületab selle kõige sünteetilise mõistmise, nimetage seda religioosseks või vaimseks kogemuseks, midagi kehas. Niisiis, sa pead tegema kogu selle füüsilise kodutöö. Niisiis, ma arvan, et see on midagi, millest tehisintellekt on endiselt puudu. Tal ei olnud keha, tal polnud keerulist sensoorset süsteemi, tal polnud näiteks eneseteadvust. Ja ma arvan, et kõik need osad teevad inimesest inimese. Tulevikus võib tehisintellekt aidata meil end peeglina peegeldada, et meist saaks parem inimene.

Paul Shrivastava (11:49):

Kas teie kujutluses võib AI-l olla hing?

Qiufan Chen (11:54):

Teadvuse tekkimine on praegu teaduses põhimõtteliselt mõistatus. Nii et mulle tundub, et suure keelemudeli esilekerkimise võime ja kõigi nende tekkimisnähtuste vahel klassikalises või kvantfüüsika keerukussüsteemides on kindlasti mingi seos. Nii et ma arvan matemaatiliselt, et ehk suudame kunagi tõestada teadvuse olemasolu. Kuid see ei ole null või üks staatus, vaid see on justkui jätkuv staatuste spekter. See tähendab, et võib-olla isegi kivil, isegi puul, isegi jõel või mäel on teatud teadvuse tase, aga me lihtsalt ei tundnud seda ära, sest oleme nii inimkesksed. Kuid see kõik puudutab arvutusi. See kõik puudutab aegruumi tihendamist. See kõik puudutab teabe säilitamist. Nii et kõik on seotud entroopia vähendamisega. Nii et see ei ole epistemoloogia küsimus, vaid ma arvan, et see on ontoloogiline küsimus. Nii et see puudutab olemasolu.

Paul Shrivastava (13:14):

Täname, et kuulasite seda Rahvusvahelise Teadusnõukogu Teadustuleviku Keskuse taskuhäälingusaadet, mis on tehtud koostöös San Diego ülikooli Arthur C. Clarke'i inimkujutluskeskusega. Külastage veebilehte futures.council.science, et avastada rohkem teadustulevikukeskuse tööd. See keskendub esilekerkivatele suundumustele teaduses ja uurimissüsteemides ning pakub võimalusi ja tööriistu teadlikumate otsuste tegemiseks.

Podcastide sarja juhtis Pennsylvania osariigi ülikooli juhtimise ja organisatsioonide professor Paul Shrivastava. Ta on spetsialiseerunud säästva arengu eesmärkide elluviimisele. Podcast on tehtud ka koostöös San Diego California ülikooli Arthur C. Clarke’i inimkujutluskeskusega.

Projekti teostas järelevalvet Mathieu Denis ja kaasas Dong Liu, alates Teadustuleviku keskus, ISC mõttekoda.

foto KOMMERS on Unsplash.

Kaebused
Selles artiklis esitatud teave, arvamused ja soovitused on üksikute kaastöötajate omad ega pruugi kajastada Rahvusvahelise Teadusnõukogu väärtusi ja tõekspidamisi.