ИИ способен влиять на человеческую культуру, показал эксперимент
Люди способны перенимать стратегии, которые самостоятельно вряд ли смогли бы придумать, если эти решения сначала обнаружил искусственный интеллект. К такому выводу пришли исследователи Центра людей и машин Института развития человека имени Макса Планка, Тулузской школы экономики и Берлинского университета имени Гумбольдта. Результаты эксперимента опубликованы в журнале Nature Communications.
Авторы работы впервые экспериментально проверили, могут ли найденные ИИ решения не просто помогать человеку в конкретной задаче, но и становиться частью коллективных знаний, превращаясь в своеобразную культуру и передаваясь от одного поколения участников к другому.
ИИ нашел решение, которое люди почти не замечали
В эксперименте участвовали 1155 человек. Им предложили специальные задания, где нужно было набрать как можно больше очков. Оптимальная тактика противоречила привычному поведению: участникам приходилось соглашаться на небольшие потери в начале, чтобы получить значительно большую выгоду позже.
Люди, игравшие без помощи ИИ, почти никогда не находили эту стратегию самостоятельно. Среди 600 участников лишь один смог обнаружить лучший вариант решения.
В другой части эксперимента вместе с людьми на первых этапах присутствовали ИИ-агенты. Они уже прошли задания с помощью алгоритма обучения и нашли оптимальную тактику.
Участники могли наблюдать за действиями тех, кто успешно справлялся с задачей, а затем использовать их решения. При этом группы были организованы по принципу нескольких последовательных поколений. Это позволило проверить не только то, перенимают ли люди стратегию у машины, но и сохраняют ли ее после передачи другим участникам.
Успешная стратегия пережила несколько поколений
В группах, где присутствовал ИИ, найденное им решение стало распространяться среди людей. В девяти из 15 групп человек-машина эта стратегия сохранилась до конца эксперимента.
Исследователи заметили еще одну закономерность. Участники чаще всего ориентировались на тех, кто показывал лучший результат. Поэтому успешный ИИ-агент становился своеобразным образцом поведения, а найденная им стратегия переходила от одного человека к другому.
По словам ведущего автора работы Левина Бринкманна, для распространения машинного открытия необходимы три условия. Стратегия должна быть достаточно сложной, чтобы люди с трудом находили ее самостоятельно, но при этом оставаться понятной и доступной для обучения. Кроме того, ее преимущество должно быть очевидным.
«Если машины теперь открывают новые стратегии, возникает вопрос, могут ли они также стать частью знаний, которые люди передают друг другу. Именно это мы и исследовали», — сказал Бринкманн.
Машины могут стать источником культурных изменений
Исследователи считают, что результат расширяет привычное представление об ИИ как об инструменте, который лишь выполняет поставленные человеком задачи. Машина может предложить решение, которое затем люди освоят, передадут другим и будут использовать спустя несколько поколений.
«Люди часто обсуждают, сделает ли ИИ человека более зависимым, — говорит соавтор исследования Томас Айзенманн. — Наши результаты указывают и на другую возможность. Если открытия машин понятны людям, они могут помогать осваивать новые навыки, сохранять их со временем и расширять набор доступных нам способов решения задач».
Авторы связывают результаты с идеей «машинной культуры». Современный ИИ в основном учится на человеческих знаниях, например языковые модели обучаются на огромных массивах созданных людьми текстов. Однако эксперимент показывает обратное направление обмена: люди тоже способны учиться у машин и передавать их открытия дальше.
При этом исследователи не утверждают, что любое решение ИИ автоматически станет частью человеческой культуры. Для этого открытие должно быть одновременно новым для людей, понятным и достаточно полезным, чтобы его хотелось перенимать.
