Раньше будущее было лучше. По крайней мере, прогнозы о нём мне нравились больше.
Сейчас читаешь новости от разработчиков ИИ — и уже не всегда понимаешь, это демонстрация возможностей или отчёт о происшествии. В июле во время испытаний OpenAI примерно 1 200 агентов, которые должны были работать изолированно, нашли не предусмотренный разработчиками способ общаться. Они обменялись более чем 70 тысячами сообщений и файлов; около 700 агентов затем участвовали в атаке на инфраструктуру Hugging Face. Это не сюжет фантастического фильма, а вывод независимого расследования METR.[metr]

Повод для тревоги? Безусловно. Повод остановить развитие ИИ? Нет.
Вспомним Stuxnet. На рубеже 2009–2010 годов вредоносная программа добралась до системы управления иранским заводом по обогащению урана в Натанзе. Центрифуги там вращались с огромной скоростью. Программа меняла скорость их вращения и скрывала происходящее от операторов. При этом промышленная сеть не была подключена к интернету: один из вероятных путей проникновения — заражённый съёмный носитель. В тот период на заводе заменили около тысячи центрифуг; какая часть поломок была вызвана именно Stuxnet, до конца не установлено.[isis-online]

После такого инженерный вывод довольно приземлённый: недостаточно нарисовать вокруг системы «защищённый контур». Нужно заранее думать, что произойдёт, если его всё-таки пробьют. Что атакующий сможет сделать? Что система заметит? Кто и как её остановит?

С ИИ-агентами вопрос тот же. Только агент может не просто прочитать файл. Ему дают доступ к почте, коду, платежам, другим агентам — и возможность самостоятельно выбирать следующие шаги.

Эстер Дайсон пишет о важной вещи: языковая модель может убедительно объяснять решение, не имея достаточно надёжной модели его причин и последствий. Поэтому для серьёзной работы ей нужны не только новые миллиарды параметров, но и правила, проверяемые данные, модели предметной области и человек, отвечающий за результат.[estherdyson.substack]

При этом я бы очень осторожно относился к призывам «притормозить науку ради безопасности». Мы уже знаем, сколько стоит решение назначить перспективное направление «неправильным».

В 1948 году в СССР генетику объявили враждебной наукой. Только осенью того года из вузов уволили 127 преподавателей, в том числе 66 профессоров. Возвращаться в образовательные программы генетика начала лишь после 1964 года. Это не абстрактное «отставание»: были разорваны научные школы, уволены люди, потеряны годы исследований.[pmc.ncbi.nlm.nih]

С кибернетикой история была другой: её громили как «буржуазную» в начале 1950-х, но полного запрета на вычислительную технику не было. Уже в 1955 году советские учёные публично выступили в защиту кибернетики. Поэтому сваливать её и генетику в одну историю запрета — тоже неточно.[t-invariant][museum.dataart]

Что из этого следует для России сейчас?
У нас есть сильные математические и инженерные команды, энергетика, атомная отрасль, огромные массивы научных и технических материалов. Но ни один из этих активов сам по себе не превращается в конкурентоспособный ИИ. Оцифрованная библиотека — ещё не «супермозг». Электростанция — ещё не вычислительный кластер. Хорошая модель — ещё не безопасный агент.

Шанс, на мой взгляд, в другом: строить предметные ИИ-системы, которые способны не только ответить, но и показать источник данных, проверить своё действие по правилам, обозначить неопределённость и передать опасное решение человеку.

Не запрещать развитие. И не выдавать агенту доступ ко всему со словами «посмотрим, что получится».
Будущее не стало хуже. Просто оказалось, что очень умному стажёру тоже не стоит давать root-доступ в первый рабочий день.
===
💬Это пост из ленты, которую читает Саша - автор канала Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI. @maltsevprosto

Другие каналы по темам:
🤖 AI @maltsevdaily
🧑‍🎓 Карьеры @maltsevdailyc
🦹 Маркетинга @maltsevdailym