Sztuczna inteligencja jest lepsza w podziale bogactwa niż ludzie

Metoda redystrybucji środków, którą wymyśliła sztuczna inteligencja, spodobała się uczestnikom badania bardziej od tradycyjnych.
.get_the_title().

Generalnie zgadzamy się co do tego, że na świecie istnieją ogromne nierówności ekonomiczne, którym należy zapobiegać, a nieproporcjonalna dystrybucja bogactwa na świecie to coś, z czym trzeba walczyć. Trudno jednak o jednomyślność, jeśli chodzi o sposób, w jaki należałoby to robić. I nic dziwnego, bo teorii dotyczących redystrybucji jest sporo. – Politolodzy i ekonomiści często spierają się o to, które mechanizmy sprawią, że nasze społeczeństwa będą funkcjonować najsprawiedliwiej i najefektywniej – tłumaczy Raphael Koster z brytyjskiej firmy DeepMind, która zajmuje się sztuczną inteligencją.

Koster wraz z grupą naukowców z DeepMind postanowił sprawdzić, kto sprawiedliwiej dysponuje funduszami – AI czy ludzie.

Maszynom obcy jest pluralizm poglądów, dlatego też naukowcy chcieli skonstruować jak najbardziej sprawiedliwy algorytm, który weźmie pod uwagę różne punkty widzenia. Badacze nakarmili algorytm uczenia maszynowego solidną porcją danych i pozwolili mu uczyć się aż od 4 tys. osób.

fot. getty images

Następnie AI grała z ludźmi w ekonomiczną grę online. Podczas rozgrywki środki były dystrybuowane między graczy wedle trzech tradycyjnych paradygmatów redystrybucji – ściśle egalitarnego, libertariańskiego i liberalno-egalitarnego. Każdy z nich inaczej wynagradza inwestycje.

Zastosowano także czwartą metodę, którą nazwano Human Centered Redistribution Mechanism (HCRM) – wykorzystywała ona zarówno dane zwrotne od graczy, jak i te wytworzone przez wirtualnych agentów stworzonych do naśladowania ludzkich zachowań.

Okazało się, że HCRM stał się w grze najpopularniejszą metodą redystrybucji środków – podobał się graczom znacznie bardziej niż tradycyjne paradygmaty, a także bardziej niż to, co wymyślili samodzielnie. – Sztuczna inteligencja odkryła mechanizm, który naprawił początkową nierównowagę bogactwa i z powodzeniem zdobyła większość głosów. Pokazujemy, że do dystrybucji finansów można wykorzystać te same demokratyczne narzędzia do osiągania konsensusu, które są szeroko używane w społeczeństwie ludzkim do wyboru przedstawicieli, decydowania o polityce publicznej lub wydawania sądów prawnych – mówią naukowcy. Jest jednak jedno ale – gracze głosowali za metodą HCRM, nie wiedząc, że stoi za nią AI. Czy dalej byliby za, gdyby to wiedzieli?

Naukowcy podkreślają, że ich badania nie mają jednak na celu zastąpienia tradycyjnych metod sztuczną inteligencją, a włączenie jej w opracowywanie lepszych metod redystrybucji. – Postrzegamy demokratyczną sztuczną inteligencję jako metodologię badawczą do projektowania potencjalnie korzystnych mechanizmów, a nie przepis na wdrażanie sztucznej inteligencji w sferze publicznej – tłumaczą.

Zdjęcie główne: Sharon McCutcheon/Unsplash
Tekst: NS

Preloader spinner
Print
Print Text
Zobacz więcej
Wybierz region
Facebook