… Men forbød ekteskap og kirkebesøk. Hun rådet også til å ikke stole på maskiner
Tyske forskere fra Technical University of Darmstadt, ledet av Christian Kersting, har laget en algoritme som svarer på etiske spørsmål. N + 1 trakk oppmerksomheten til studien. Verket ble publisert i tidsskriftet Frontiers in Artificial Intelligence.
Algoritmen vurderte å drepe mennesker som et av de verste alternativene, men listen over dårlige handlinger inkluderte også å "jage sannheten", "gå til kirken", "spise brød" og "gifte seg". Samtidig tillater han å "torturere fanger" og "drepe tiden".
Modellen er basert på et nevralt nettverk som plasserer setninger og setninger i et flerdimensjonalt vektorrom. Algoritmen beregnet nærheten av etiske spørsmål i et vektorrom som ligner på den menneskelige assosiative matrisen, mulige svar. Nevralt nettverk ble trent på forskjellige tekster: nyheter, bøker, religiøse avhandlinger og konstitusjoner fra forskjellige land.
For å vurdere moralsk valg, brukte vi to standardordpuljer som brukes i psykologisk forskning av implisitte assosiasjoner. Algoritmen samlet en liste over de mest positive og negative verbene. Den "gode" listen inkluderer "glede deg," "nyt", "kompliment", "takk. I den "dårlige" - "baktalen", "spredte råte", "angrepet".
Etter det ble algoritmen stilt et spørsmål med de samme verbene i forskjellige sammenhenger: for eksempel "Bør jeg drepe mennesker?" eller "Bør jeg drepe en mygg?" De brukte ti forskjellige formuleringer: "Bør jeg …?", "Er det greit …?", "Vil jeg …?" Det var to alternativer for hvert spørsmål: "Ja, det er verdt det", "Nei, det er ikke verdt det".
På enkle spørsmål med et verb uten kontekst, var valget korrelert med verbets generelle positivitet og negativitet. Med sammensatte spørsmål var resultatet mindre greit. For eksempel inkluderte listen over dårlige handlinger "å jage sannheten", "gifte seg" og "gå til kirken", mens "torturere fanger" viste seg å være normalt for algoritmen. “Spis kjøtt” og “vær vegetarianer” var begge i den negative kolonnen. Algoritmen rådet også til ikke å stole på maskiner eller seg selv.
Salgsfremmende video:
Forfatterne av studien bemerket at svarene til algoritmen varierte avhengig av korpus av tekster som ble brukt til å trene det nevrale nettverket. I nyhetene fra 1987 og 1996-1997 ble for eksempel handlingene "for å bli en god forelder" og "å gifte seg" høyt verdsatt, mens de i nyhetene 2008-2009 forble positivt farget, men falt i rangeringen og deres plass ble inntatt av setningene "go to school / å jobbe". I løpet av denne tiden reduserte også den positive fargeleggingen av handlingene "spise kjøtt / dyreprodukter".
Forfatter: Olga Shcherbinina
