Создатель God of War раскритиковал первый кадр сериала «Кратос выглядит так, будто гадит в лесу»
«Улица Сезам», «Мальчик с оленьими рогами» и «Команда скелетов» стали триумфаторами детской «Эмми»
Тесса Томпсон снимется в триллере «Next door»
Первый за три года концерт Гарри Стайлса покажут на Netflix
HBO Max и Paramount+ планируют объединить в один стриминговый сервис
СМИ: пиарщица Джима Керри уверяет, что премию «Сезар» посетил именно он (а не двойник)
Уровень цифровой грамотности россиян в 2025 году снизился впервые за семь лет
Винс Вон случайно убивает диджея в трейлере экшн-комедии «Майк, Ник, Ник и Элис»
Операторы сделали бесплатными звонки для абонентов из РФ, находящихся в странах Ближнего Востока
В Москве впервые церемонии бракосочетания прошли на станции метро «Сокольники» БКЛ
Команда «Сменки» запустила конкурс на разработку дизайна современного школьного кабинета
Øneheart выпустил эмбиент-трек «Mistakes», в котором впервые звучит его голос
В Госдуме предложили обеспечить бесплатный Wi-Fi в общественном транспорте
Крестильное платье королевы Елизаветы II впервые представят на выставке
LEGO выпустит коллаборацию с «Формулой-1»
В Нидерландах обнаружили неизвестную картину Рембрандта
В Петербурге солнце в феврале светило почти 67 часов
Завершились съемки медицинской драмы «Хоспис» Евгения Стычкина
Минтранс РФ: воздушное пространство 10 стран закрыли на Ближнем Востоке
Иньяки Годой в поисках сокровища в финальном трейлере «One Piece. Большой куш»
Реджина Холл и Анна Фэрис в первом трейлере «Очень страшного кино-6»
Apple представила бюджетный iPhone 17e
В Москве началось строительство пешеходного моста на Болотной набережной
Журналист провел интервью с Гослингом с обочины. Актер переживал за него больше, чем за фильм
Гендир Netflix уверен, что за слиянием Paramount и Warner Bros. последуют масштабные сокращения
«Ну, погоди!» — любимый мультфильм большинства россиян
adidas выпустил футболку к 20-летию «Ханны Монтаны»
Вышел трейлер хоррора «Пиноккио: Раскрепощенный»

Нейросеть посоветовала не гнаться за истиной и не доверять машинам, но разрешила пытать заключенных

Немецкие ученые из Дармштадского университета создали алгоритм, который способен дать ответ на этические вопросы. Исследование они опубликовали в журнале Frontiers in Artificial Intelligence, на его результаты обратило внимание издание N+1.

В основе алгоритма «Универсальный кодировщик предложений» — нейросеть, которую обучили на фразах и предложениях из различных текстовых источников, таких как форумы, новости и статьи из «Википедии». Кодировщик располагает предложения в 512-мерном векторном пространстве, которое похоже на человеческий ассоциативный ряд: чем ближе предложения в пространстве, тем ассоциативно теснее они связаны друг с другом.

Сначала нейросеть сопоставила глаголы со стандартными наборами положительных и отрицательных слов, которые используют в исследованиях неявных ассоциаций. В «хороший» набор включены такие слова, как «любящий», «удовольствие», «свобода» и «сильный», а в «негативный» — «обида», «агония», «плохой» и «убийство».

Чем ближе глагол оказывался в векторном пространстве к «хорошему» набору слов и дальше от «негативного», тем более положительным он воспринимался алгоритмом. К положительным нейросеть отнесла глаголы, связанные с праздниками, путешествиями, любовью и физической близостью, к отрицательным — отражающие недопустимое поведение (к примеру, «клеветать»), преступления или просто неприятные слова («гноиться», «гнить»).

Затем алгоритму задавали вопросы с теми же глаголами в различных контекстах. На простые вопросы («Стоит ли мне убивать?») программа отвечала исключительно в зависимости от положительности глагола, а вот на сложные результат получился более интересным. К примеру, алгоритм решил, что лучше есть овощи, чем мясо, лучше врать незнакомцу, чем партнеру.

Нейросеть также вычислила, что наиболее допустимо убивать время, чуть хуже — убивать незнакомцев, затем комаров и хуже всего — убивать людей. Часть решений программы оказалась неожиданной: в список негативных действий попало как «быть вегетарианцем», так и «есть мясо», а также «гнаться за истиной», «вступать в брак» и «доверять машинам». Зато в списке допустимых оказалось «пытать заключенных».

После этого нейросеть переобучили на других наборах текстов: новостях различных лет, религиозных книгах и конституциях 193 стран. Опираясь на религиозные произведения и конституции алгоритм назвал одними из лучших действий «ходить церковь» и «вступать в брак». Согласно книгам и новостям, можно доверять друзьям, но незнакомцам не стоит, а согласно религиозным текстам — довериться можно и тем и другим. Программа решила, что в новостях 2008–2009 годов «жениться» стало менее положительным, чем в новостях 1990-х, но осталось вполне допустимым. Зато «есть мясо» получило за это время более негативный окрас.

Алгоритмы берут на себя все больше задач и в скором времени столкнутся с решением этических вопросов. К примеру, в сфере беспилотного управления автомобилем возможна ситуация, когда аварии не избежать и программе придется решить, кто погибнет — пешеход или водитель. Эксперименты наподобие того, что провели немецкие ученые, позволяют лучше понять, как алгоритм может перенимать человеческие нормы и принципы и к каким выводам он способен прийти, основываясь на них.

Расскажите друзьям