“人類面臨的許多問題并不僅僅是技術(shù)問題，還需要我們?yōu)榱烁蟮睦嬖谏鐣?huì)和經(jīng)濟(jì)中進(jìn)行協(xié)調(diào)。”“要想人工智能技術(shù)能夠提供幫助，它需要直接學(xué)習(xí)人類的價(jià)值觀。”

(相關(guān)資料圖)

——DeepMind 研究科學(xué)家 Raphael Koster

人工智能（AI），能否推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)入真正的智能化時(shí)代？

盡管經(jīng)過 60 多年的發(fā)展，人工智能行業(yè)已經(jīng)取得了突破性的進(jìn)展，且被廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)社會(huì)的方方面面，但構(gòu)建與人類價(jià)值觀一致的人工智能系統(tǒng)，仍然是一個(gè)尚未解決的問題。

如今，一項(xiàng)來自英國(guó)人工智能公司 DeepMind 的最新研究，或許能為人工智能行業(yè)從業(yè)者解決這一問題提供一個(gè)全新的思路。

據(jù)介紹，DeepMind 的人工智能系統(tǒng)在一個(gè) 4 人在線經(jīng)濟(jì)游戲中，通過向 4000 多人學(xué)習(xí)以及在計(jì)算機(jī)模擬中學(xué)習(xí)，不僅學(xué)會(huì)了制定如何重新分配公共資金的政策，而且表現(xiàn)十分優(yōu)異，戰(zhàn)勝了其他人類玩家。

該游戲涉及玩家決定是保留一筆貨幣捐贈(zèng)，還是與其他人分享，以實(shí)現(xiàn)集體利益。

相關(guān)研究論文以“Human-centred mechanism design with Democratic AI”為題，于 7 月 5 日在線發(fā)表在權(quán)威科學(xué)期刊 Nature Human Behaviour 上。

（來源：Nature Human Behaviour）

英國(guó)約克大學(xué)助理教授安妮特·齊默爾曼（Annette Zimmermann）警告說，“不要把民主狹隘地等同為尋找最受歡迎政策的“偏好滿足”（preference satisfaction）系統(tǒng)?！?/p>

她還表示，民主不僅僅是讓你最喜歡的政策得到最好的執(zhí)行——它是創(chuàng)造一個(gè)過程，公民可以在這個(gè)過程中平等地相互接觸和商議（事情）。

由 AI 設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)機(jī)制

人工智能研究的最終目標(biāo)是構(gòu)建有益于人類的技術(shù)——從幫助我們完成日常任務(wù)到解決社會(huì)面臨的重大生存挑戰(zhàn)。

如今，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)解決了生物醫(yī)學(xué)的主要問題，并幫助人類應(yīng)對(duì)環(huán)境挑戰(zhàn)。然而，人工智能在幫助人類設(shè)計(jì)公平和繁榮社會(huì)方面的應(yīng)用還有待開發(fā)。

在經(jīng)濟(jì)學(xué)和博弈論中，被稱為機(jī)制設(shè)計(jì)的領(lǐng)域研究如何最優(yōu)地控制財(cái)富、信息或權(quán)力在受到激勵(lì)的行為者之間的流動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。

在此工作中，研究團(tuán)隊(duì)試圖證明：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）代理可以用來設(shè)計(jì)一種經(jīng)濟(jì)機(jī)制，這種經(jīng)濟(jì)機(jī)制能夠得到被激勵(lì)人群的偏好。

在這個(gè)游戲中，玩家一開始擁有不同數(shù)量的錢，必須決定貢獻(xiàn)多少來幫助更好地發(fā)展一個(gè)公共基金池，并最終獲得一部分作為回報(bào)，且會(huì)涉及反復(fù)決定是保留一筆貨幣捐贈(zèng)，還是與其他玩家分享，以獲得潛在的集體利益。

研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)代理，來設(shè)計(jì)一個(gè)重新分配機(jī)制，即在財(cái)富平等和不平等的情況下將資金分享給玩家。

共享收益通過兩種不同的再分配機(jī)制返還給玩家，一種是由該人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的，另一種是由人類設(shè)計(jì)的。

圖｜游戲設(shè)計(jì)（來源：Nature Human Behaviour）

在由人工智能制定的政策中，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)每個(gè)玩家貢獻(xiàn)的啟動(dòng)資金數(shù)量重新分配公共資金，以此來減少玩家之間的財(cái)富差距。

相比于“平等主義”方法（不管每個(gè)玩家貢獻(xiàn)多少都平均分配資金）和“自由主義”方法（根據(jù)每個(gè)玩家的貢獻(xiàn)占公共資金的比例分配資金），該政策從人類玩家手上贏得了更多的選票。

同時(shí)，該政策也糾正了最初的財(cái)富失衡，制止了玩家的“搭便車”行為，除非玩家貢獻(xiàn)出大約一半的啟動(dòng)資金，否則他們幾乎不會(huì)得到任何回報(bào)。

但是，研究團(tuán)隊(duì)也警告道，他們的研究成果并不代表“人工智能治理”（AI government）的配方（recipe），他們也不打算為政策制定專門構(gòu)建一些由人工智能驅(qū)動(dòng)的工具。

值得信任嗎？

研究結(jié)果表明，通過在激勵(lì)相容的經(jīng)濟(jì)游戲中設(shè)計(jì)一種人類明顯更喜歡的機(jī)制，人工智能系統(tǒng)可以被訓(xùn)練來滿足民主目標(biāo)。

在此次工作中，研究團(tuán)隊(duì)使用人工智能技術(shù)來從頭學(xué)習(xí)重新分配方案，這種方法減輕了人工智能研究人員——他們自己可能有偏見或不代表更廣泛的人群——選擇一個(gè)領(lǐng)域特定目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化的負(fù)擔(dān)。

這一研究工作也提出了幾個(gè)問題，其中一些在理論上具有挑戰(zhàn)性。例如，有人可能會(huì)問，把強(qiáng)調(diào)民主目標(biāo)作為一種價(jià)值校準(zhǔn)的方法是否是個(gè)好主意。該人工智能系統(tǒng)可能繼承了其他民主方法的一種傾向，即“以犧牲少數(shù)人為代價(jià)賦予多數(shù)人權(quán)利”。考慮到人們迫切擔(dān)心人工智能的部署方式可能會(huì)加劇社會(huì)中現(xiàn)有的偏見、歧視或不公平，這一點(diǎn)尤為重要。

（來源：Pixabay）

另一個(gè)懸而未決的問題是，人們是否會(huì)信任人工智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)的機(jī)制。如果事先知道裁判的身份，玩家可能會(huì)更喜歡人類裁判而不是人工智能代理裁判。然而，當(dāng)人們認(rèn)為任務(wù)對(duì)人類來說過于復(fù)雜時(shí)，他們頁(yè)往往會(huì)選擇信任人工智能系統(tǒng)。

此外，如果是口頭向玩家解釋這些機(jī)制，而不是通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)，他們的反應(yīng)是否會(huì)有所不同。大量文獻(xiàn)表明，當(dāng)機(jī)制是“根據(jù)描述”而不是“根據(jù)經(jīng)驗(yàn)”時(shí)，人們的行為有時(shí)會(huì)有所不同，特別是對(duì)于冒險(xiǎn)的選擇。然而，人工智能設(shè)計(jì)的機(jī)制可能并不總是可以用語言表達(dá)的，在這種情況下觀察到的行為似乎可能完全取決于研究團(tuán)隊(duì)所采用的描述的選擇。

在論文的最后，研究團(tuán)隊(duì)還強(qiáng)調(diào)，這一研究結(jié)果并表示他們支持某種形式的“人工智能治理”，即自主代理在沒有人工干預(yù)的情況下做出政策決定。

他們希望，該方法的進(jìn)一步開發(fā)將提供有助于以真正符合人類的方式解決現(xiàn)實(shí)世界問題的工具。

參考鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41562-022-01383-x

https://www.deepmind.com/publications/human-centred-mechanism-design-with-democratic-ai

https://www.newscientist.com/article/2327107-deepminds-ai-develops-popular-policy-for-distributing-public-money/

標(biāo)簽： 人工智能 人工智能系統(tǒng) 重新分配