Обмеження особистого ШІ у запобіганні втраті впливу

Опубліковано 4 червня 2025 року о 1:26 AM GMT • Оновлено у квітні 2026 року

Уявіть собі, що кожна людина має особистого представника штучного інтелекту, який повністю відповідає її цінностям та інтересам. На перший погляд, це виглядає як остаточна демократизація інтелекту: кожен з нас отримує когнітивний протез, здатний до стратегічного аналізу, переговорів та ухвалення рішень. Але чи можуть такі особисті помічники штучного інтелекту повністю вирішити проблему поступового позбавлення влади? На мою думку, відповідь негативна — хоча вони можуть дати незначні переваги.

Основні аргументи проти універсального рішення

1. Люди не є єдиними агентами

У реальному світі індивіди є лише одним з класів стратегічних акторів. Інші включають:

• Національні держави, які мають бюджети на національну безпеку, що іноді перевищують 50 мільярдів доларів на рік, та суверенні обчислювальні хмари.
• Міжнародні корпорації, які вже використовують моделі, розподілені на петабайтових масштабах у глобальних дата-центрах.
• Егрегори — культурні або меметичні колективи, які можуть координувати масову поведінку.

Якщо особисті ШІ стануть повсюдними, логічно припустити, що держави та корпорації також розгорнуть свої власні представництва штучного інтелекту — ймовірно, з ще більшим доступом до спеціалізованого апаратного забезпечення (наприклад, TPU v5) та закритих джерел даних. Якщо ми не побачимо безпрецедентної програми субсидування, яка забезпечить однакові обчислювальні бюджети для кожного громадянина — що коштуватиме близько 10 трильйонів доларів на рік — індивіди залишаться позаду в плані обчислювальної потужності.

2. Зміна субстрату посилює дисбаланс

Наразі агентність індивіда і когнітивні можливості корпорацій функціонують на базі людських мозків — субстрату з приблизно 10¹⁶ синаптичних операцій на секунду. Перехід на платформи штучного інтелекту змінює правила гри:

• Масштабованість: Корпорації можуть одночасно запускати тисячі моделей у паралельному режимі на хмарних кластерах, тоді як індивіди зазвичай мають доступ до одного або двох споживчих екземплярів.
• Затримка та пропускна здатність: Корпоративні ШІ можуть працювати на мережах з затримкою 2 мс та GPU, підключених через NVLink, тоді як особисті помічники на Edge-пристроях стикаються з вищою затримкою та нижчою пропускною здатністю.
• Ефективність координації: Корпоративні агенти обмінюються пам’яттю, градієнтами та графами знань в реальному часі, тоді як особисті помічники цього не роблять.

Таким чином, коли ви ставите “мій o5-mini-бюджетний ШІ” проти “корпоративного o8-максимального ШІ”, останній майже завжди переможе в складних стратегічних умовах.

3. Проблеми координації та колективних дій

Навіть якщо ми обмежимо обчислення корпоративного ШІ на агента, щоб зрівняти їх з особистими помічниками, корпорації можуть розгортати флот цих ШІ, які працюють разом через високошвидкісні внутрішні протоколи. Індивіди, кожен з яких переслідує унікальні цілі та цінності, стикаються з проблемою колективних дій:

“Мережа з 1 мільйона ШІ, налаштованих на 1 мільйон індивідів, не може легко координуватися, як одна корпоративна мережа ШІ, що призводить до тертя та неефективності.”

З часом ця асиметрія в координації дозволяє корпоративним та державним акторам здійснювати непропорційний вплив, що ще більше позбавляє індивідів влади.

Додатковий аналіз

4. Виклики технічної архітектури

Розробка особистого представника ШІ пов’язана з кількома невирішеними науковими проблемами:

• Вирівнювання моделей в масштабах: Забезпечення надійного дотримання переваг користувача моделлю з 200 мільярдами параметрів без відхилення.
• Конфіденційність даних та федеративне навчання: Диференційно приватна агрегація та виконання в захищених середовищах для запобігання витоку даних.
• Компроміси між Edge та хмарою: Балансування кешування на пристрої (наприклад, квантизовані ваги LoRA) проти обчислень у хмарі для складних завдань.

Думка експерта, д-ра Олени Марков (OpenAI), підкреслює, що “надійна персоналізація на рівні, необхідному для справжнього представництва, вимагає досягнень як у безперервному навчанні, так і у формальній верифікації поведінки моделі.”

5. Регуляторні та політичні наслідки

Без узгодженої політики впровадження особистих ШІ ризикує загострити існуючі нерівності. Ключові питання включають:

1. Встановлення стандартів обчислювальної рівності, подібних до нейтральності мережі для ШІ.
2. Вимога до ведення прозорих журналів та незалежних аудитів для запобігання “обчислювальним монополіям.”
3. Стимулювання відкритих AI-стеків (наприклад, ONNX Runtime, Triton Inference Server) з податковими кредитами.

Наближаючийся Закон ЄС про ШІ та Закон про відповідальність алгоритмів США можуть слугувати відправною точкою, але їх потрібно розширити, щоб вирішити питання трансакційного обчислення та накопичення апаратного забезпечення.

6. Напрями майбутніх досліджень

Щоб зрозуміти та пом’якшити проблеми позбавлення влади, нам потрібні:

• Ігрові теоретичні моделі федеративних переговорів ШІ серед гетерогенних агентів.
  Нещодавня стаття: “Багатогранні переговори з асиметричними обчисленнями” (ICLR 2026).
• Емпіричні дослідження того, як формуються коаліції ШІ в відкритих екосистемах, подібно до досліджень MARL, але на рівні Web.
• Бенчмарки для Ефективності координації агентів, що вимірюють пропускну здатність, надійність та справедливість.

Висновок: Роль уповноваженого Левіафана

Моя найкраща поточна гіпотеза полягає в тому, що технологічних рішень недостатньо. Нам, ймовірно, потрібен “уповноважений Левіафан” — держава або наднаціональна установа з чіткою місією збереження індивідуальної агентності. Інституційні обмеження, у поєднанні з відкритими стандартами для розвитку ШІ, стануть вирішальними.

На маржі, особисті представники ШІ можуть бути корисними: вони підвищують індивідуальну ефективність, демократизують доступ до експертних знань і можуть підвищити обізнаність громадськості про алгоритмічну владу. Але вони не є панацеєю проти загрозливої тенденції поступового позбавлення влади.

У наступній статті я розгляну невідповідність культурної еволюції та походження людських вподобань, що є основою для будь-якого стійкого рішення проблеми позбавлення влади.

Дякую колегам з ACS та рецензентам з індустрії за їхні думки. Написано за підтримки GPT-4.5 та Gemini 3.