Розумні AI-проекти: глибокий аналіз, управління та пілотні ініціативи

Опубліковано 5 червня 2025 року о 8:13 за Грінвічем (оновлено 10 вересня 2025 року з новими регуляторними та технічними розробками)

Цей розширений список об’єднує проєкти з високим потенціалом для практиків, дослідників та політиків, які прагнуть направити розумний штучний інтелект на досягнення позитивних і стабільних результатів. Ми додали глибший технічний контекст, коментарі експертів та нові розділи про управління, інтеграцію з рамками узгодженості та реальні пілотні випадки.

Примітка: Вплив може суттєво варіюватися. Деякі проєкти можуть виявитися негативними, якщо їх реалізувати неправильно. Використовуйте власний судження при виборі, які з них реалізувати.

Оголошення

Завершення подачі заявок: Стипендія Фонду Майбутнього Життя (9 червня)

Подайте заявку до 9 червня | Стипендія $25k–$50k | 12 тижнів (з 14 липня по 3 жовтня). Працюйте над інструментами ШІ для координації, епістеміки та мудрого прийняття рішень. Можливість дистанційної роботи або в офісі в районі затоки Сан-Франциско. Потенційна підтримка після закінчення стипендії.

Додаткова інформація ✦ Подайте заявку зараз!

---

Розвиток сфери

• Дослідження пріоритетності: Визначте підгалузі мудрості ШІ (наприклад, епістемічна скромність, прогнозування довгострокового впливу, моральна калібровка). Використовуйте аналітичні рамки прийняття рішень (діаграми впливу, очікувана цінність ідеальної інформації) для ранжування втручань. Посилання: таксономія ризиків NIST AI RMF v2.0.
• Анотовані літературні огляди: Створюйте та перевіряйте резюме ключових статей (наприклад, “Уявлення та створення мудрих машин”, 2024). Включайте результати роздумів у додатках, потім перевіряйте факти з первинними джерелами.
• Звіти з інсайтами на основі ШІ: Налаштуйте GPT-4o або Claude 3 з кастомними інструментами (генерація з підсиленням отримання, 32k векторні бази даних, Mistral квантовані PCVs). Перевіряйте результати на відповідність експертному досвіду.
• Крос-культурна онтологія мудрості: Порівняйте концепції з конфуціанського junzi, арістотелівської фронезис та сучасної етики добродійності. Створіть єдину схему в OWL або JSON-LD для семантичної інтероперабельності між дослідницькими групами.
• Інструменти комунікації: Розробіть відкритий сайт на Docusaurus з інтерактивними поясненнями, прикладами коду для рецептів RLHF та шаблонами для технічних документів.

Теоретичні питання

• Мудрість як відсутність нерозумності? Охарактеризуйте нерозумні траєкторії у політичних ландшафтах. Використовуйте суперечливі середовища RL для стрес-тестування пропозицій моделей.
• Поточна мудрість LLM vs. нерозумність: Проведіть автоматизовані аудити на GPT-4 Turbo (128k контекст) та Claude 3 Opus. Вимірюйте довгострокову узгодженість, зсув цінностей після 1k токенів та рівні галюцинацій.
• Нейронне представлення мудрості: Досліджуйте “напрям мудрості” за допомогою аналізу напрямних похідних у просторах вбудовування. Використовуйте інструменти інтерпретації (OpenAI Microscope, Anthropic Circuits) для виявлення кластерів, пов’язаних із етикою добродійності.
• RLHF vs. конституційний ШІ: Порівнюйте ефективність вибірки, зсув узгодженості та мінімізацію зовнішніх ефектів. Думка експерта: Ян Лейке (OpenAI) пропонує, що гібрид RLHF плюс налаштування Конституції забезпечує зниження порушень політики на 30%.
• Оцінка мудрості ШІ: Визначте багатокритеріальну оцінку: калібровані ймовірнісні оцінки (балл Браєра 95% згоди з моральними експертами). Адаптуйте людські психометричні шкали (наприклад, 3D шкала мудрості) до контекстів ШІ.

Конкретні завдання

• Удосконалення специфікацій моделей: Перегляньте відкриті специфікації архітектури GPT-5. Запропонуйте доповнення: інтегровані модулі перевірки фактів, головку правдивості, натреновану на високих корпусах, та API для підключення до живих даних.
• Дизайн мудрого UI/UX: Окрім вікон чату — досліджуйте накладки на дерева рішень, “панелі мудрості” з оцінками ризику в реальному часі та конструктори сценаріїв з функцією перетягування. Створіть прототип у React + TensorFlow.js.
• Журналювання порад ШІ: Розробіть додаток на Electron для запису запитів користувачів, відповідей ШІ, результатів рішень та метрик жалю. Використовуйте цей набір даних для навчання мета-моделей, які прогнозують ймовірний жаль у нових рішеннях.
• Ігрові середовища для тестування мудрості: Створіть розширення OpenAI Gym для моральних дилем з кількома агентами, завдань з відстроченими виплатами та сценаріїв інфільтрації неправдивої інформації. Використовуйте їх для бенчмаркінгу нових моделей.
• Бот-консультант у соціальних мережах: Розгорніть бота в Twitter/X, використовуючи API v2.0, з кастомними фільтрами модерації та лініями аналізу настроїв (SpaCy + Hugging Face). Надавайте чернетки до і після з анотаціями когнітивних упереджень.

Менш важливі аспекти

• Покращення статті про Штучну Мудрість у Вікіпедії: Корисно для новачків, але корисність може зменшитися, оскільки автономні агенти надаватимуть контекст в реальному часі.
• Традиційні емпіричні випробування: Лабораторні дослідження користувачів щодо втручань у мудрість. Цінні пізніше, але на ранній стадії вигоди від швидкого, суб’єктивного дослідження.

Регуляторні та управлінські виклики

• Відповідність Закону ЄС про ШІ: Класифікуйте інструменти мудрого ШІ як “високий ризик”; розробіть процедури оцінки відповідності, журнали прозорості та плани моніторингу після виходу на ринок.
• Узгодження глобальних стандартів: Складіть карту NIST AI RMF, серії IEEE P7000 та Принципів ШІ ОЕСР. Визначте прогалини для вимог, орієнтованих на мудрість (наприклад, явні оцінки довгострокового впливу).
• Моделі відповідальності: Запропонуйте моделі управління, де розробники мудрих ШІ радників несуть спільну відповідальність за катастрофічні рекомендації, стимулюючи надійні валідаційні процеси.

Інтеграція з рамками узгодженості ШІ

• Безпеково-орієнтований MLOps: Включіть контрольні точки мудрості в CI/CD: автоматизовані тести регресії запитів, інжектори суперечливих сценаріїв та постійні аудити інтерпретованості.
• Інструменти узгодженості: Розширте OpenAI Safety Gym модулями мудрості. Інтегруйте принципи Конституційного ШІ в моделі винагороди та накладайте критиків безпеки.
• Співпраця на платформах: Запустіть проект на базі GitHub з модульними шаблонами для RLHF, визначеннями етичних правил та протоколами координації.

Пілотні кейс-стаді в реальному світі

• Фінансова підтримка рішень: Співпрацюйте з фінансовими технологічними компаніями для інтеграції мудрих ШІ модулів у інструменти управління портфелем. Вимірюйте зменшення подій з високим ризиком протягом шести місяців.
• Консультування з питань публічного здоров’я: Співпрацюйте з НУО для розгортання консультативних ботів для планування реагування на пандемії. Оцінюйте рішення команд людини та ШІ в умовах моделювання.
• Корпоративне управління: Тестуйте AI-асистентів на рівні ради, які виявляють потенційні конфлікти інтересів, порушення регуляцій та стратегічні невідповідності перед голосуванням.