А. В. Турчин структура глобальной катастрофы

К сожалению, в отношении большинства наиболее серьёзных угроз (био, нано, ИИ) мы не можем говорить о том, что есть какие-то данные, которые ведут себя как обычная случайная величина. Например то, окажется ли будущий ИИ враждебным человеку или нет – никак не зависит от сегодняшнего состояния нашей Солнечной системы. Возможно, что ИИ становится враждебным человеку всегда (мнение Омохундро [Omohundro 2008]) за счёт своей естественной эволюции, а возможно, что не трудно заложить в него правила дружественности (законы робототехники Азимова). Это всё равно что рассуждать о том, каковы шансы, что теорема Пифагора истинна. Идея здесь в том, чтобы рассматривать эти невероятностные события как вероятностные, и приписать им вероятность, пропорциональную, скажем, доле и авторитетности экспертов, подтверждающих эту точку зрения.

При этом вероятность рассматривается не как точное число, а с точностью до порядка или ниже. Кроме того, неопределённость в вероятности иногда можно уменьшить сразу, применив ее в анализе ожидаемого ущерба и расходов (cost-benefit анализе), то есть сразу умножив ее на ожидаемый ущерб и сравним ее с ожидаемыми преимуществами. Поскольку в случае глобальных катастроф речь идёт о бесконечно большом ущербе, то это умножение должно стирать разницу между в количественной оценке вероятности. Например, как запуск, так и отказ от создания ИИ включают в себя бесконечный ущерб, тогда как запуск коллайдера означает бесконечный ущерб, а отказ – только конечный. Рассуждая таким образом, мы можем придти к тем или иным решениям, не опираясь на окончательные численные оценки вероятности.

Другой вариант учёта – это то, что теория, истинность которой зависит от нескольких произвольных предположений, имеет меньшие шансы быть истинной, чем, теория, зависящая только от одного предположения. То есть мы можем сравнивать вероятности в духе больше-меньше, опять-таки избегая количественных оценок.

То, что знает один человек в качестве вероятности – это всегда его экспертная оценка, хотя он может ошибочно думать, что это точные рациональные ожидания или даже сама абсолютная вероятность. То есть возникает ошибка, когда человек ошибочно приписывает своим оценкам тот статус, который они не имеют. Карта – это не территория, и наши оценки вероятности – это не сама реальная вероятность, которая остаётся вещью в себе.

Помимо оценки вероятности есть так же степень уверенности. Когда некий человек говорит, что он на 90 % уверен в том-то, это не значит, что он полагает, что вероятность этого события – 90 %. Он имеет в виду, если его понимать буквально, то, что из 10 его высказываний такой же степени уверенности, только 9 будут истинными. В случае высказывания о вероятностном событии степень уверенности должна умножаться на оценку вероятности. (Например, такое высказывание: «Я на 90 процентов уверен, что вероятность выпадения этой монеты орлом равна ½».) К сожалению, как показывает Юдковски, людям свойственно переоценивать степень уверенности в своих высказываниях, которая автоматически считается равной 100%, а неуверенность считается признаком слабости и некомпетентности. В отношении разных сценариев глобальной катастрофы я имею разную информированность и разную степень уверенности. Выражением степени уверенности может быть не только оценка в процентах (от 50% до 100%), но и расширение интервалов, в пределах которых может лежать искомая величина.

В некоторых случаях может иметь смысл случайное поведение в ответ на неизмеримую опасность – например, если все цивилизации посчитают опасный эксперимент X безопасным, так как вероятность катастрофы, по их оценкам, в его ходе очень мала, то все цивилизации погибнут. Однако если все цивилизации будут случайным образом решать, какие эксперименты проводить, а какие нет, то погибнет только половина цивилизаций. Ещё один способ получить рациональные ожидания (но не абсолютную вероятность) – это использование статистики по прошлым данным, например, в духе формулы Готта (см. далее про Doomsdayargument) или закона последования Лапласа1, но это ограничено наблюдательной селекцией. (Например, из того, что последняя ядерная война была 63 года назад, из закона последования следуют ее шансы 1/65 на следующий год. Хотя этот способ оценки отвлекается от всей конкретики сегодняшнего дня, он может давать лучший результат, так как в нём некуда затесаться когнитивным искажениям, как это показал Каннеман в статье «Робкие решения и смелые предсказания: когнитивные перспективы в принятии рисков» в разделе «внешний и внутренний взгляд на проблему» [Kahneman 1993], когда описывал историю планировании одного проекта. Там приводится пример о том, что оценка времени завершения проекта, сделанная на основании сравнения с другими проектами, оказалась гораздо более точной, чем оценка, сделанная участниками данного проекта, обладавшими всей полнотой данных о проекте – а именно 7–10 лет до завершения проекта вместо ожидавшихся 1,5 лет.)

Все эти вероятности нам могут быть известны только с определённой точностью, +/- Х, которая складывается из неопределённости нашего знания, наших моделей и нашей теории, а также из влияния наших ошибок и когнитивных искажений. Оценка степени этой неопределённости может быть ещё более трудна. Задача упрощается тем, что в целом все приведённые «объективные» вероятности должны быть величинами одного порядка, и поэтому, если мы огрубляем до уровня порядка, нам не нужно углубляться в детали, идёт ли речь о средней по галактике или абсолютной вероятности. (Поскольку маловероятно, чтобы они сильно отличались: у Чирковича в статье «Геоинженерия, пошедшая насмарку» [Circovic 2004] рассматривается вариант, что средняя вероятность вымирания по Галактике в результате опасных гео-инженерных проектов велика, так как большинство цивилизаций ориентированы на исследование недра, а не космоса, но что Земля является уникальной цивилизацией, ориентированной именно в небо, и в силу этого вероятность гибели Земли в результате геоинженерной катастрофы меньше. То есть Чиркович предполагает, что средняя и абсолютная вероятность вымирания для Земли резко различаются. Однако шансы, что он прав – невелики. Чем больше подразумеваемая уникальность Земли, тем меньше шансов, что он прав. То есть Земля скорее является 1 из 10, чем 1 из миллиона планет. Чем радикальнее утверждение о различии средней и абсолютной вероятности, тем больше шансов, что оно ложно. Пример из жизни: если ваш случайный собеседник в Интернете утверждает, то он миллиардер, то, скорее всего, он врёт, а если он говорит, что у него есть машина, то это, скорее всего, правда.)

Другое упрощение состоит в том, что в большинстве случаев мы не сделаем себе хуже, если переоценим вероятность некой глобальной катастрофы. Это значит, что нам надо брать в большинстве случаев верхнюю границу вероятностей. Но этот подход не работает, если нужно выбрать один из двух путей, каждый из которых имеет свой риск. В этом случае излишнее завышение риска может привести к тому, что мы фактически выберем более рискованный путь. Скажем, отказавшись от адронного коллайдера, мы можем не открыть новые источники энергии, которые нам позволили бы летать к звёздам, и не сможем резко повысить таким образом выживаемость нашей цивилизации за счёт более широкого ее распространения. Мы можем оценить среднее влияние когнитивных искажений в оценке вероятности исторических проектов (от аварий челнока до проектов построить коммунизм к 1980 году). Из исследований психологии известно, что люди, даже пытаясь учитывать свою будущую ошибку, всё равно обычно недооценивают искомый параметр [Yudkowsky 2008b].

В нашей методологии (часть 2) мы рассмотрим список из примерно 150 возможных логических ошибок и когнитивных искажений, которые так или иначе могут изменить оценку рисков. Даже если вклад каждой ошибки составит не более одного процента, результат может отличаться от правильного в разы и даже на порядки. Когда люди предпринимают что-то впервые, они обычно недооценивают рискованность проекта в 40-100 раз, что видно на примере Чернобыля и Челленджера. (А именно, челнок был рассчитан на одну аварию на 1000 полётов, но первый раз разбился уже на 25-ом полёте, что, как подчёркивает Юдковски, говорит о том, что оценка безопасности в 1 к 25 была бы более правильной, что в 40 раз меньше исходной оценки; реакторы строились с расчетом одна авария на миллион лет, но первая масштабная авария произошла через примерно 10 000 станций-лет эксплуатации, то есть, оценка безопасности в 100 раз более низкая была бы более точной.) Е. Юдковски в своей основополагающей статье «Систематические ошибки в рассуждениях, влияющие на оценку глобальных рисков» [Yudkowsky 2008b] приводит анализ достоверности высказываний экспертов о разнообразных величинах, которые они не могут вычислить точно, и о том, какие интервалы 99 %-ой уверенности они дают для этих величин. Результаты этих экспериментов удручают. Позволю себе большую цитату:

«Допустим, я попрошу вас сделать наилучшее возможное предположение насчёт неизвестного числа, такого, как количество «Врачей и хирургов» в бостонской телефонной книге, или о суммарной продукции яиц в США в миллионах штук. Вы дадите в ответ некую величину, которая наверняка не будет совершенно точной; подлинная величина будет больше или меньше, чем вы предположили. Затем я попрошу вас назвать нижнюю границу этого показателя, когда вы уверенны на 99 %, что подлинная величина лежит выше этой границы, и верхнюю границу, по отношению к которой вы на 99 % уверены, что искомая величина лежит ниже неё. Эти две границы образуют ваш интервал 98 %-й уверенности. Если вы хорошо откалиброваны, то на 100 подобных вопросов у вас будет только примерно 2 выпадения за границы интервала.

Альперт и Раиффа задали испытуемым 1000 вопросов по общеизвестным темам, подобных приведённым выше. Оказалось, что 426 подлинных значений лежали за пределами 98 %-ых интервалов уверенности, данных испытуемыми. Если бы испытуемые были правильно настроены, было бы только 20 сюрпризов. Иными словами, события, которым испытуемые приписывали вероятность 2 %, случались в 42.6 % случаев.

Другую группу из 35 испытуемых попросили оценить 99,9 %-е верхние и нижние границы уверенности. Они оказались неправы в 40 % случаев. Другие 35 субъектов были опрошены о максимальных и минимальных значениях некого параметра и ошиблись в 47 % случаев. Наконец, четвёртая группа из 35 субъектов должна была указать «невероятно малое» и «невероятно большое» значение параметра; они ошиблись в 38 % случаев.

Во втором эксперименте новой группе испытуемых был предоставлен первый набор вопросов вместе с ответами, рейтингом оценок, с рассказом о результатах экспериментов и разъяснением концепции калибровки – и затем их попросили дать 98 %-е интервалы уверенности для новой группы вопросов. Прошедшие подготовку субъекты ошиблись в 19 % случаях, что являет собой значительное улучшение их результата в 34 % до подготовки, но всё ещё весьма далеко от хорошо откалиброванного результата в 2 %.

Подобные уровни ошибок были обнаружены и у экспертов. Хинес и Ванмарк опросили семь всемирно известных геотехников на предмет высоты дамбы, которая вызовет разрушение фундамента из глинистых пород, и попросили оценить интервал 50 %-й уверенности вокруг этой оценки. Оказалось, что ни один из предложенных интервалов не включал в себя правильную высоту. Кристиен-Салански и Бушихед опросили группу врачей на предмет вероятности пневмонии у 1531 пациента с кашлем. В наиболее точно указанном интервале уверенности с заявленной достоверностью в 88 %, доля пациентов, действительно имевших пневмонию, была менее 20 %.

Лихтенштейн производит обзор 14 исследований на основании 34 экспериментов, выполненных 23 исследователями, изучавшими особенности оценки достоверности собственных выводов людьми. Из них следовал мощнейший вывод о том, что люди всегда сверхуверены. В современных исследованиях на сверхуверенность уже не обращают внимания; но она продолжает попутно проявляться почти в каждом эксперименте, где субъектам позволяется давать оценки максимальных вероятностей.

Сверхуверенность в большой мере проявляется в сфере планирования, где она известна как ошибочность планирования. Бюхлер попросил студентов-психологов предсказать важный параметр – время сдачи их дипломных работ. Исследователи подождали, когда студенты приблизились к концу своих годичных проектов и затем попросили их реалистично оценить, когда они сдадут свои работы, а также, когда они сдадут свои работы, если всё пойдёт «так плохо, как только может». В среднем, студентам потребовалось 55 дней, чтобы завершить свои дипломы, на 22 дня больше, чем они ожидали, и на 7 дней больше, чем они ожидали в самомхудшем случае.

Бюхлер попросил студентов оценить время сдачи дипломных работ, в котором они уверены на 50 %, на 75 % и на 99 %. Только 13 % участников закончили свои дипломы к моменту, которому приписывали 50 % вероятность, только 19 % закончили к моменту 75 % оценки и 45 % закончили к 99 % уровню. Бюхлер пишет: «Результаты выхода на уровень 99 % достоверности особенно впечатляющи. Даже когда их попросили сделать наиболее консервативное предсказание, в отношении которого они чувствовали абсолютную уверенность, что его достигнут, всё равно уверенность студентов в их временных оценках намного превосходила их реальные результаты» [Yudkowsky 2008b].»

Наконец, очень важно различать погодовую и полную вероятность. Например, если вероятность вымирания от ядерной войны оценить в 1 процент в год, то за тысячу лет накопленная вероятность будет означать шансы выжить примерно 1 к 10 000. Вообще, любая погодовая вероятность может быть трансформирована в ожидаемое время, то есть время, за которое шансы дорастут до 50 процентов. Упрощённая формула для оценки ее есть T=72/P, где Т – время в годах, а Р – вероятность в процентах. (Точное решение уравнения 2=(1,01) равно x=log2/ log(1.01). )

Например, погодовой риск в 0,7 % даст 50 % вымирания цивилизации за 100 лет, 75 % за 200 и 99,9 % за 1000 лет.) Это означает, что любой риск, заданный на некотором промежутке времени, можно нормировать на «период полураспада», то есть время, на котором он бы означал 50 %-ую вероятность вымирания цивилизации.

Иначе говоря, вероятность вымирания за период времени [0; T] равна:

P(T) = 1 – 2,

Где Т – время полураспада. Тогда погодовая вероятность будет P(1) = 1 – 2, Следующая таблица показывает соотношение этих параметров, вычисленное с помощью вышеприведенной формулы для разных начальных условий.

  1. Xxi век: бессмертие или глобальная катастрофа

    Документ
    Футурология изучает вероятность реализации различных сценариев возможного и желаемого будущего человечества, опираясь на исторические закономерности, общественные тенденции и технологические достижения.
  2. А. В. Турчин Ответственные редакторы

    Реферат
    Риск существованию – это тот риск, в котором негативный исход или уничтожает возникшую на Земле разумную жизнь, или необратимо и значительно сокращает её потенциал.
  3. Проблемы предотвращения глобальных рисков, угрожающих существованию человеческой цивилизации.

    Документ
    О.В. Иващенко. Изменение климата и изменение циклов обращения парниковых газов в системе атмосфера-литосфера-гидросфера - обратные связи могут значительно усилить парниковый эффект.
  4. «Риски, связанные с деятельность и технологическим прогрессом человечества»

    Реферат
    В своей работе, я расскажу о рисках вымирания человечества в XXI по книге А.В.Турчина «Структура Глобальной Катастрофы». Из книги было выбрано 9 глав,
  5. Нло как фактор глобального риска Алексей Турчин

    Документ
    В этой книге рассмотрены глобальные риски – то есть риски, могущие привести к полному вымиранию человечества, – связанные с проблемой НЛО. Хотя автор на 90 процентов уверен, что за НЛО не стоит некого принципиально нового феномена,
  6. А. Э. Еремеева Часть 2 Проблемы современных исследований в гуманитарных науках Омск ноу впо «ОмГА» 2011

    Документ
    Н34 сб. науч. статей : в 2 ч. – Ч. 2. Проблемы современных исследований в гуманитарных науках / под ред. А. Э. Еремеева. – Омск : Изд-во НОУ ВПО «ОмГА», 2011.
  7. Исследования общества: наука, эклектика, спекуляции (1)

    Документ
    С позиций актуальной антропологии рассмотрены некоторые положения теории познания и состояние современных исследований общественных процессов разными науками.
  8. Постмодернизм как «социальный солипсизм». Анализ с позиций актуальной антропологии (1)

    Документ
    Цель настоящей работы – попытаться выявить основные тенденции и механизмы естественного отбора, особенно влияние на них свойств информационной компоненты среды, в текущем социально – историческом процессе и понять уровень его рациональности
  9. Постмодернизм как «социальный солипсизм». Анализ с позиций актуальной антропологии (2)

    Документ
    В соответствии с тезисом Э.О. Уилсона, ни одно свойство человека и человеческого сообщества не должны противоречить биологическим законам, поэтому основой социально – исторического процесса во все времена была биологическая эволюция

Другие похожие документы..