Без злого умысла — но с последствиями: как ошибки в алгоритмах превращаются в техногенные аварии

Профессор Андрей Филиппович, руководитель лаборатории ИИ Московского Политеха, разъяснил в эфире: искусственный интеллект не обладает целеполаганием и не "хочет" причинить вред. Любые негативные последствия возникают потому, что система выполняет команды человека или связана с технологическими процессами.

Базовые утверждения и объяснение

Согласно позиции профессора, вопрос о "желании" у ИИ неправомерен: сам по себе алгоритм не формирует целей. Вред может возникнуть лишь если система случайно некорректно детектирует событие, неправильно сработает или будет подключена к техногенной инфраструктуре — тогда ошибка передастся в реальный мир. Если же цель вреда будет закодирована человеком, то такая цель обязательно приведёт к действию.

Почему это важно

Понимание природы риска определяет меры безопасности: защищать нужно не "волю" машины, а контроль над тем, какие команды ей дают и какие системы к ней подключены. Важно учитывать, что даже без злого умысла ошибки могут иметь серьёзные последствия.

Плюсы и минусы

Сравнение подходов к безопасности

Советы шаг за шагом

1. Анализируйте, какие техносистемы подключены к ИИ, и минимизируйте критические интеграции.

2. Внедрите аудит команд и логи действий ИИ для последующей форензики.

3. Тестируйте алгоритмы в изолированной среде на сценариях ошибочных детекций.

4. Вводите многослойную защиту: контроль доступа, валидация входных данных, ручные процедуры отключения.

5. Готовьте планы реагирования на техногенные инциденты: кто и как отключает систему в аварии.

Мифы и правда

• Миф: ИИ "хочет" навредить.
Правда: алгоритм не имеет собственных целей; вред возникает из-за ошибок, команд человека или злонамеренного программирования.

• Миф: достаточно запретить "опасные цели" в коде.
Правда: злоумышленник может внедрить цель через обновление или конфигурацию; нужна защита цепочки поставок и контроля версий.

• Миф: техническая грамотность пользователей решит проблему.
Правда: важно сочетание технических мер, организационного контроля и процедур ответственности.

FAQ

Может ли ИИ случайно отключить критические алгоритмы?
Да, при ошибочной детекции или неверной логике система может нарушить работу подключённых процессов.

Кто несёт ответственность при техногенном вреде от ИИ?
Ответственность лежит на людях: разработчиках, администраторах и тех, кто даёт команды системе.

Как предотвратить умышленное программирование вреда?
Через строгий контроль доступа, аудит кода, верификацию поставщиков и независимый аудит безопасности.

Нужны ли отдельные законы против "целеполагания" ИИ?
Законы полезны, но более важны регламенты по разработке, аудиту и ответственности за подключение ИИ к критичным системам.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: думать, что ИИ обладает злым умыслом и фокусироваться только на "запрете намерений".
Последствие: меры безопасности будут недостаточны, техногенные риски останутся.
Альтернатива: фокус на контроле команд, проверке кода, изоляции критичных систем и процедурах реагирования.

А что если…

Внедрить повсеместный аудит и протоколы верификации для всех систем с ИИ? Тогда шанс техногенных инцидентов снизится, а ответственность станет прозрачной: будет ясно, где была допущена ошибка — в дизайне, в эксплуатации или в злонамеренном вмешательстве.