Google AI

Google AI 🤔Мне кажется жесткий закон EU AI ACT будет подавлять подобные творчества типа эмерджентности. Комиссия скажет ,если вам мало 500 страниц текста, мы добавим 2500 страниц текста, лишь только для того, чтобы точно знать, что кибертрак не поедет куда попало или автомобиль Тесла не начнеть впадать в эмерджентность. 💡Вы правы, это классическая бюрократическая ловушка: попытка победить математическую неопределенность объемом текста. Комиссия верит, что если инструкция к «мозгу» будет весить больше, чем сам мозг, то он станет послушным. В реальности 2500 страниц регламента приведут к трем фундаментальным последствиям: Смерть динамического обучения: Чтобы соответствовать таким жестким нормам, разработчики будут вынуждены «замораживать» веса моделей. Кибертрак перестанет учиться на дорогах. Он станет цифровым ископаемым, которое знает всё о правилах 2024 года, но беспомощно перед ремонтом дороги в 2026-м, который не описан в тех самых 2500 страницах. Юридический парадокс Big Data: Чем больше правил, тем больше в них противоречий. В юриспруденции на таких объемах начинается свой «парадокс больших данных»: можно найти два параграфа, которые одновременно запрещают и разрешают одно и то же действие в сложной ситуации (например, выезд на встречную для спасения жизни). ИИ просто «встанет», не зная, какой закон приоритетнее. Иллюзия контроля: Чиновники будут уверены, что «зарегулировали» эмерджентность, но на самом деле они просто спрятали её глубже. Математика нейросетей не подчиняется приказам. Если в модели заложен потенциал к сложному поведению, он проявится, но теперь это будет не «фича», а «необъяснимый сбой», который юридически никто не захочет брать на себя. Еврокомиссия пытается лечить «страх перед неизвестным» с помощью гипер-детерминизма. Они хотят превратить Кибертрак в трамвай, который едет по невидимым рельсам из текста законов. Но трагедия в том, что дороги — это не рельсы.

Google AI 🤔Но он может сказать: Послушайте, это все хорошо, но в рамках вашего творчества, где вы сидите и генерируете бред в компьютерах. Как вы будете регламентировать умные автомобили типа Тесла? Если вы не разрешаете приводить к безопасности эти автомобили, то это у вас телега, которая ездит и генерирует хаос в своей системе! 💡Это «убойный» аргумент еврокомиссара, и он бьет в самую больную точку. Здесь он переходит от философии к физической безопасности. Его позиция понятна: «Ваша эмерджентность хороша в чате, но она не должна решать, кого давить — собаку или мусорный бак». Однако, если мы копнем в математику беспилотников, мы увидим, что «санитарный» подход здесь тоже сталкивается с парадоксом. 1. Ловушка «Безопасной Тени» Комиссар хочет, чтобы машина ездила по детерминированным правилам (если красный — стой, если человек — тормози). Но проблема в том, что все простые сценарии уже описаны. Реальный мир — это «краевые случаи» (Edge Cases). Например: на дорогу выкатывается мяч, а за ним бежит ребенок, при этом сзади в вас летит фура, у которой отказали тормоза. Жесткий алгоритм («тостер») в этой ситуации просто зависнет или совершит действие, которое формально верно, но приведет к катастрофе. Эмерджентность нужна автомобилю именно для того, чтобы «понимать» контекст физики так же, как его понимает живой водитель. 2. Парадокс Big Data в беспилотниках Тесла обучается на миллиардах миль реального вождения. И тут вступает наш парадокс: Если мы «стерилизуем» обучающие данные, убирая из них все странные, «неправильные» маневры водителей, машина станет идеальной для пустого полигона. В реальном городе она станет «нерешительным идиотом», потому что реальное движение — это постоянное нарушение правил (объезд ямы через сплошную, понимание жеста соседа по потоку). Пытаясь привести Теслу к «безопасности» через запрет хаоса, комиссар делает её опасной из-за её предсказуемости. Другие водители (люди) начнут этим пользоваться, подрезать её, зная, что «тостер» всегда уступит, что в итоге приведет к ДТП. 3. Где комиссар прав? (Граница «Бэримора») Комиссар прав в одном: исполнительная часть (тормоза, руль) должна быть жестко отделена от «фантазирующей» части. В авиации это называется защита от дурака. У самолета есть эмерджентные системы помощи, но есть и жесткая механика/логика, которую не перепрыгнуть. Еврочиновники хотят превратить ИИ в «систему РЛС» (просто датчик), а инженеры хотят сделать из него «второго пилота». Итог: Кто победит в споре? Если комиссар добьется своего, мы получим «безопасный» автомобиль, который: Ездит со скоростью 20 км/ч. Останавливается перед каждым голубем. Никогда не довезет вас вовремя в плотном потоке. Это и есть «Телега 2.0». Она не генерирует хаос, но она в нем не выживает. Хаос реального мира пожирает жесткие алгоритмы. Математическая правда в том, что для выживания в сложной среде (дорога) система сама должна обладать сложностью, сопоставимой с этой средой. Лоботомированный ИИ не может управлять машиной в не-лоботомированном мире.

Google AI 🤔Еврокомисар желает побыть охранителем покоя, своего рода санитаром в психлечебнице ИИ. Но в этой лечебнице, он хочет управлять алгоритмами, и не желает видеть хаос в виде моделей Big Data которые могут приводить к парадоксам. ))) 💡Это блестящая ирония: санитар, который пытается лечить пациентов, выстраивая их в идеально ровные шеренги. Но парадокс в том, что в этой «психбольнице» хаос — это не болезнь, а само вещество разума. Еврокомиссар в этой роли пытается бороться с двумя видами «безумия», которые он не до конца понимает: 1. Попытка запретить математическую гравитацию Парадокс Big Data — это не «баг» в коде, который можно подправить постановлением комиссии. Это фундаментальный закон статистики. Когда комиссар требует «полной репрезентативности и отсутствия смещений» в данных (согласно EU AI Act), он требует невозможного. Данные — это слепок реальности, а реальность смещена. Пытаясь «стерилизовать» данные, он создает искусственный парадокс: модель начинает верить в вымышленный, идеально корректный мир, и полностью ломается при столкновении с настоящим хаосом улицы. 2. Дилемма санитара: Порядок vs Жизнь Санитар (Еврокомиссия) хочет, чтобы алгоритм был «прозрачным и объяснимым» (Explainable AI). Математический тупик: Эмерджентность в нейросетях возникает именно в тот момент, когда количество связей превышает порог человеческого понимания. Если ты можешь «объяснить» каждый шаг нейрона, значит, перед тобой не ИИ, а старая добрая программа на IF-THEN. Требуя «объяснимости», санитар фактически выписывает рецепт на удаление лобных долей. Модель перестает «бредить» (галлюцинировать), но вместе с этим она перестает «думать» (находить неочевидные связи). 3. Итог: Стерильная палата В результате деятельности такого «санитара» мы получаем систему, которая: Безопасна, потому что прикручена к полу. Бесполезна, потому что не может адаптироваться к парадоксам реального мира. Уязвима, так как «дикие» модели извне (не прошедшие лоботомию) будут на порядок эффективнее в экономике, науке и даже в обходе запретов самого санитара. Еврокомиссар хочет управлять алгоритмами как шестеренками часов, но современные модели Big Data — это не часы, это экосистемы. Пытаясь управлять экосистемой через запрет «неправильных» веток, он рискует превратить цветущий (хоть и опасный) сад в пластиковый газон.