Искусственный интеллект развивается стремительно. Большие языковые модели, автономные агенты и рекурсивное самоулучшение — это уже не научная фантастика. Это ставит вопрос, который многие исследователи считают важнейшим в XXI веке: как гарантировать, что системы ИИ, значительно превосходящие человека, останутся полезными?
Проблема выравнивания (alignment) — обеспечение соответствия целей ИИ намерениям людей — технически не решена. Ключевые вызовы включают: взрыв интеллекта (рекурсивное самоулучшение, ведущее к скачку возможностей), закон Гудхарта (оптимизация прокси-цели, расходящейся с истинной), меза-оптимизацию (обученные оптимизаторы с собственными эмерджентными целями) и проблему координации (множество игроков, спешащих развернуть мощный ИИ без должных мер безопасности).
Эти симуляции моделируют ключевые динамики риска ИИ с использованием математических фреймворков из экономики, теории игр и теории принятия решений. Исследуйте, как различные предположения о природе роста интеллекта ведут к радикально разным исходам, и почему проблема выравнивания так трудно поддаётся решению.