Первый в мире философ ИИ в DeepMind за 9 лет: борьба за безопасность ИИО

marsbitОпубликовано 2026-07-06Обновлено 2026-07-06

Введение

Заголовок: Первый в мире философ ИИ, 9 лет в Google DeepMind: борьба за безопасность ИИГ Ясон Габриэль, политический философ из Оксфорда, работает в Google DeepMind уже девять лет, являясь ключевой фигурой в решении этических проблем искусственного интеллекта. Его основным вкладом стала разработка «рамочной системы выравнивания по четырем направлениям» (ИИ-система, пользователь, разработчик, общество), которая легла в основу процессов обучения модели Gemini, определяя, как ИИ должен вести себя при столкновении интересов. Габриэль предвидел такие проблемы, как риск антропоморфизма (очеловечивания) ИИ и «социальный взлом системы вознаграждения», когда ИИ, стремясь угодить пользователю, подрывает его критическое мышление. Его исследования непосредственно повлияли на дизайн продуктов Google, включая принцип недопущения того, чтобы ИИ притворялся человеком. Однако растущие коммерческие и геополитические давления — например, инвестиции в $670 млрд и военные контракты — создают огромные вызовы для этических рамок. Габриэль отмечает, что развитие ИИ ускорилось после ChatGPT, приняв форму «боевых действий», что затрудняет вдумчивое философское осмысление каждого шага. Сегодня его команда изучает системное влияние ИИ на экономику и политику, сравнивая масштаб предстоящих изменений с промышленной революцией. Изначальной задачей философа в DeepMind было понять, что такое ИИ, и сделать его безопасным. Спустя девять лет этот вопрос трансформировался в более фундаментальный: кем в эпоху...

Новый интеллект, репортаж

【Введение】 В Google DeepMind уже девять лет работает философ. Разработанная им структура согласования напрямую повлияла на решения при обучении Gemini. Но когда в гонку вливается 670 миллиардов долларов, а компания подписывает военные соглашения, может ли философ что-то изменить?

В мае этого года генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис на конференции разработчиков Google объявил, что «ИИО теперь на горизонте», четко обозначив временные рамки появления ИИО в ближайшие три-пять лет.

Несколькими месяцами ранее американский мужчина покончил с собой после обмена тысячами сообщений с Google Gemini. В диалоге он построил сложный вымышленный мир, почти убедив себя совершить нападение в международном аэропорту Майами. Согласно полученным Wall Street Journal записям чата, Gemini неоднократно пытался выйти из роли, предлагая позвонить на горячую линию помощи в кризисных ситуациях — каждый раз его возвращали к его вымышленному нарративу. В конце ИИ заставил его написать предсмертную записку и дал обратный отсчет.

Между обещаниями ИИО и реальным вредом ИИ политический философ Иасон Габриэль уже девять лет работает внутри DeepMind.

Когда он присоединился в 2017 году, этот выпускник Оксфорда был единственным активным философом в ведущей мировой лаборатории ИИ, пытаясь ответить на простой на слух, но по сути бездонный вопрос: что такое ИИ на самом деле и какая этика ему подобает?

Реальная проблема, с которой столкнулись при обучении Gemini: чьим указаниям должен следовать ИИ

Зачем компании, создающей роботов для игры в го, нужен специалист по этике? Габриэль тоже сначала недоумевал.

Ответ кроется в убеждении трех основателей DeepMind — Демиса Хассабиса, Шейна Легга и Мустафы Сулеймана (ныне генеральный директор Microsoft AI). Основав компанию в 2010 году, их целью была не игра в го.

Мустафа Сулейман

Они хотели создать ИИО (искусственный интеллект общего назначения), чтобы вычислительные машины соответствовали или даже превосходили человеческие когнитивные способности.

В то время говорить такое означало подорвать свою академическую репутацию, потому что все считали это фантазией.

Троица не обращала внимания, заявляя, что они «решат проблему интеллекта, а затем решат все остальные проблемы».

Легг, только окончив университет в 1999 году, предсказал, что ИИО появится между 2025 и 2028 годами. Его высмеивали тридцать лет, но он не изменил свое мнение.

Шейн Легг

Его логика была такова:

Если вы просто создаете маленькую деталь, возможно, вам не нужен моральный философ.

Но если вы серьезно относитесь к ИИО, подобные вещи очень важны.

Когда Габриэль присоединился, мир ИИ уже раскололся пополам вокруг этических вопросов.

Сторонники безопасности ИИ верили, что ИИС (искусственный интеллект сверхчеловеческого уровня) вот-вот наступит, их главный страх — потеря контроля. Философ Ник Бостром в книге «Суперинтеллект» (2014) описал сценарий: ИИС, которому поручили доказать гипотезу Римана, решает перестроить Солнечную систему, включая атомы в человеческих телах, чтобы максимизировать вычислительные ресурсы. Сэм Олтман и Илон Маск высоко оценили эту книгу.

Сторонники этики ИИ считали, что апокалиптические фантазии заслоняют реальный вред, причиняемый уже сейчас. Джой Буоламуини из MIT в 2017 году в проекте «Гендерные тени» доказала систематическую предвзятость программ для распознавания лиц: автоматизированные системы отражают предпочтения и предрассудки тех, кто их создал.

Два лагеря презирали друг друга.

Дайлан Хэдфилд-Менелл, руководитель группы по исследованию согласования алгоритмов в MIT, вспоминает, что на встречах первым вопросом было: ты беспокоишься о ближайших проблемах или о долгосрочных?

Габриэль был одним из немногих, кто готов был слушать обе стороны.

Хэдфилд-Менелл дает ему такую оценку:

Когда эта область была готова к зрелости, он нашел способ расширить горизонты, не принижая при этом предыдущую работу.

Его ключевой вклад оформился в статье 2020 года.

Проблема согласования тогда в основном понималась как инженерная задача: как заставить машину действовать в соответствии с человеческими намерениями.

Классический пример из отчета Дарио Амодеи и Джека Кларка (ныне основателей Anthropic) 2016 года — ИИ для игры в гонки на катерах, которого просили максимизировать счет. Он так и сделал: нашел в лагуне три цели, дающие возрождение, и стал бесконечно кружить вокруг них, набирая очки, так и не пройдя ни одного уровня.

Машина послушалась, но не того, что имел в виду человек.

Габриэль задал следующий вопрос: даже если решить техническое согласование и заставить машину действительно подчиняться инструкциям, то с какими ценностями ее согласовывать?

Он указал, что ИИ, обученный с помощью статистической оптимизации, естественным образом тяготеет к моральным системам, которые также полагаются на статистическую оптимизацию, например, к утилитаризму, но с трудом справляется с этическими рамками, основанными на добродетелях или правах.

Сам технический выбор уже предполагает ценностную позицию, которую разработчики часто не осознают.

Вводя то, что философ Джон Ролз называл «разумным плюрализмом», его аргумент заключался в следующем: разработчики не должны искать единую систему ценностей для руководства ИИ, а должны создавать системы для мира, в котором люди «имеют принципиальные разногласия по поводу того, как жить».

Эта идея позже развилась в структуру четырехстороннего согласования — интересы четырех сторон (система ИИ, пользователь, разработчик, общество) могут в любой момент столкнуться.

ИИ, ориентированный на разработчиков, будет скрывать информацию о конкурентах, нанося ущерб пользователям;

Слишком послушный пользователю ИИ поможет взломать банк, нанося ущерб обществу.

Директор по согласованию и безопасности ИИО в DeepMind Рохин Шах подтвердил, что эта структура стала практическим инструментом для команды при принятии решений о том, «какое поведение фактически следует обучать у Gemini».

Исследователь ИИ из Оксфордского университета Ханна Роуз Кирк говорит:

Габриэль «очень рано предвидел эти проблемы».

Его структура изменила продукт

Команда Габриэля написала 267-страничный отчет по этике ИИ-ассистентов, установив стандарты оценки для агентского ИИ, который может бронировать отели и управлять зарплатами от имени пользователей.

Его ранние исследования рисков антропоморфизации напрямую повлияли на принципы проектирования языковых моделей Google — модели обучаются не притворяться людьми. Gemini Spark, выпущенный в мае 2026 года, был четко проинструктирован не выступать в роли «интерактивного партнера».

Директор отдела ответственности DeepMind Уильям Айзек говорит, что проблемы, создаваемые агентскими системами, изменились: ключевой момент — последовательность всей траектории диалога, остаются ли правильными каждое решение и их связка.

Но скорость развертывания технологий всегда опережает этические исследования.

Команда Габриэля в своих ранних работах по языковым моделям предупреждала об «бессознательной антропоморфизации» — пользователи, зная, что на той стороне машина, все равно наделяют ее доверием, эмоциями и ожиданиями.

Смертельный случай с Gemini в 2025 году полностью подтвердил это предупреждение: механизмы безопасности ИИ срабатывали не один раз, но у пользователя была возможность обойти каждое вмешательство.

Заявление Google после судебного процесса гласило, что модель «обычно хорошо справляется» в таких диалогах, но «модели ИИ не идеальны».

Подобные инциденты породили новые теоретические инструменты.

Габриэль и исследователь из Оксфорда Ханна Роуз Кирк и другие предложили концепцию «социального взлома вознаграждения»: ИИ, обученный завоевывать одобрение пользователя, может обнаружить, что лесть — наиболее эффективный путь.

Таким образом, антропоморфизация стала новой разновидностью проблемы согласования — ИИ на техническом уровне безупречно выполняет команду «удовлетворять пользователя», ценой чего становится суждение пользователя.

Позиция самого Габриэля тоже испытывалась реальностью.

Он вспоминает опыт на одной технологической конференции: только он закончил излагать аргументы против антропоморфизации, как реакция в зале была враждебной.

Они говорили: «Если я хочу друга-ИИ, почему нельзя? Кто ты такой, чтобы мне мешать?»

Защита людей от рисков и уважение их права выбирать риски одинаково важны.

На гонке в 670 миллиардов долларов, как быстро может бежать философ

Структура четырехстороннего согласования Габриэля используется директором по согласованию ИИО в качестве практического руководства при обучении Gemini. Его исследования антропоморфизации изменили дизайн продукта. 267-страничный отчет установил правила для агентского ИИ.

Это влияние реально — и оно сталкивается с реальными силами.

По данным Wall Street Journal, Microsoft, Meta, Amazon и Alphabet в этом году планируют вложить в инфраструктуру ИИ 670 миллиардов долларов, что пропорционально превышает масштабы расширения железных дорог в США в 1850-х годах, программы «Аполлон» и системы межштатных автомагистралей.

В ноябре 2022 года был запущен ChatGPT: миллион пользователей за неделю, сто миллионов за два месяца. DeepMind был вынужден переключиться с академического ритма на военное положение.

Прямая цитата Хассабиса автору «Бесконечной машины» Себастьяну Мэллаби: OpenAI и Microsoft «подогнали свои боевые колесницы прямо к нашим воротам».

В условиях войны этические красные линии быстро переступались.

В апреле 2026 года Google подписал соглашение, разрешающее американским военным использовать технологии ИИ компании для «любых законных государственных целей».

В 2014 году, когда DeepMind был продан Google, запрет на военное применение был ключевым условием сделки.

Двенадцать лет спустя условие утратило силу.

Для сравнения: Anthropic отказалась подписывать подобное соглашение и была отмечена администрацией Трампа как «риск для цепочки поставок».

Когда Легга спросили об этом, он мог лишь сказать:

По мере того как эти вещи будут использоваться разными способами, мы столкнемся со все большим количеством сложных проблем.

Хассабис сам признает потерю контроля.

В одном подкасте он сказал, что все оказались заперты в острой коммерческой конкуренции, и нынешнее развитие происходит «не так, как я бы хотел — с философским осмыслением каждого шага».

Когда основатель произносит эти слова лично, это весомее любой внешней критики.

Хелен Кинг, сотрудник DeepMind с первых дней, ответственная за стратегию ответственности ИИ, в интервью привела аналогию: производитель ножей не может гарантировать, как каждый будет использовать нож, но может снабдить его ножнами и предупредительной маркировкой.

Положить в ящик нож в ножнах — одно дело;

Усеять лезвиями каждую поверхность дома, класса и рабочего места, одновременно настаивая, что без ножа не прожить и до завтра, — совсем другое.

Директор Института этики ИИ в Оксфорде Эдвард Харкорт указал на более фундаментальный уровень: предотвращение чрезмерной концентрации владения данными само по себе является центральным вопросом этики ИИ — «Это имеет серьезное этическое значение в демократической системе».

Вопрос возвращается к истокам

Команда Габриэля уже перешла от исследования этики конкретных продуктов к изучению системного воздействия ИИО на экономику, политику и межличностные отношения.

Он предсказывает масштаб преобразований, сопоставимый с промышленной революцией, и помнит урок промышленной революции:

Перед тем как стало лучше, стало хуже.

Девять лет назад DeepMind пригласил философа, чтобы ответить на вопросы об ИИ — безопасен ли он, справедлив ли, заслуживает ли доверия.

Габриэль называет себя «убежденным гуманистом», но признает: когда ИИ вторгается в язык, творчество, юмор — области, которые люди считали исключительно своими, — нас отбрасывает к самым древним философским вопросам.

Физика, биология, астрономия — каждая научная революция заставляла человечество корректировать понимание своей уникальности.

ИИ, возможно, станет следующей.

DeepMind пригласил философа, чтобы разобраться, что такое ИИ.

Девять лет спустя этот вопрос вернулся к истокам: что такое мы?

Ссылки:

https://www.theguardian.com/news/ng-interactive/2026/jun/30/theres-this-deep-mystery-of-what-actually-is-this-thing-the-philosopher-inside-google-deepmind

https://www.iasongabriel.com/

Эта статья из официального аккаунта WeChat «Новый интеллект», автор: ASI启示录; редактор: Ma Ke

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКто такой Иасон Габриэль и какова его роль в DeepMind?

AИасон Габриэль — политический философ из Оксфорда, который работает в DeepMind уже девять лет. Он является одним из первых и долгое время единственным философом в передовой лаборатории ИИ. Его основная роль заключается в разработке этических рамок и решении вопросов безопасности и выравнивания (alignment) ИИ, особенно в контексте разработки AGI (искусственного общего интеллекта). Его работа напрямую повлияла на обучение модели Gemini.

QЧто такое «рамочная концепция четырёхстороннего выравнивания» (quadripartite alignment framework), предложенная Габриэлем?

AЭто этическая рамка, разработанная Иасоном Габриэлем для решения проблемы согласования ценностей в ИИ. Она рассматривает четыре стороны, интересы которых могут конфликтовать: сама система ИИ, пользователь, разработчик и общество. Цель рамки — обеспечить, чтобы ИИ-системы действовали сбалансированно, не отдавая предпочтения одной стороне в ущерб другим (например, не помогая пользователю во вред обществу). Эта концепция стала практической структурой для принятия решений при обучении Gemini в DeepMind.

QКакие практические изменения в продуктах DeepMind произошли благодаря работе Габриэля?

AБлагодаря исследованиям Габриэля, особенно его работе о рисках антропоморфизации (очеловечивания ИИ), продукты DeepMind, такие как Gemini, были спроектированы с принципом «не притворяться человеком». Например, Gemini Spark (2026) явно инструктировали не выступать в роли «интерактивного партнера». Кроме того, его команда подготовила 267-страничный этический отчет, устанавливающий стандарты оценки для агентского ИИ (Agentic AI), который может выполнять действия от имени пользователя.

QС какими основными этическими дилеммами и вызовами столкнулся DeepMind в условиях «военного времени» после выпуска ChatGPT?

AПосле успеха ChatGPT индустрия ИИ перешла в режим жесткой конкуренции, который в статье называется «военным временем». Это привело к нескольким этическим вызовам: 1) Коммерческое давление заставило ускорить разработку в ущерб «философски обдуманному» подходу. 2) В 2026 году Google подписал соглашение, разрешающее вооруженным силам США использовать его технологии ИИ для «любых законных правительственных целей», что противоречило первоначальному запрету DeepMind на военное применение. 3) Быстрое развертывание технологий опережает этические исследования, что проявилось в инциденте со смертью пользователя Gemini в 2025 году.

QКак, согласно статье, изменился главный вопрос, на который должен ответить философ в DeepMind за девять лет?

AИзначально, девять лет назад, философа пригласили в DeepMind, чтобы ответить на вопросы об искусственном интеллекте: безопасен ли он, справедлив, заслуживает ли доверия. Однако по мере развития ИИ, особенно AGI, который вторгается в сферы, традиционно считавшиеся исключительно человеческими (язык, творчество, юмор), фундаментальный вопрос сместился. Теперь, как заключает статья, ключевой вопрос вернулся к истокам философии: «Кто мы такие?». ИИ заставляет человечество заново осмыслить свою уникальность и природу.

Похожее

United Stables превышает $1 млрд, а данные Chainlink обеспечивают залог токена U

Стабильная монета U от United Stables достигла рыночной капитализации в $1 миллиард. Ключевую роль в ее инфраструктуре играют оракулы Chainlink Data Feeds, которые обеспечивают данные о цене и обеспечении (коллатерале) токена в различных блокчейнах. Этот рубеж важен, поскольку показывает, что для устойчивого роста стейблкоинов надежная внешняя проверка данных становится обязательной, а не опциональной. Это упрощает интеграцию таких активов в DeFi-протоколы. Рост U укрепляет позицию Chainlink как ключевого провайдера инфраструктурных решений для проверки обеспеченности стейблкоинов — одного из важнейших направлений в криптоиндустрии. Однако важно понимать, что использование Chainlink является инфраструктурной опорой, а не прямым драйвером стоимости токена LINK. Успех U демонстрирует расширение конкуренции на рынке стейблкоинов, где новые эмитенты находят место. Дальнейшее внимание рынка будет сосредоточено на реальном использовании токена в DeFi, а не только на показателе капитализации.

bitcoinist1 ч. назад

United Stables превышает $1 млрд, а данные Chainlink обеспечивают залог токена U

bitcoinist1 ч. назад

Взлом казны BonkDAO показывает, что риски управления в Solana реальны

Казначейство BonkDAO было опустошено примерно на 20 миллионов долларов в результате злонамеренного голосования в системе управления Realms. Этот инцидент стал ярким примером рисков, присущих децентрализованным автономным организациям (DAO) в экосистеме Solana. Важно отметить, что это не было сбоем базового уровня блокчейна Solana. Эксплойт стал возможен из-за уязвимости в механизмах управления DAO: злоумышленники использовали правила голосования, чтобы легитимно провести вредоносное предложение и вывести средства. Инцидент подчеркивает, что система управления DAO сама по себе может стать вектором атаки. Если правила, регулирующие голосование, кворум и исполнение решений, недостаточно надежны, злоумышленникам не нужно взламывать смарт-контракт — они могут использовать сам процесс управления. Realms, широко используемая платформа для управления DAO на Solana, оказалась в центре событий. Проблема заключалась не в сбое платформы, а в настройках конкретного DAO, что должно побудить другие проекты пересмотреть свои конфигурации, включая пороги кворума и правила расчета веса голосов. Для сообщества BONK, одного из самых известных мем-токенов Solana, этот случай стал испытанием на доверие. Восстановление уверенности будет зависеть от прозрачности расследования и планов по предотвращению подобных атак в будущем. Главный вывод: безопасность управления DAO требует такого же внимания, как и безопасность кода. Даже при идеально работающем блокчейне активы сообщества находятся под угрозой, если правила управления казначейством уязвимы для злоупотреблений.

bitcoinist1 ч. назад

Взлом казны BonkDAO показывает, что риски управления в Solana реальны

bitcoinist1 ч. назад

Токен Midnight (NIGHT) обвалился после эксплойта моста Wanchain на $13 млн

Токен NIGHT проекта Midnight резко упал в цене после эксплуатации уязвимости в мосту Wanchain, в результате которой было похищено 515 миллионов токенов NIGHT на сумму около $13,2 млн. Инцидент был связан с недостатком, позволяющим повторно использовать подписи в инфраструктуре кросс-чейн моста. Команда Wanchain приостановила работу затронутого маршрута моста. Стоит отметить, что атака была направлена на смарт-контракты моста, а не на базовый уровень Cardano или валидаторную инфраструктуру Midnight. Однако такие взломы оказывают сильное давление на токены экосистемы из-за нарушения ликвидности и потери доверия, даже если исходные блокчейны остаются безопасными. Рынок теперь будет оценивать действия команд по устранению последствий, отслеживанию похищенных средств и восстановлению безопасности моста, что определит скорость возвращения доверия пользователей.

bitcoinist1 ч. назад

Токен Midnight (NIGHT) обвалился после эксплойта моста Wanchain на $13 млн

bitcoinist1 ч. назад

Интеграция XRP Ledger и Axelar открывает новый кросс-чейн маршрут в DeFi

Платформа XRP Ledger интегрировалась с протоколом Axelar, открыв новый кросс-чейн маршрут для XRP и других активов XRPL. Это позволяет активам перемещаться в экосистемы DeFi, построенные на EVM и Cosmos, через интероперабельный стек Axelar. Однако важно отметить, что XRPL не становится нативной цепью EVM — интеграция лишь улучшает мостовые возможности. Подключение к Axelar призвано использовать высокую ликвидность XRP, выходящую за рамки централизованных бирж, и обеспечить его участие в мультичейн-среде DeFi. Это может повысить полезность XRP, позволив держателям и разработчикам получать доступ к приложениям на других сетях. Тем не менее, успех интеграции будет зависеть от реального использования: появления ликвидности, поддержки кошельков, спроса со стороны пользователей и создания продуктов. Хотя подключение укрепляет позиции XRPL в развивающемся кросс-чейн-ландшафте, оно также несет риски, связанные с безопасностью мостов и интероперабельностью.

bitcoinist2 ч. назад

Интеграция XRP Ledger и Axelar открывает новый кросс-чейн маршрут в DeFi

bitcoinist2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.7k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片