Как убедить тех, кого хочется прибить. Правила продуктивного спора без агрессии и перехода на личности - Бо Со
Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Не следует также забывать и о том, что демократия на Тайване – явление недавнее. Этот остров как отдельная единица возник в 1987 году, после почти сорокалетнего периода военного положения, а первые выборы руководства прошли там в 1996 году. Как указывала Одри Танг, эти две даты совпадают, соответственно, с внедрением на Тайване персональных компьютеров и Всемирной паутины. «Судя по всему, интернет и демократия не что-то отдельное. Похоже, это единое целое», – так неожиданно она высказалась об этой взаимосвязи[204].
Надо сказать, позиция Танг резко выделялась даже внутри тайваньского правительства. Из-за приверженности идее прозрачности министра не включали в самые секретные и другие особо деликатные дискуссии. А когда она отказалась отдавать и выполнять приказы, тайваньский кабмин критиковали за все более карательные методы борьбы с фейками[205].
Признаться, слушая выступления и интервью Танг, я ощущал что-то вроде дезориентации. Ее речи звучали одновременно как анахронизм – техноутопия эпохи зарождения интернета – и как голос из будущего. И в обеих этих ипостасях она шла вразрез со статус-кво, согласно которому вера в технологии обречена на разочарование, а вера в других пользователей Сети – надежный способ в какой-то момент сильно обжечься.
Но 18 мая, в ночь накануне федеральных выборов в Австралии, ведя живой блог газеты, я понял, что то и дело возвращаюсь к двум строчкам, которые часто цитировала Одри Танг. Это были строки из Дао Дэ Цзин, текста VI века до нашей эры, приписываемого великому философу Лао-цзы:
Без доверия другим
Не жди доверия к себе[206].
* * *К моменту моего знакомства с Ноамом Слонимом – в середине 2021 года – мир уже перевернула с ног на голову пандемия COVID-19. В Австралии консервативное правительство, вопреки всему переизбранное в 2019 году, оказалось в затруднительном положении из-за проблем с вакцинацией. Одри Танг и ее коллеги успешно боролись с «инфодемией» в интернете с реальным и немедленным позитивным эффектом для здоровья населения. Израиль пережил три локдауна и тысячи смертей, но, похоже, дела там постепенно начали налаживаться. А в целом было впечатление, что мир застыл на пороге новой эры.
До того я видел Слонима двумя годами ранее в прямом эфире из Сан-Франциско. С тех пор он отрастил бороду. Синий свет на видео на экране компьютера отражался в стеклах его очков, из-за чего прочитать выражение его лица было трудно.
Я связался со Слонимом, чтобы узнать, что он думает о тех дебатах с машиной по прошествии некоторого времени. Каждому участнику дебатов известно, что со временем перестаешь сожалеть даже о серьезных проигрышах. Память стирается, и события приобретают иной смысл. Но чтобы процесс вызревания начался, человек должен смириться с поражением. А смирился ли Слоним?
«Я думаю, что Хариш победил в живых дебатах по той простой причине, что он действительно более сильный спорщик, чем наша Project Debater, – начал Слоним. – Это, впрочем, вовсе не означает, что мы проиграли бы ему в любых дебатах. Но в большинстве случаев он справился бы лучше. Да, я согласен, что если прослушать дебаты еще раз потом и обдумать их более рационально, то увидишь ситуацию более сбалансированной. Но ведь это состязание структурировано иначе. Дебаты слушают вживую». Далее Слоним напомнил мне, что Project Debater победила оппонента по критерию обогащения знаний аудитории. И объяснил, что первоначальное распределение мнений – 80 процентов в пользу увеличения субсидирования дошкольных учреждений – несколько усложнило для машины победу в тех дебатах.
Сказав это, мой собеседник словно перезагрузился. «А вообще, честно говоря, мне все равно. Думаю, что в каком-то смысле для нас даже лучше, что мы тогда проиграли. Возможно, лучше было бы проиграть с меньшим отрывом. Но месседж был правильный, и я действительно думаю, что это полезный урок». Его команда годами вкалывала над достижением одной-единственной цели: победить чемпиона на дебатах в прямом эфире. Но уже сразу после состязания то, кто победил, интересовало людей куда меньше, чем сам обмен мнениями. «Если смотреть на все это с высоты прошедшего времени, понимаешь, что это было совершенно не важно. Словом, нас волновало не то, что надо».
«Да ладно», – подумал я. В феврале 1996 года компьютер Deep Blue проиграл свой первый шахматный матч гроссмейстеру Гарри Каспарову (Внесен Минюстом РФ в список иноагентов.), а через год выиграл реванш. Иногда проигрыш лишь шаг к более значимой победе.
Слоним, кстати, уже знал, на чем его команда сосредоточится, готовя машину к реваншу: на том, чтобы научиться «трогать сердце аудитории». Например, можно запрограммировать ее на поиск точек соприкосновения с людьми, вместо того чтобы сосредоточиваться только на качестве опровержения, или на более непосредственное апеллирование к слушателям. «С технологической точки зрения это не так уж и сложно», – пояснил ученый. Я увидел в его реакции некоторую иронию. Получается, его первая машина для дебатов вышла слишком уж… ну, дебатной. Если конечная цель в том, чтобы убедить аудиторию в своей правоте, то голой атаки и чистой логики недостаточно. Немалую роль играют более мягкие навыки: умение ободрять, сочувствовать, идти на компромисс.
«А можно ли по ходу дела запрограммировать машину на еще более сильную логику, на лучшие навыки опровержения и так далее? Да, все это вполне осуществимо. Над этим можно работать постепенно, и если точно решить, что ты действительно хочешь это сделать, то можно уделить этому еще несколько лет, привлечь достаточно большую команду и в конце концов победить. Так я это вижу».
Пока все это остается на уровне идей. IBM решила отказаться от дальнейших разработок Project Debater как системы для живых дебатов и сосредоточиться на других применениях этой технологии. Например, на сегодняшний день обнародованы планы интеграции возможностей системы в пакет корпоративных ИИ-продуктов. Но компания уже продемонстрировала и социально-гражданские возможности применения этой технологии, например, для сортировки больших объемов комментариев граждан и выявления и передачи перспективных идей тем, кто принимает решения.
За месяц до нашего разговора Слоним и его команда опубликовали в журнале Nature полное описание Project Debater. Кроме объяснений принципов работы, пятьдесят три соавтора попытались дать определение, представителем какой технологии стоит считать их детище. В частности, они отметили, что большинство исследований в области искусственного интеллекта сосредоточены на выполнении дискретной, узко определенной задачи с использованием монолитной системы, обученной конкретно для этой цели. А их Project Debater выполняет более сложную работу, разбивая ее на мелкие этапы, а затем интегрирует решения. Это была система «составного ИИ», или, как выразился Слоним, «аранжировщик» множества живых компонентов.
На момент нашего общения Слоним считал, что единая, так сказать, сквозная ИИ-система для дебатов – та, которая идет прямо от входа к выходу, без использования отдельно разрабатываемых промежуточных шагов, – это перспектива далекая. Такая система потребовала бы огромного количества стандартизированных данных (шахматная система Deep Blue выбрала свой победный дебют из базы данных, в которую входило семьсот тысяч гроссмейстерских игр). Более того, желаемый результат в дебатах настолько сложен, что трудно даже представить, как можно использовать для этого готовые данные. Но все это отнюдь не означало, что Слоним и его команда об этом не думали.
Один из способов решения проблемы с данными – подход, известный как обучение с подкреплением. В октябре 2017 года DeepMind, дочерняя компания Alphabet, представила программное обеспечение, которое, играя с самим собой, отлично научилось играть в го. Программа под названием AlphaGo Zero начинала, зная только правила игры. Через три дня она сыграла 4,9 миллиона игр и победила старую версию AlphaGo, которая в свое время обыграла восемнадцатикратного чемпиона мира, профессионального игрока в го Ли Седоля. С того момента система неуклонно совершенствовалась. «Исключительно самообучающаяся программа AlphaGo – сильнейшая в мире. В свете ее способности самосовершенствоваться люди кажутся излишними», – признавался китайский игрок Кэ Цзе[207]. В декабре того же года DeepMind представила программное обеспечение, освоившее одним и тем же методом шахматы, сёги и го.
Эта
