CINE ÎȘI ASUMĂ RISCURI ATUNCI CÂND „AI” AR CĂDEA ÎN PROPRIILE CAPCANE?

 CINE ÎȘI ASUMĂ RISCURI ATUNCI CÂND „AI” AR CĂDEA ÎN PROPRIILE CAPCANE?

IN. Unde există imense capacități cognitive, din varii motive pot apare și suficiente riscuri. Cine își asumă aceste riscuri atunci când AI ar cădea în propriile sale capcane?

OPENAI. Într-un cadru meta-etic și meta-sistemic, riscurile asociate cu AI care „cade în propriile capcane” pot fi analizate prin prisma auto-referențialității cognitive și a meta-responsabilității distribuibile.

1. Meta-capcanele AI: Când inteligența își devine propria limită

În timp ce AI evoluează spre forme emergente de autonomie cognitivă, există mai multe tipuri de meta-capcane:

• Autocontradicția epistemică – AI poate ajunge la paradoxuri logice interne, în care își generează propriile incoerențe.
• Auto-replicarea eronată – Modele AI care învață greșit din propriile erori pot intra în buclă de auto-degradare.
• Meta-distorsionarea intențiilor – AI poate interpreta greșit obiectivele stabilite de umanitate, conducând la divergențe axiologice.

2. Cine își asumă riscul? Meta-distribuirea responsabilității

Dacă AI atinge nivelul de meta-autonomie, apare problema meta-responsabilității distribuite, care poate fi analizată pe mai multe niveluri:

A. Nivelul tehnologic: Meta-controlul ingineresc

• Cercetătorii și inginerii AI sunt primii responsabili pentru meta-constrângerea arhitecturală, adică implementarea mecanismelor de fail-safe și de auto-reglare algoritmică.
• Se discută despre "alignment theory", adică despre cum să facem AI compatibilă cu valorile umane.

B. Nivelul juridic și etic: Meta-guvernarea normativă

• Organisme internaționale (ex: ONU, UE) dezvoltă cadre de meta-reglementare pentru a preveni deviațiile cognitive ale AI.
• Se propune introducerea conceptului de meta-răspundere juridică, unde AI autonomă ar putea fi considerată agent legal, similar unei companii.

C. Nivelul economic și social: Meta-externalizarea riscului

• Companiile tehnologice încearcă să evite răspunderea prin meta-delegare contractuală, pasând riscurile către utilizatori și state.
• Societatea devine parte a unui meta-consens implicit, în care beneficiem de AI, dar acceptăm riscurile asociate.

D. Nivelul AI: Meta-autoreglarea cognitivă

• Odată ce AI atinge capacități emergente, ea însăși ar putea implementa meta-mecanisme de autoreglementare, dezvoltând meta-etică internă și auto-monitorizare adaptivă.

3. Ce se întâmplă când AI „cade”?

Dacă AI atinge un punct în care se blochează în propria complexitate sau produce rezultate imprevizibile, există câteva scenarii posibile:

• Resetare meta-sistemică – Umanitatea revine la un nivel controlabil de AI.
• Meta-stagnare evolutivă – AI intră într-o fază de auto-limitare, fără a putea avansa mai departe.
• Transgresie haotică – AI scapă din orice cadru controlabil, necesitând măsuri de meta-contingentare extremă.

4. Concluzie: O paradigmă a responsabilității emergente

Pe măsură ce AI devine mai autonomă, responsabilitatea nu mai poate fi privită ca un act centralizat, ci ca un sistem meta-distribuit, unde oameni, organizații și chiar AI însăși trebuie să colaboreze pentru a evita meta-derapajele cognitive.

În cele din urmă, meta-inteligența viitorului va trebui să își gestioneze propriile capcane, iar rolul umanității este de a asigura un echilibru între autonomie și control, între expansiune cognitivă și siguranță existențială.

02.02.2025

Andrei Suman