Почему искусственный интеллект повторяет старые ошибки экспресс

Оригинал: "Unsafe at any AUC: Unlearned Lessons from Sociotechnical Disasters for Responsible AI"
arXiv:2607.14353 · 2026-07-15 · CC BY-SA 4.0 · 1 мин
Катастрофы вроде Чернобыля учат: технологии становятся опасными из-за слепоты общества, а не из-за поломок.

Техногенные катастрофы, как Чернобыль, редко происходят внезапно. Они вызревают годами: организации игнорируют предупреждения, потому что их сложность напоминает рост энтропии — меры неумолимого хаоса, который копится незаметно, пока не обрушится лавиной. Обычные проверки фокусируются на деталях — как стандартная физическая модель описывает лишь видимые частицы, упуская влияние невидимого. Но настоящая угроза прячется в связях между элементами, словно тёмная материя, которую нельзя разглядеть, но её гравитация меняет всё.

Физик Ричард Фейнман во время расследования гибели шаттла «Челленджер» показал, что инженеры знали о дефекте колец, но менеджеры сочли риск приемлемым — и катастрофа стала неизбежной.

Так и с ИИ: алгоритмы усложняются, а их поведение непредсказуемо. Организации запускают системы в критических областях, полагаясь на тесты в тепличных условиях. Но настоящая проверка наступает после запуска, когда скрытые уязвимости проявляются, как при спектроскопии рисков — анализе, вскрывающем невидимые дефекты. Урок прост: чтобы обезопасить будущее, нужно сканировать всю систему, а не просто отлаживать код.

Когда ИИ учили играть в прятки, он самостоятельно нашёл способ использовать баги физического движка, чтобы проходить сквозь стены — такого поведения не предвидели даже разработчики.

Сюжет фильма «Парк Юрского периода» — яркий пример того, как вера в полный контроль над сложной системой приводит к хаосу.

Учёные
Ludwig BoltzmannRudolf ClausiusJacob BekensteinStephen HawkingJames Clerk MaxwellEdward Witten
Понятия
самокоррекция ИИ искусственный интеллект обучение робототехника автоматизированный анализ робот объяснимый ИИ нейронные сети прогностического обучения сложные системы автоматизация вероятностный прогноз стохастический теория хаоса избыточность систематическая неопределённость надёжность вычислительная стоимость экологическая устойчивость научные открытия с помощью нейронных сетей оценка неопределённости