قالت دراسة جديدة: "إن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يبتكر طرقًا لتوزيع الثروة أفضل من النظم التي صممها البشر".
ولفت موقع "ساينس أليرت" النظر إلى أن الباحثين في شركة "ديب مايند"، للذكاء الاصطناعي، توصلوا إلى أن أنظمة التعلم الآلي جيدة في حل مشاكل الفيزياء والبيولوجيا المعقدة، وقد تساعد أيضًا على تحقيق أهداف اجتماعية، والوصول إلى مجتمع عادل ومزدهر.
وفي مقابل ذلك يشير الباحثون إلى أن "هذه ليست مهمة سهلة"، ويقولون: "إن بناء آلة يمكنها تقديم نتائج مفيدة يريدها البشر بالفعل هو أمر معقد، بسبب حقيقة أن الناس غالبًا ما يختلفون حول أفضل طريقة لحل القضايا، خاصة الاجتماعية والاقتصادية والسياسية".
وقال رافائيل كوستر، المؤلف الأول وعالم الأبحاث في ديب مايند: "إن إحدى العقبات الرئيسة أمام تحقيق التوافق بين البشر والآلة، هي تعدد وجهات النظر بالمجتمع البشري، بما لا يتوافق مع تفضيلات الذكاء الاصطناعي".
وأشارت الدراسة إلى أنه "على سبيل المثال، غالبًا ما يكون علماء السياسة والاقتصاد على خلاف حول الآليات التي ستجعل مجتمعاتنا تعمل بشكل أكثر عدالة أو كفاءة".
وللمساعدة في "سد الفجوة" بين البشر والآلة، طور الباحثون "نظاما لتوزيع الثروة، يحتوي على تفاعلات أشخاص، وتم تضمين بيانات التفاعلات في النظام، للمساعدة في توجيه الذكاء الاصطناعي نحو النتائج المفضلة للإنسان"، وهو ما "يمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق نتائج مذهلة".
وشارك في هذه التجارب آلاف الأشخاص، وكانت عبارة عن "تمرين استثماري، يسمى لعبة السلع العامة، حيث يتلقى اللاعبون مبالغ متفاوتة من المال، ويمكنهم المساهمة بأموالهم في صندوق عام، ثم الحصول على عائد من الصندوق يتوافق مع مستوى استثمارهم".
وأعيد توزيع الثروة على اللاعبين عبر "نماذج مختلفة من المساواة"، وأظهرت التجارب أن نظام دفع الأموال في اللعبة كان أفضل من "معايير إعادة التوزيع التقليدية".
