What happens when our computers get smarter than we are? | Nick Bostrom

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TED


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Übersetzung: Andreas Herzog Lektorat: Swenja Gawantka
00:12
I work with a bunch of mathematicians, philosophers and computer scientists,
0
12570
4207
Ich arbeite mit einigen Mathematikern, Philosophen und Informatikern zusammen.
00:16
and we sit around and think about the future of machine intelligence,
1
16777
5209
Wir sitzen herum
und denken z. B. über die Zukunft der maschinellen Intelligenz nach.
00:21
among other things.
2
21986
2044
00:24
Some people think that some of these things are sort of science fiction-y,
3
24030
4725
Manche Leute denken, einiges davon sei sehr futuristisch,
00:28
far out there, crazy.
4
28755
3101
ausgefallen, einfach verrückt.
00:31
But I like to say,
5
31856
1470
Aber ich sage gern:
00:33
okay, let's look at the modern human condition.
6
33326
3604
Betrachten wir den Zustand des modernen Menschen.
00:36
(Laughter)
7
36930
1692
(Gelächter)
00:38
This is the normal way for things to be.
8
38622
2402
Das ist der normale Gang der Dinge.
00:41
But if we think about it,
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41024
2285
Aber wenn wir darüber nachdenken,
00:43
we are actually recently arrived guests on this planet,
10
43309
3293
ist die menschliche Spezies erst seit Kurzem Gast auf diesem Planeten.
00:46
the human species.
11
46602
2082
Denken Sie darüber nach:
00:48
Think about if Earth was created one year ago,
12
48684
4746
Wäre die Erde erst vor einem Jahr erschaffen worden,
00:53
the human species, then, would be 10 minutes old.
13
53430
3548
dann wäre der Mensch erst 10 Minuten alt.
00:56
The industrial era started two seconds ago.
14
56978
3168
Die industrielle Ära hätte vor zwei Sekunden begonnen.
01:01
Another way to look at this is to think of world GDP over the last 10,000 years,
15
61276
5225
Man könnte auch das Welt-BIP der letzten 10.000 Jahre betrachten.
01:06
I've actually taken the trouble to plot this for you in a graph.
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66501
3029
Ich habe mir die Mühe gemacht, dies für Sie grafisch darzustellen.
01:09
It looks like this.
17
69530
1774
Es sieht so aus.
01:11
(Laughter)
18
71304
1363
(Gelächter)
01:12
It's a curious shape for a normal condition.
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72667
2151
Es ist eine seltsame Form für einen Normalzustand.
01:14
I sure wouldn't want to sit on it.
20
74818
1698
Ich würde nicht darauf sitzen wollen.
01:16
(Laughter)
21
76516
2551
(Gelächter)
Fragen wir uns:
01:19
Let's ask ourselves, what is the cause of this current anomaly?
22
79067
4774
Was ist die Ursache dieser aktuellen Anomalie?
01:23
Some people would say it's technology.
23
83841
2552
Manche Leute würden sagen, dass es Technologie ist.
01:26
Now it's true, technology has accumulated through human history,
24
86393
4668
Das ist richtig,
Technologie hat sich im Laufe der Zeit angesammelt,
01:31
and right now, technology advances extremely rapidly --
25
91061
4652
und im Moment entwickelt sich die Technologie extrem schnell --
01:35
that is the proximate cause,
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95713
1565
das ist die unmittelbare Ursache, deshalb sind wir derzeit so produktiv.
01:37
that's why we are currently so very productive.
27
97278
2565
01:40
But I like to think back further to the ultimate cause.
28
100473
3661
Aber ich denke gerne weiter an die ultimative Ursache.
01:45
Look at these two highly distinguished gentlemen:
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105114
3766
Schauen Sie sich diese zwei hoch angesehenen Herren an:
01:48
We have Kanzi --
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108880
1600
Wir haben Kanzi --
01:50
he's mastered 200 lexical tokens, an incredible feat.
31
110480
4643
er hat 200 Begriffe gemeistert, eine unglaubliche Leistung.
01:55
And Ed Witten unleashed the second superstring revolution.
32
115123
3694
Und Ed Witten entfesselte die zweite Superstring-Revolution.
01:58
If we look under the hood, this is what we find:
33
118817
2324
Ein Blick unter die Haube zeigt das hier:
im Grunde das Gleiche.
02:01
basically the same thing.
34
121141
1570
02:02
One is a little larger,
35
122711
1813
Das eine ist etwas größer,
02:04
it maybe also has a few tricks in the exact way it's wired.
36
124524
2758
es hat vielleicht auch ein paar Tricks in der Art, wie es verkabelt ist.
02:07
These invisible differences cannot be too complicated, however,
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127282
3812
Diese unsichtbaren Unterschiede können aber nicht allzu kompliziert sein,
02:11
because there have only been 250,000 generations
38
131094
4285
da es seit unserem letzten gemeinsamen Vorfahren
nur 250.000 Generationen gab.
02:15
since our last common ancestor.
39
135379
1732
02:17
We know that complicated mechanisms take a long time to evolve.
40
137111
3849
Komplizierte Mechanismen brauchen bekanntlich viel Zeit zur Entwicklung.
So führen uns einige relativ kleine Änderungen
02:22
So a bunch of relatively minor changes
41
142000
2499
02:24
take us from Kanzi to Witten,
42
144499
3067
von Kanzi zu Witten,
02:27
from broken-off tree branches to intercontinental ballistic missiles.
43
147566
4543
von abgebrochenen Ästen bis hin zu Interkontinentalraketen.
02:32
So this then seems pretty obvious that everything we've achieved,
44
152839
3935
Es ist also ziemlich offensichtlich,
dass all unsere Leistungen und alles, was uns interessiert,
02:36
and everything we care about,
45
156774
1378
02:38
depends crucially on some relatively minor changes that made the human mind.
46
158152
5228
entscheidend von einigen relativ kleinen Veränderungen abhängt,
die den menschlichen Geist ausmachen.
02:44
And the corollary, of course, is that any further changes
47
164650
3662
Die logische Folge ist natürlich,
dass jede weitere Veränderung des Substrats des Denkens
02:48
that could significantly change the substrate of thinking
48
168312
3477
02:51
could have potentially enormous consequences.
49
171789
3202
enorme Konsequenzen haben könnte.
02:56
Some of my colleagues think we're on the verge
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176321
2905
Einige meiner Kollegen glauben, dass wir kurz vor etwas stehen,
02:59
of something that could cause a profound change in that substrate,
51
179226
3908
was zu einer tiefgreifenden Veränderung dieses Substrats führen könnte,
03:03
and that is machine superintelligence.
52
183134
3213
und das ist Maschinen-Superintelligenz.
03:06
Artificial intelligence used to be about putting commands in a box.
53
186347
4739
Künstliche Intelligenz hieß, Befehle in eine Box zu stecken.
Menschliche Programmierer bastelten mühsam Wissenselemente.
03:11
You would have human programmers
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191086
1665
03:12
that would painstakingly handcraft knowledge items.
55
192751
3135
03:15
You build up these expert systems,
56
195886
2086
Man baute Expertensysteme, die für einige Zwecke nützlich waren,
03:17
and they were kind of useful for some purposes,
57
197972
2324
aber sie waren nicht skalierbar.
03:20
but they were very brittle, you couldn't scale them.
58
200296
2681
03:22
Basically, you got out only what you put in.
59
202977
3433
Im Grunde bekam man nur heraus, was man zuvor hineingebaut hatte.
03:26
But since then,
60
206410
997
Aber seitdem gab es einen Paradigmenwechsel
03:27
a paradigm shift has taken place in the field of artificial intelligence.
61
207407
3467
im Bereich der künstlichen Intelligenz.
03:30
Today, the action is really around machine learning.
62
210874
2770
Heute geht alles um maschinelles Lernen.
03:34
So rather than handcrafting knowledge representations and features,
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214394
5387
Anstatt Wissensrepräsentationen und -eigenschaften manuell zu erstellen,
03:40
we create algorithms that learn, often from raw perceptual data.
64
220511
5554
erstellen wir Algorithmen, die oft aus rohen sensorischen Daten lernen.
03:46
Basically the same thing that the human infant does.
65
226065
4998
Genau das Gleiche, was das menschliche Kind tut.
03:51
The result is A.I. that is not limited to one domain --
66
231063
4207
Das Ergebnis ist KI, die nicht auf eine Domäne beschränkt ist --
03:55
the same system can learn to translate between any pairs of languages,
67
235270
4631
das gleiche System kann lernen, beliebige Sprachpaare zu übersetzen,
03:59
or learn to play any computer game on the Atari console.
68
239901
5437
oder lernen, jedes Computerspiel auf der Atari-Konsole zu spielen.
04:05
Now of course,
69
245338
1779
Natürlich hat KI noch nicht annähernd die gleiche universelle Fähigkeit,
04:07
A.I. is still nowhere near having the same powerful, cross-domain
70
247117
3999
zu lernen und zu planen wie ein menschliches Wesen.
04:11
ability to learn and plan as a human being has.
71
251116
3219
Der Kortex hat noch einige algorithmische Tricks,
04:14
The cortex still has some algorithmic tricks
72
254335
2126
04:16
that we don't yet know how to match in machines.
73
256461
2355
von denen wir noch nicht wissen, wie wir sie in Maschinen abbilden sollen.
04:19
So the question is,
74
259886
1899
Die Frage ist also:
04:21
how far are we from being able to match those tricks?
75
261785
3500
Wie weit sind wir in der Lage, diesen Tricks zu entsprechen?
Vor ein paar Jahren machten wir eine Umfrage
04:26
A couple of years ago,
76
266245
1083
04:27
we did a survey of some of the world's leading A.I. experts,
77
267328
2888
unter einigen der weltweit führenden KI-Experten,
04:30
to see what they think, and one of the questions we asked was,
78
270216
3224
um zu sehen, was sie denken, und eine der Fragen war:
04:33
"By which year do you think there is a 50 percent probability
79
273440
3353
"In welchem ​Jahr sehen Sie eine 50 %-Wahrscheinlichkeit,
04:36
that we will have achieved human-level machine intelligence?"
80
276793
3482
dass wir maschinelle Intelligenz auf menschlicher Ebene erreicht haben?"
04:40
We defined human-level here as the ability to perform
81
280785
4183
Wir definierten hierbei die menschliche Ebene als Fähigkeit,
fast jeden Job mindestens so gut wie ein erwachsener Mensch zu können,
04:44
almost any job at least as well as an adult human,
82
284968
2871
04:47
so real human-level, not just within some limited domain.
83
287839
4005
also die echte menschliche Ebene, nicht nur für einen Spezialbereich.
04:51
And the median answer was 2040 or 2050,
84
291844
3650
Die mittlere Antwort war 2040 oder 2050,
04:55
depending on precisely which group of experts we asked.
85
295494
2806
je nachdem, welche Gruppe von Experten wir fragten.
04:58
Now, it could happen much, much later, or sooner,
86
298300
4039
Das könnte sehr viel später oder auch früher passieren,
05:02
the truth is nobody really knows.
87
302339
1940
niemand weiß das wirklich.
Wir wissen aber, dass die ultimative Grenze für die Informationsverarbeitung
05:05
What we do know is that the ultimate limit to information processing
88
305259
4412
05:09
in a machine substrate lies far outside the limits in biological tissue.
89
309671
4871
in einer Maschine weit jenseits der Grenzen des biologischen Gewebes liegt.
Das liegt an der Physik.
05:15
This comes down to physics.
90
315241
2378
05:17
A biological neuron fires, maybe, at 200 hertz, 200 times a second.
91
317619
4718
Ein biologisches Neuron feuert mit etwa 200 Hertz,
200-mal pro Sekunde.
05:22
But even a present-day transistor operates at the Gigahertz.
92
322337
3594
Aber sogar ein heutiger Transistor arbeitet mit 1 Gigahertz.
05:25
Neurons propagate slowly in axons, 100 meters per second, tops.
93
325931
5297
Neuronen bewegen sich langsam in Axonen, maximal 100 Meter pro Sekunde.
05:31
But in computers, signals can travel at the speed of light.
94
331228
3111
Aber in Computern können sich Signale mit Lichtgeschwindigkeit bewegen.
05:35
There are also size limitations,
95
335079
1869
Es gibt auch Größenbeschränkungen,
05:36
like a human brain has to fit inside a cranium,
96
336948
3027
weil ein menschliches Gehirn in einen Schädel passen muss.
05:39
but a computer can be the size of a warehouse or larger.
97
339975
4761
Aber ein Computer kann so groß wie ein Lagerhaus oder größer sein.
05:44
So the potential for superintelligence lies dormant in matter,
98
344736
5599
Also ruht das Potential für Superintelligenz in der Materie,
05:50
much like the power of the atom lay dormant throughout human history,
99
350335
5712
ähnlich wie die Kraft des Atoms während der Menschheitsgeschichte ruhte
05:56
patiently waiting there until 1945.
100
356047
4405
und dort geduldig bis 1945 wartete.
06:00
In this century,
101
360452
1248
In diesem Jahrhundert könnten Wissenschaftler lernen,
06:01
scientists may learn to awaken the power of artificial intelligence.
102
361700
4118
die Kraft der künstlichen Intelligenz zu wecken.
06:05
And I think we might then see an intelligence explosion.
103
365818
4008
Ich denke, wir könnten dann eine Intelligenzexplosion erleben.
06:10
Now most people, when they think about what is smart and what is dumb,
104
370406
3957
Wenn die meisten Leute darüber nachdenken, was schlau und was dumm ist,
06:14
I think have in mind a picture roughly like this.
105
374363
3023
haben sie etwa dieses Bild vor Augen:
06:17
So at one end we have the village idiot,
106
377386
2598
An einem Ende haben wir den Dorftrottel,
06:19
and then far over at the other side
107
379984
2483
und weit entfernt am anderen Ende haben wir Ed Witten oder Albert Einstein,
06:22
we have Ed Witten, or Albert Einstein, or whoever your favorite guru is.
108
382467
4756
oder wer auch immer Ihr Lieblingsguru ist.
06:27
But I think that from the point of view of artificial intelligence,
109
387223
3834
Aber ich denke, dass vom Standpunkt der künstlichen Intelligenz
06:31
the true picture is actually probably more like this:
110
391057
3681
das wahre Bild wohl eher so aussieht:
KI beginnt hier an diesem Punkt, bei null Intelligenz
06:35
AI starts out at this point here, at zero intelligence,
111
395258
3378
06:38
and then, after many, many years of really hard work,
112
398636
3011
und nach sehr vielen Jahren wirklich harter Arbeit
06:41
maybe eventually we get to mouse-level artificial intelligence,
113
401647
3844
kommen wir vielleicht zur KI auf Mausebene,
06:45
something that can navigate cluttered environments
114
405491
2430
etwas, das durch ungeordnete Umgebungen
06:47
as well as a mouse can.
115
407921
1987
navigieren kann wie eine Maus.
06:49
And then, after many, many more years of really hard work, lots of investment,
116
409908
4313
Dann, nach noch viel mehr Jahren wirklich harter Arbeit und viel Geld,
06:54
maybe eventually we get to chimpanzee-level artificial intelligence.
117
414221
4639
kommen wir vielleicht irgendwann zur KI auf Schimpansen-Ebene.
06:58
And then, after even more years of really, really hard work,
118
418860
3210
Nach noch mehr Jahren härtester Arbeit
07:02
we get to village idiot artificial intelligence.
119
422070
2913
kommen wir zur Dorftrottel-KI.
07:04
And a few moments later, we are beyond Ed Witten.
120
424983
3272
Und wenige Augenblicke später sind wir hinter Ed Witten.
07:08
The train doesn't stop at Humanville Station.
121
428255
2970
Der Zug endet nicht in Menschenhausen.
07:11
It's likely, rather, to swoosh right by.
122
431225
3022
Er wird wohl eher einfach durchrauschen.
07:14
Now this has profound implications,
123
434247
1984
Das hat tiefgreifende Auswirkungen,
07:16
particularly when it comes to questions of power.
124
436231
3862
besonders wenn es um Machtfragen geht.
Zum Beispiel sind Schimpansen stark --
07:20
For example, chimpanzees are strong --
125
440093
1899
07:21
pound for pound, a chimpanzee is about twice as strong as a fit human male.
126
441992
5222
ein Schimpanse ist pro Kilo etwa doppelt so stark wie ein fitter Mann.
Aber das Schicksal von Kanzi und seinen Freunden
07:27
And yet, the fate of Kanzi and his pals depends a lot more
127
447214
4614
hängt viel mehr von dem ab, was wir Menschen tun,
07:31
on what we humans do than on what the chimpanzees do themselves.
128
451828
4140
als von dem, was Schimpansen selbst tun.
07:37
Once there is superintelligence,
129
457228
2314
Sobald es eine Superintelligenz gibt,
07:39
the fate of humanity may depend on what the superintelligence does.
130
459542
3839
kann das Schicksal der Menschheit vom Tun der Superintelligenz abhängen.
07:44
Think about it:
131
464451
1057
Denken Sie darüber nach:
07:45
Machine intelligence is the last invention that humanity will ever need to make.
132
465508
5044
KI ist die letzte Erfindung, die die Menschheit je machen muss.
07:50
Machines will then be better at inventing than we are,
133
470552
2973
Maschinen sind dann besser im Erfinden als wir
07:53
and they'll be doing so on digital timescales.
134
473525
2540
und tun es mit digitalen Zeitmaßstäben.
07:56
What this means is basically a telescoping of the future.
135
476065
4901
Im Grunde bedeutet das eine Komprimierung der Zukunft.
08:00
Think of all the crazy technologies that you could have imagined
136
480966
3558
Denken Sie an all die verrückten Sachen, von denen Sie sich vorstellen könnten,
08:04
maybe humans could have developed in the fullness of time:
137
484524
2798
dass die Menschen sie zu gegebener Zeit entwickelt hätten:
08:07
cures for aging, space colonization,
138
487322
3258
Mittel gegen das Altern, Besiedelung des Alls,
08:10
self-replicating nanobots or uploading of minds into computers,
139
490580
3731
selbstreplizierende Nanobots
oder das Hochladen des menschlichen Geistes in Computer;
08:14
all kinds of science fiction-y stuff
140
494311
2159
alle möglichen futuristischen Dinge,
08:16
that's nevertheless consistent with the laws of physics.
141
496470
2737
solange es mit den Gesetzen der Physik übereinstimmt.
08:19
All of this superintelligence could develop, and possibly quite rapidly.
142
499207
4212
All das könnte die Superintelligenz wohl ziemlich schnell entwickeln.
08:24
Now, a superintelligence with such technological maturity
143
504449
3558
Eine Superintelligenz mit einer solchen technologischen Reife
08:28
would be extremely powerful,
144
508007
2179
wäre extrem mächtig,
08:30
and at least in some scenarios, it would be able to get what it wants.
145
510186
4546
und zumindest in einigen Szenarien wäre sie in der Lage,
ihren Willen zu bekommen.
08:34
We would then have a future that would be shaped by the preferences of this A.I.
146
514732
5661
Wir hätten dann eine Zukunft,
die durch die Vorlieben dieser KI geprägt wäre.
08:41
Now a good question is, what are those preferences?
147
521855
3749
Eine gute Frage ist dann: "Was sind das für Vorlieben?"
08:46
Here it gets trickier.
148
526244
1769
Hier wird es kniffliger.
08:48
To make any headway with this,
149
528013
1435
Um damit voranzukommen,
08:49
we must first of all avoid anthropomorphizing.
150
529448
3276
müssen wir vor allem die Anthropomorphisierung vermeiden.
08:53
And this is ironic because every newspaper article
151
533934
3301
Das ist ironisch, weil jeder Zeitungsartikel
08:57
about the future of A.I. has a picture of this:
152
537235
3855
über die Zukunft der KI etwa so ein Bild davon malt:
09:02
So I think what we need to do is to conceive of the issue more abstractly,
153
542280
4134
Also denke ich, dass wir das Thema abstrakter verstehen müssen,
09:06
not in terms of vivid Hollywood scenarios.
154
546414
2790
nicht wie in den lebhaften Hollywood-Szenarien.
09:09
We need to think of intelligence as an optimization process,
155
549204
3617
Wir müssen Intelligenz als Optimierungsprozess betrachten,
09:12
a process that steers the future into a particular set of configurations.
156
552821
5649
einen Prozess, der die Zukunft in eine Reihe von Konfigurationen steuert.
09:18
A superintelligence is a really strong optimization process.
157
558470
3511
Eine Superintelligenz ist ein wirklich starker Optimierungsprozess.
09:21
It's extremely good at using available means to achieve a state
158
561981
4117
Sie ist sehr gut darin, verfügbare Mittel zu verwenden,
um einen Zustand zu erreichen, in dem das Ziel realisiert ist.
09:26
in which its goal is realized.
159
566098
1909
09:28
This means that there is no necessary connection between
160
568447
2672
Es gibt also keinen zwingenden Zusammenhang
zwischen einer hohen Intelligenz in diesem Sinne und einem Ziel,
09:31
being highly intelligent in this sense,
161
571119
2734
09:33
and having an objective that we humans would find worthwhile or meaningful.
162
573853
4662
das wir Menschen für lohnend oder sinnvoll halten würden.
09:39
Suppose we give an A.I. the goal to make humans smile.
163
579321
3794
Angenommen, wir geben einer KI das Ziel, Menschen zum Lächeln zu bringen.
Eine schwache KI führt nützliche oder amüsante Handlungen durch,
09:43
When the A.I. is weak, it performs useful or amusing actions
164
583115
2982
09:46
that cause its user to smile.
165
586097
2517
die ihren Benutzer zum Lächeln bringen.
09:48
When the A.I. becomes superintelligent,
166
588614
2417
Eine superintelligente KI erkennt,
09:51
it realizes that there is a more effective way to achieve this goal:
167
591031
3523
dass es einen effektiveren Weg gibt, dieses Ziel zu erreichen:
09:54
take control of the world
168
594554
1922
die Kontrolle über die Welt zu übernehmen
09:56
and stick electrodes into the facial muscles of humans
169
596476
3162
und Elektroden in die Gesichtsmuskeln von Menschen zu stecken,
09:59
to cause constant, beaming grins.
170
599638
2941
um ein konstantes, strahlendes Grinsen zu verursachen.
10:02
Another example,
171
602579
1035
Ein anderes Beispiel:
10:03
suppose we give A.I. the goal to solve a difficult mathematical problem.
172
603614
3383
Angenommen, die KI soll ein schwieriges mathematisches Problem lösen.
10:06
When the A.I. becomes superintelligent,
173
606997
1937
Eine superintelligente KI erkennt,
10:08
it realizes that the most effective way to get the solution to this problem
174
608934
4171
dass der effektivste Weg zur Lösung dieses Problems darin besteht,
10:13
is by transforming the planet into a giant computer,
175
613105
2930
den Planeten in einen riesigen Computer zu verwandeln,
10:16
so as to increase its thinking capacity.
176
616035
2246
um ihre Denkfähigkeit zu erhöhen.
10:18
And notice that this gives the A.I.s an instrumental reason
177
618281
2764
Man beachte, dass dies den KIs einen instrumentalen Grund gibt,
10:21
to do things to us that we might not approve of.
178
621045
2516
Dinge zu tun, die uns vielleicht nicht gefallen.
10:23
Human beings in this model are threats,
179
623561
1935
Menschen sind in diesem Modell eine Bedrohung,
10:25
we could prevent the mathematical problem from being solved.
180
625496
2921
denn wir könnten die Lösung des mathematischen Problems verhindern.
10:29
Of course, perceivably things won't go wrong in these particular ways;
181
629207
3494
Natürlich werden Dinge nicht genau so schiefgehen;
10:32
these are cartoon examples.
182
632701
1753
das sind Cartoon-Beispiele.
10:34
But the general point here is important:
183
634454
1939
Aber der generelle Punkt hier ist wichtig:
10:36
if you create a really powerful optimization process
184
636393
2873
Wenn Sie einen wirklich mächtigen Optimierungsprozess erstellen,
10:39
to maximize for objective x,
185
639266
2234
um für das Ziel x zu maximieren,
10:41
you better make sure that your definition of x
186
641500
2276
sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Definition von x alles enthält,
10:43
incorporates everything you care about.
187
643776
2469
was Ihnen wichtig ist.
10:46
This is a lesson that's also taught in many a myth.
188
646835
4384
Diese Lektion wird auch in vielen Mythen gelehrt.
10:51
King Midas wishes that everything he touches be turned into gold.
189
651219
5298
König Midas wünscht, dass alles, was er berührt, zu Gold wird.
10:56
He touches his daughter, she turns into gold.
190
656517
2861
Er berührt seine Tochter, sie verwandelt sich in Gold.
10:59
He touches his food, it turns into gold.
191
659378
2553
Er berührt sein Essen, es verwandelt sich in Gold.
11:01
This could become practically relevant,
192
661931
2589
Das könnte praktisch relevant werden,
11:04
not just as a metaphor for greed,
193
664520
2070
nicht nur als Metapher für Gier,
11:06
but as an illustration of what happens
194
666590
1895
sondern als Illustration für das,
11:08
if you create a powerful optimization process
195
668485
2837
was passiert, wenn Sie einen mächtigen Optimierungsprozess erstellen
11:11
and give it misconceived or poorly specified goals.
196
671322
4789
und ihm falsche oder schlecht spezifizierte Ziele geben.
11:16
Now you might say, if a computer starts sticking electrodes into people's faces,
197
676111
5189
Nun könnte man sagen, wenn ein Computer anfängt,
Elektroden in die Gesichter von Menschen zu stecken,
11:21
we'd just shut it off.
198
681300
2265
würden wir ihn einfach abschalten.
11:24
A, this is not necessarily so easy to do if we've grown dependent on the system --
199
684555
5340
A, das ist nicht unbedingt so einfach, wenn wir abhängig vom System sind.
11:29
like, where is the off switch to the Internet?
200
689895
2732
Wo etwa ist der Ausschalter des Internets?
11:32
B, why haven't the chimpanzees flicked the off switch to humanity,
201
692627
5120
B, warum haben die Schimpansen nicht den Schalter an der Menschheit
11:37
or the Neanderthals?
202
697747
1551
oder den Neandertalern ausgeschaltet?
11:39
They certainly had reasons.
203
699298
2666
Sie hatten sicherlich Gründe.
11:41
We have an off switch, for example, right here.
204
701964
2795
Wir haben zum Beispiel einen Aus-Schalter hier.
11:44
(Choking)
205
704759
1554
(Würgen)
11:46
The reason is that we are an intelligent adversary;
206
706313
2925
Der Grund ist, dass wir ein intelligenter Gegner sind;
11:49
we can anticipate threats and plan around them.
207
709238
2728
wir können Bedrohungen vorhersehen und ihnen ausweichen.
11:51
But so could a superintelligent agent,
208
711966
2504
Aber das könnte auch ein superintelligenter Agent,
11:54
and it would be much better at that than we are.
209
714470
3254
und der wäre viel besser darin als wir selbst.
11:57
The point is, we should not be confident that we have this under control here.
210
717724
7187
Wir sollten uns also nicht zu sicher sein,
dass wir das hier unter Kontrolle haben.
12:04
And we could try to make our job a little bit easier by, say,
211
724911
3447
Wir könnten versuchen, unsere Arbeit ein wenig einfacher zu machen,
12:08
putting the A.I. in a box,
212
728358
1590
indem wir die KI in eine Box sperren,
12:09
like a secure software environment,
213
729948
1796
wie eine sichere Software-Umgebung,
12:11
a virtual reality simulation from which it cannot escape.
214
731744
3022
eine Virtual-Reality-Simulation, aus der sie nicht entkommen kann.
12:14
But how confident can we be that the A.I. couldn't find a bug.
215
734766
4146
Aber wie sicher können wir sein, dass die KI keine Lücke findet?
12:18
Given that merely human hackers find bugs all the time,
216
738912
3169
Da schon menschliche Hacker ständig solche Fehler finden,
12:22
I'd say, probably not very confident.
217
742081
3036
würde ich sagen, wohl nicht sehr sicher.
12:26
So we disconnect the ethernet cable to create an air gap,
218
746237
4548
Also trennen wir das Ethernetkabel, um einen Luftspalt zu schaffen,
12:30
but again, like merely human hackers
219
750785
2668
aber selbst menschliche Hacker überwinden solche Luftlücken
12:33
routinely transgress air gaps using social engineering.
220
753453
3381
routinemäßig durch Social Engineering.
12:36
Right now, as I speak,
221
756834
1259
Sicher gibt es gerade irgendwo einen Angestellten,
12:38
I'm sure there is some employee out there somewhere
222
758093
2389
12:40
who has been talked into handing out her account details
223
760482
3346
der von einem vermeintlichen Mitarbeiter aus der IT überredet wurde,
12:43
by somebody claiming to be from the I.T. department.
224
763828
2746
seine Kontodaten preiszugeben.
12:46
More creative scenarios are also possible,
225
766574
2127
Es sind auch kreativere Szenarien möglich.
12:48
like if you're the A.I.,
226
768701
1315
Als KI kann man Elektroden in seiner internen Schaltung umbauen,
12:50
you can imagine wiggling electrodes around in your internal circuitry
227
770016
3532
12:53
to create radio waves that you can use to communicate.
228
773548
3462
um Funkwellen zu erzeugen, mit denen man kommunizieren kann.
Oder man gibt eine Fehlfunktion vor,
12:57
Or maybe you could pretend to malfunction,
229
777010
2424
12:59
and then when the programmers open you up to see what went wrong with you,
230
779434
3497
und wenn die Programmierer nachsehen, was schiefgelaufen ist,
13:02
they look at the source code -- Bam! --
231
782931
1936
sehen sie sich den Quellcode an -- Bam! --
13:04
the manipulation can take place.
232
784867
2447
Die Manipulation kann stattfinden.
13:07
Or it could output the blueprint to a really nifty technology,
233
787314
3430
Oder sie könnte den Bauplan zu einer raffinierten Technologie ausgeben,
13:10
and when we implement it,
234
790744
1398
und wenn wir die implementieren, hat sie einen verborgenen Nebeneffekt,
13:12
it has some surreptitious side effect that the A.I. had planned.
235
792142
4397
den die KI geplant hatte.
13:16
The point here is that we should not be confident in our ability
236
796539
3463
Der Punkt ist, dass wir nicht auf unsere Fähigkeit vertrauen sollten,
13:20
to keep a superintelligent genie locked up in its bottle forever.
237
800002
3808
einen superintelligenten Geist für immer in seiner Flasche eingesperrt zu halten.
13:23
Sooner or later, it will out.
238
803810
2254
Früher oder später kommt er heraus.
Ich glaube, wir müssen herausfinden,
13:27
I believe that the answer here is to figure out
239
807034
3103
13:30
how to create superintelligent A.I. such that even if -- when -- it escapes,
240
810137
5024
wie man superintelligente KI so baut, dass wenn sie -- sobald -- sie entkommt,
13:35
it is still safe because it is fundamentally on our side
241
815161
3277
es immer noch sicher ist, weil sie fest auf unserer Seite ist,
13:38
because it shares our values.
242
818438
1899
weil sie unsere Werte teilt.
13:40
I see no way around this difficult problem.
243
820337
3210
Es führt kein Weg um dieses schwierige Problem herum.
13:44
Now, I'm actually fairly optimistic that this problem can be solved.
244
824557
3834
Ich bin aber ziemlich optimistisch, dass es gelöst werden kann.
13:48
We wouldn't have to write down a long list of everything we care about,
245
828391
3903
Wir müssten keine lange Liste von allem aufschreiben, was uns wichtig ist,
13:52
or worse yet, spell it out in some computer language
246
832294
3643
oder schlimmer noch,
es in irgendeiner Computersprache wie C++ oder Python buchstabieren;
13:55
like C++ or Python,
247
835937
1454
13:57
that would be a task beyond hopeless.
248
837391
2767
das wäre eine Aufgabe, die mehr als hoffnungslos ist.
14:00
Instead, we would create an A.I. that uses its intelligence
249
840158
4297
Stattdessen würden wir eine KI bauen, die ihre Intelligenz nutzt,
14:04
to learn what we value,
250
844455
2771
um zu lernen, was wir wertschätzen,
14:07
and its motivation system is constructed in such a way that it is motivated
251
847226
5280
und ihr Motivationssystem ist so konstruiert,
dass sie anstrebt, unsere Ziele zu verfolgen
14:12
to pursue our values or to perform actions that it predicts we would approve of.
252
852506
5232
oder Dinge zu tun, von denen sie erwartet, dass wir sie billigen.
14:17
We would thus leverage its intelligence as much as possible
253
857738
3414
Wir würden somit ihre Intelligenz
14:21
to solve the problem of value-loading.
254
861152
2745
für das Problem der Wertedefinition so gut wie möglich einsetzen.
14:24
This can happen,
255
864727
1512
Das kann passieren,
14:26
and the outcome could be very good for humanity.
256
866239
3596
und das Ergebnis könnte sehr gut für die Menschheit sein.
14:29
But it doesn't happen automatically.
257
869835
3957
Aber es geschieht nicht automatisch.
14:33
The initial conditions for the intelligence explosion
258
873792
2998
Die Anfangsbedingungen für die Intelligenzexplosion
14:36
might need to be set up in just the right way
259
876790
2863
müssen genau auf die richtige Art und Weise aufgestellt werden,
14:39
if we are to have a controlled detonation.
260
879653
3530
wenn wir eine kontrollierte Detonation haben wollen.
14:43
The values that the A.I. has need to match ours,
261
883183
2618
Die Werte der KI müssen mit unseren übereinstimmen,
14:45
not just in the familiar context,
262
885801
1760
nicht nur im vertrauten Kontext,
14:47
like where we can easily check how the A.I. behaves,
263
887561
2438
wo wir leicht überprüfen können, wie die KI sich verhält,
14:49
but also in all novel contexts that the A.I. might encounter
264
889999
3234
sondern auch in allen neuen Situationen,
auf die die KI in der unbestimmten Zukunft treffen könnte.
14:53
in the indefinite future.
265
893233
1557
14:54
And there are also some esoteric issues that would need to be solved, sorted out:
266
894790
4737
Es gibt auch einige esoterische Fragen, die gelöst werden müssten:
14:59
the exact details of its decision theory,
267
899527
2089
die genauen Details ihrer Entscheidungstheorie,
15:01
how to deal with logical uncertainty and so forth.
268
901616
2864
wie mit logischer Unsicherheit umzugehen ist usw.
Die technischen Probleme, die dafür gelöst werden müssen,
15:05
So the technical problems that need to be solved to make this work
269
905330
3102
15:08
look quite difficult --
270
908432
1113
sind ziemlich schwierig --
15:09
not as difficult as making a superintelligent A.I.,
271
909545
3380
nicht so schwierig, wie eine superintelligente KI zu bauen,
15:12
but fairly difficult.
272
912925
2868
aber ziemlich schwierig.
15:15
Here is the worry:
273
915793
1695
Hier ist die Sorge:
15:17
Making superintelligent A.I. is a really hard challenge.
274
917488
4684
Superintelligente KI zu bauen ist eine wirklich harte Herausforderung.
Sichere superintelligente KI zu bauen
15:22
Making superintelligent A.I. that is safe
275
922172
2548
15:24
involves some additional challenge on top of that.
276
924720
2416
birgt noch zusätzliche Herausforderungen.
15:28
The risk is that if somebody figures out how to crack the first challenge
277
928216
3487
Das Risiko besteht darin, dass jemand die erste Hürde knackt,
15:31
without also having cracked the additional challenge
278
931703
3001
ohne die zusätzliche Herausforderung, perfekte Sicherheit zu gewährleisten,
15:34
of ensuring perfect safety.
279
934704
1901
ebenfalls zu knacken.
15:37
So I think that we should work out a solution
280
937375
3331
Ich denke daher,
wir sollten im Vorfeld das Steuerungsproblem lösen,
15:40
to the control problem in advance,
281
940706
2822
15:43
so that we have it available by the time it is needed.
282
943528
2660
damit wir eine Lösung haben, wenn sie benötigt wird.
15:46
Now it might be that we cannot solve the entire control problem in advance
283
946768
3507
Vielleicht können wir nicht das ganze Steuerungsproblem im Voraus lösen,
15:50
because maybe some elements can only be put in place
284
950275
3024
weil vielleicht einige Elemente erst gesetzt werden können,
15:53
once you know the details of the architecture where it will be implemented.
285
953299
3997
wenn wir die Details der Architektur, in der sie implementiert werden, kennen.
15:57
But the more of the control problem that we solve in advance,
286
957296
3380
Je mehr Kontrollprobleme wir jedoch im Voraus lösen,
16:00
the better the odds that the transition to the machine intelligence era
287
960676
4090
desto besser sind die Chancen, dass der Übergang
zur Maschinenintelligenz gut verläuft.
16:04
will go well.
288
964766
1540
16:06
This to me looks like a thing that is well worth doing
289
966306
4644
Das sieht für mich nach einer Sache aus, die es wert ist, getan zu werden,
16:10
and I can imagine that if things turn out okay,
290
970950
3332
und ich kann mir vorstellen, dass wenn die Dinge gut laufen,
16:14
that people a million years from now look back at this century
291
974282
4658
die Leute in einer Million Jahre auf dieses Jahrhundert zurückblicken
16:18
and it might well be that they say that the one thing we did that really mattered
292
978940
4002
und möglicherweise sagen,
dass unsere einzige wichtige Leistung der Erfolg bei dieser Sache war.
16:22
was to get this thing right.
293
982942
1567
16:24
Thank you.
294
984509
1689
Vielen Dank.
(Beifall)
16:26
(Applause)
295
986198
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