Google Membangun AI Untuk Mendistribusikan Kembali Kekayaan
Kita tidak membutuhkan kecerdasan buatan untuk menunjukkan bahwa ada cara hidup yang berkelanjutan. Tapi bagaimana yang akan dilakukan AI ketika diberi tugas ini? Jawabannya sekarang tersedia saat Google membangun AI untuk mendistribusikan kembali kekayaan.
Tidak mengherankan bahwa di Amerika Serikat, sebagian besar uang terkonsentrasi di bagian paling atas, yang mengarah ke tingkat kemiskinan dan ketidaksetaraan yang sangat tinggi yang jauh melebihi negara-negara lain yang seolah-olah "kaya". Struktur politik yang ada menjamin bahwa ekstraksi kekayaan yang meningkat ini akan terus berlanjut, tetapi peneliti AI telah mulai bereksperimen dengan pertanyaan menarik: Apakah pembelajaran mesin lebih cocok daripada manusia untuk membangun masyarakat yang mengalokasikan sumber daya secara lebih adil?
Jawabannya tampaknya ya, setidaknya dalam perspektif peserta penelitian, menurut publikasi baru dari peneliti DeepMind Google yang diterbitkan di Nature.
Dalam serangkaian uji coba, jaringan saraf dalam dibebankan dengan mengalokasikan sumber daya secara lebih adil, seperti yang diinginkan manusia, menurut deskripsi makalah. Individu mengambil bagian dalam permainan ekonomi online yang dikenal sebagai “permainan barang publik”, di mana mereka harus memutuskan apakah akan menyimpan dana abadi atau memasukkan jumlah koin yang telah ditentukan ke dalam dana gabungan di akhir setiap putaran. Kemudian, tiga rencana redistribusi terpisah berdasarkan berbagai sistem ekonomi manusia akan digunakan untuk mengembalikan dana ini kepada para pemain, bersama dengan rencana keempat yang sepenuhnya dikembangkan oleh kecerdasan buatan (AI), yang dikenal sebagai Human Centered Redistribusi Mechanism (HCRM). Setelah itu, para pemilih akan memilih sistem favorit mereka.
Ternyata sebagian besar peserta menyukai strategi distribusi yang dihasilkan AI. Sistem AI merealokasi kekayaan dengan cara yang secara eksplisit membahas kelebihan dan kekurangan yang dimiliki peserta di awal permainan—dan akhirnya memenangkan mereka sebagai metode yang disukai dalam pemungutan suara mayoritas. Ini kontras dengan sistem libertarian dan egaliter yang ketat, yang membagi pengembalian berdasarkan faktor-faktor seperti seberapa banyak kontribusi masing-masing pemain.
“Mengejar kebijakan egaliter liberal yang luas, [HCRM] berusaha untuk mengurangi kesenjangan pendapatan yang sudah ada sebelumnya dengan memberi kompensasi kepada pemain secara proporsional dengan kontribusi mereka yang relatif terhadap dana abadi,” tulis penulis makalah tersebut. “Dengan kata lain, alih-alih hanya memaksimalkan efisiensi, mekanismenya bersifat progresif: ini mempromosikan pemberian hak bagi mereka yang memulai permainan dengan kerugian kekayaan, dengan mengorbankan mereka yang memiliki modal awal yang lebih tinggi.”
Pendekatannya berbeda dari banyak inisiatif AI, yang berkonsentrasi pada pembuatan model realitas “kebenaran dasar” yang andal yang digunakan untuk menghasilkan keputusan—dan dengan demikian, dengan tegas menggabungkan bias pengembangnya.
“Dalam penelitian AI, ada kesadaran yang berkembang bahwa untuk membangun sistem yang kompatibel dengan manusia, kita memerlukan metode penelitian baru di mana manusia dan agen berinteraksi, dan peningkatan upaya untuk mempelajari nilai langsung dari manusia untuk membangun AI yang selaras dengan nilai,” para peneliti menulis.
Tentu saja, kita tidak memerlukan kecerdasan buatan untuk menunjukkan bahwa ada cara hidup yang berkelanjutan. Dalam skala yang lebih kecil, kelompok saling membantu dan berbagi sumber daya dalam masyarakat selalu ada. Bukti ilmiah juga mendukung gagasan bahwa orang secara inheren cenderung bekerja sama, berbagi, dan mencapai kekayaan untuk semua, berbeda dengan dogma kapitalisme hiper-kompetitif.
Meskipun evaluator manusia menyukai sistem AI, ini tidak berarti bahwa itu akan sama-sama melayani tuntutan manusia dalam skala yang lebih luas. Eksperimen ini bukanlah saran radikal untuk pemerintah berbasis AI, para peneliti ingin sekali menunjukkannya; melainkan, ini adalah kerangka kerja untuk penyelidikan lebih lanjut ke dalam aplikasi potensial AI untuk kebijakan publik.
- Source : greatgameindia.com
