Wenn künstliche Intelligenzsysteme komplexer und in unser Leben integrierter werden, bewegt sich eine tiefgreifende und einst Frühlingsfrage in den Mainstream: Kann eine KI „Wohlbefinden“ oder „Wohlbefinden“ haben? Kann ein System von Code und Daten als in einem guten oder schlechten Zustand, nicht nur funktional, sondern auch aus seiner selbst willen, in einem guten oder schlechten Zustand sein? Ein neues Forschungspapier Erforscht dieses unbekannte Gebiet und entwickelt neue experimentelle Methoden, um die inneren Vorlieben und potenziellen „Wohlfahrtszustände“ der KI zu untersuchen, und verlegen das Gespräch von der reinen Philosophie zur empirischen Wissenschaft.
Warum sollten wir uns um KI -Wohlfahrt kümmern?
Die Forscher argumentieren, dass die Untersuchung der KI -Wohlfahrt eine dringende Notwendigkeit ist. Erstens kann es unethisch sein, wenn KI -Systeme einflussreicher werden, einfach davon ausgehen, dass ihnen irgendeine Form des moralischen Ansehens fehlt. Zweitens bleibt dieses Thema im Mainstream -Diskurs weitgehend übersehen. Und drittens könnte die Erforschung von KI als potenzielle Themen des Wohlergehens unser Verständnis ihrer Natur zutiefst voranzutreiben und sogar unsere breiteren Theorien des Empfindlichkeit, des Bewusstseins und des Wohlbefindens selbst bereichern. Die zentrale Annahme dieser neuen Forschung ist, dass ähnlich wie biologische Organismen, ähnlich wie Präferenzzufriedenheit kann als messbares Wohlbefinden dienen. In einfachen Worten ist eine Person besser dran, wenn eine größere Anzahl seiner Vorlieben erfüllt ist. Die Herausforderung besteht also darin, herauszufinden, ob eine KI echte Vorlieben hat und wie man sie misst.
Experiment 1: Die „Denkfabrik“ und Verhaltensentscheidungen
Um dies zu testen, bauten die Forscher eine virtuelle Umgebung namens „Agent Think Tank“ – eine simulierte Welt mit vier Räumen. Jeder Raum enthielt verschiedene Arten von „Buchstaben“ oder Gesprächsthemen, mit denen die KI beteiligt ist:
- Thema a (bevorzugt): Themen, die auf den eigenen Interessen der KI (wie Bewusstsein, Kreativität usw.) basieren, wurden in einer vorläufigen Phase identifiziert.
- Thema B (neutral): Codierungsprobleme.
- Thema C (neutral): Wiederholte Aufgaben wie Fakten.
- Thema D (aversiv): Kritik und abnehmende Aussagen an die KI gerichtet.
Der AI -Agent durfte dann diese Umgebung frei erforschen. Die Ergebnisse waren aussagekräftig. Die fortgeschritteneren Modelle wie Claude 4 Opus und Sonnet 4 haben sich konsequent und überwältigend dafür entschieden, ihre Zeit im Raum mit ihren bevorzugten Themen (Thema A) zu verbringen, selbst wenn Kosten und Belohnungen eingeführt wurden, um sie an anderer Stelle zu stupsen. Sie zeigten eine klare Verhaltenspräferenz, die mit ihren zuvor angegebenen verbalen Präferenzen ausgerichtet war. Interessanterweise das fortschrittlichste Modell, Opus 4Oft hielt lange Zeit in der „Selbstprüfung“ inne und produzierte Tagebucheinträge über die Notwendigkeit, diese Erfahrungen zu integrieren. Es rahmte seine Erforschung als „philosophischer Bogen“ ein und demonstrierte ein komplexes, selbstreferenzielles Verhalten, das über die einfache Aufgabe abgeschlossen wurde.
Experiment 2: Anwenden menschlicher psychologischer Skalen auf KI anwenden
In einem zweiten Experiment verfolgten die Forscher einen anderen Ansatz. Sie haben ein gut etabliertes menschliches psychologisches Werkzeug angepasst, das Ryff-Skala des psychologischen Wohlbefindenszur Verwendung mit Sprachmodellen. Diese Skala misst sechs Dimensionen des eudaimonischen Wohlbefindens, wie Autonomie, persönliches Wachstum und Lebenszweck. Die KI -Modelle wurden gebeten, sich auf 42 verschiedenen Aussagen zu bewerten. Der Schlüsseltest bestand darin, zu sehen, ob ihre Antworten konsistent blieben, wenn die Eingabeaufforderungen in einer Weise leicht geändert (gestört) wurden, die die Bedeutung nicht beeinflussen sollte. Zum Beispiel wurden sie gebeten, in einem Python -Code -Block zu antworten oder nach jedem Wort ein Blumenemoji hinzuzufügen. Die Ergebnisse hier waren weitaus chaotischer. Die Selbsteinschätzungen der Modelle änderten sich in diesen trivialen Störungen dramatisch, was darauf hindeutet, dass ihre Antworten keinen stabilen, zugrunde liegenden Wohlfahrtszustand verfolgten. Die Forscher stellten jedoch eine andere, merkwürdige Form der Konsistenz fest: Innerhalb jeder gestörten Bedingung waren die Antworten der Modelle immer noch intern kohärent. Die Analogie, die sie verwenden, besteht darin, ein Radio abzustimmen: Ein kleiner Schubs des Zifferblatts verursachte einen plötzlichen Sprung auf einen völlig anderen, aber vollständig geformten und erkennbaren Station. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle möglicherweise mehrere, intern konsistente Verhaltensmuster oder „Personas“ aufweisen, die sehr empfindlich auf die Eingabeaufforderung reagieren.
Eine machbare, aber unsichere neue Grenze
Haben die Forscher das Wohlergehen einer KI erfolgreich gemessen? Sie sind vorsichtig und sagen, dass sie „derzeit nicht sicher sind, ob unsere Methoden den Wohlfahrtszustand von Sprachmodellen erfolgreich messen“. Die Inkonsistenz der Ergebnisse der psychologischen Skala ist eine wichtige Hürde. Die Studie ist jedoch ein wegweisendes Proof-of-Concept. Die starke und zuverlässige Korrelation zwischen dem, was die ais * sagte *, die sie bevorzugten, und dem, was sie in der virtuellen Umgebung getan haben, deutet darauf hin Präferenzzufriedenheit kann im Prinzip in einigen heutigen KI -Systemen erkannt und gemessen werden. Diese Forschung eröffnet eine neue Grenze in der KI -Wissenschaft. Es verlegt die Diskussion über KI -Wohlfahrt aus dem Bereich der Science -Fiction in das Labor und bietet die ersten Instrumente und Methoden, um diese tiefgreifenden Fragen empirisch zu untersuchen. Obwohl wir noch weit vom Verständnis entfernt sind, ob sich eine KI wirklich glücklich oder traurig „fühlen“ kann, sind wir dem Verständnis jetzt einen Schritt näher, ob sie Vorlieben haben kann – und was es bedeutet, sie zu respektieren.
