Профессор информатики Ариэль Прокаччиа работает на факультете инженерии и прикладных наук Гарвардского университета (Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, SEAS). Его исследования объединяют математику, информатику и искусственный интеллект для разработки более справедливых и репрезентативных методов коллективного принятия решений.
Вопрос: Как вы считаете, может ли искусственный интеллект укрепить демократию?
Ответ: Многие люди чувствуют, что демократия испытывает напряжение — доверие к институтам низкое, поляризация высокая, а способы принятия решений не изменились за столетия. Тем временем мир вокруг нас кардинально изменился. У нас появились мощные инструменты из математики и информатики, которых не существовало, когда разрабатывались наши демократические институты.
Я воодушевлён идеей применения этих инструментов для поддержки демократических инноваций. Хороший пример — гражданские собрания, то есть случайно выбранные группы людей из всех слоёв общества, которые собираются для обсуждения важных политических вопросов и предлагают рекомендации политикам. Эти собрания могут принимать продуманные и репрезентативные решения, но организовать их работу непросто.
Вопрос: Какие основные проблемы вы видите при организации гражданских собраний?
Ответ: Одна из главных задач — как выбрать участников. Вы хотите, чтобы собрание точно отражало более широкое население с точки зрения возраста, пола, уровня образования, политических взглядов и многого другого. В то же время вы хотите, чтобы процесс был справедливым, чтобы у каждого был реальный шанс быть выбранным.
Баланс между этими целями требует тщательного математического подхода, и мы разрабатываем алгоритмические подходы, которые помогают сделать выбор более репрезентативным и заслуживающим доверия.
Вопрос: Что вас особенно мотивирует в вашей работе?
Ответ: Меня особенно мотивируют вопросы, которые соединяют глубокие теоретические идеи с реальными приложениями. Основная тема моей работы — справедливость: что это такое, как её можно строго определить и как разработать системы, которые её поддерживают.
Справедливость играет очевидную роль в демократии, но она также влияет на более мелкие, повседневные проблемы. Десять лет назад мы запустили онлайн-платформу под названием [Spliddit](http://spliddit.org/), чтобы предлагать решения для справедливого распределения в реальных сценариях. Один из самых популярных инструментов — это разделение арендной платы между соседями по комнате, которые по-разному оценивают комнаты — один может предпочитать больше пространства, другой — больше света, третий — более тихую комнату.
Наша цель — вычислить решение, при котором никто не завидует, то есть каждый сосед по комнате чувствует, что получил наилучшую возможную сделку. Мы разработали алгоритмы, которые тщательно балансируют денежные выплаты и индивидуальные предпочтения, и эти инструменты теперь широко используются людьми, которые ищут практические, прозрачные и справедливые решения.
Вопрос: Как связаны ваши исследования в области алгоритмов и демократия?
Ответ: Их связывает общая цель: создание систем, которые помогают людям принимать решения справедливо, прозрачно и на основе строгого анализа. Независимо от того, разрабатываем ли мы гражданское собрание, поддерживаем общественное принятие решений или помогаем соседям по комнате разделить арендную плату, мы сталкиваемся с одной и той же основной задачей — [точно определить справедливость](https://techxplore.com/news/2023-07-rethinking-algorithmic-decision-making-based-fairness.html?utmsource=embeddings&utmmedium=related&utm_campaign=internal), а затем разработать алгоритмы, которые воплотят это определение в жизнь.
Это пересечение — где глубокие теоретические идеи встречаются с реальным воздействием — это то место, где, я думаю, информатика может предложить огромную ценность для общества.
Предоставлено:
[Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences](https://phys.org/partners/harvard-john-a—paulson-school-of-engineering-and-applied-sciences/)
[Faculty of Engineering and Applied Sciences](https://www.seas.harvard.edu)