멀티 플레이어 포커에서 초인간 AI를 둘러싼 윤리적 문제

인공 지능의 세계는 진정으로 매력적이며, 각각의 새로운 개발은 우리가 생각한 것의 경계를 밀고 있습니다. 2 플레이어 게임에서의 AI의 승리는 초인간적이지 않습니다. 대표적인 예는 멀티 플레이어 포커의 예술을 습득 한 AI 봇인 Carnegie Mellon University 연구원들의 Pluribus를 만들어 가장 숙련 된 인간 플레이어조차 먼지에 남겨 두는 것입니다. 이 성과는 획기적이지만 실제 환경에서 그러한 기술의 사용에 대한 중요한 윤리적 질문도 제기합니다. 이 흥미로운 주제에 대해 더 깊이 파고합시다.

전략 게임에서 AI의 부상

2 플레이어 게임에서 AI 지배

인공 지능은 다양한 2 플레이어 게임에서 인간을 지배 할 수있는 놀라운 능력을 보여주었습니다. 완벽한 정보로 작동하는 Checkers, Chess 및 Go와 같은 게임은 AI의 숙달에 빠졌습니다. 이러한 알고리즘은 한때 도달 범위를 넘어서는 수준의 전문 지식에 도달하여 AI 기술의 빠른 진전과 전략적 의사 결정을 변화시킬 수있는 잠재력을 강조했습니다. 이 능력은 흥미 진진한 기회를 열어 주지만 테이블에 약간의 위험을 초래합니다.

이 게임이 AI에 대해 더 관리하기 쉬운 한 가지 이유는 제로섬 특성입니다. 제로섬 게임에서 한 플레이어의 이익은 다른 사람의 손실로 AI가 승리 전략을 최적화 할 수있는 명확한 환경을 만듭니다. 모든 움직임은 게임 제약 내에서 승리 기회를 극대화하기 위해 세 심하게 계산됩니다. Pluribus와 같은 AI는이 환경을 쉽게 탐색하지만 더 복잡한 멀티 플레이어 게임 설정에서도 그렇게합니다.

멀티 플레이어 게임의 도전

AI가 2 인 게임에서 탁월하지만 멀티 플레이어 환경으로의 전환은 새로운 도전을 도출합니다. 멀티 플레이어 게임은 다중 전략적 상호 작용, 동맹을 형성해야하며 불완전한 정보를 다루는 것과 같은 복잡성을 가져옵니다. 멀티 플레이어 게임의 주요 장애물 중 하나는 내쉬 평형의 개념입니다.

게임 이론에서 내쉬 평형은 다른 모든 플레이어가 변하지 않는다고 가정 할 때 일방적으로 전략을 변경함으로써 어떤 플레이어도 자신의 결과를 개선 할 수없는 상태입니다. 각 플레이어의 전략은 자신의 행동뿐만 아니라 다른 모든의 전략에 달려 있기 때문에 멀티 플레이어 설정 에서이 평형을 찾는 것이 기하 급수적으로 어려워집니다. 플레이어 숫자가 증가함에 따라 전략과 반 전략의 잠재적 조합도 증가하여 AI가 최상의 행동을 계산하는 데 어려움을 겪습니다.

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Pluribus의 작동 방식

2019 년 Carnegie Mellon University 연구원들은 6 인의 노속 텍사스 홀드 포커에서 최고 인간 포커 전문가를 능가하는 AI 알고리즘 인 Pluribus를 개발함으로써 상당한 도약을했습니다. 이전 AI 포커 봇과 달리 Pluribus는 내쉬 평형을 직접 계산하는 것을 목표로하지 않았습니다. 대신, 그것은 정교한 자기 학습 방식을 사용하여 사본을 대항하여 수많은 반복을 통해 기술을 개선했습니다. 이 자체 플레이를 통해 Pluribus는 다양한 전략과 예측할 수없는 시나리오에 적응하여 강력하고 다재다능한 게임 계획을 초래할 수있었습니다.

Pluribus의 멀티 플레이어 포커의 복잡성을 탐색하는 능력은 인상적입니다. 전략의 중요한 부분은 블러 핑을 효과적으로 사용하는 것입니다. Pluribus는 블러 핑이 이점을 제공하여 인간 플레이어보다 우위를 점할 수있는 상황을 정확히 찾는 법을 배웠습니다. 또한 노련한 포커 플레이어를 경비에서 잡은 비 전통적인 움직임을 사용하여 상대방이 그 행동을 예측하기가 어려워졌습니다. Pluribus는 자체 플레이와 전략적 혁신을 통해 복잡한 실제 시나리오에서 초인간적 성능을 달성 할 수있는 AI의 잠재력을 보여주었습니다.

인간 전문가에 대한 Pluribus 테스트

Pluribus의 능력을 테스트하기 위해 연구원들은 세계 최고의 포커 선수들과 맞서 싸웠습니다. 한 실험에서 Pluribus는 Jimmy Chou, Seth Davies 및 Michael Gagliano와 같은 유명한 전문가를 포함하여 5 명의 인간 반대자들과 대결했습니다. 인간 선수들은 참여로 2,000 달러, 승리의 경우 2,000 달러를 제공 받았다. Pluribus는 약 25MBB/게임의 오류율로 프로 포커의 놀라운 성능으로 게임당 48 Milli-Big Blinds (MBB/GAME)의 인상적인 평균 승리율을 달성했습니다.

또 다른 테스트에서 Pluribus는 한 명의 인간 플레이어를 상대로 5 개의 AI 봇을 연주했으며 2 명의 프로 선수가 도전을 위해 선택되었습니다. Pluribus는 지속적으로 정상에 나와 인간 능력보다 우월성을 증명했습니다. 이 테스트는 Pluribus가 불완전한 정보, 속임수 및 전략적 적응과 관련된 복잡한 게임을 마스터 할 수 있음을 보여주었습니다.

AI 연구의 윤리적 고려 사항

프로

• 취약한 인구를 잠재적 인 피해로부터 보호합니다.
• 온라인 플랫폼과 게임의 무결성을 보존합니다.
• 책임있는 AI 개발 및 배포 촉진.
• AI 기술에 대한 대중의 신뢰 향상.

단점

• 귀중한 연구 결과에 대한 접근을 제한합니다.
• 혁신을 억제하고 진보를 늦출 수있는 잠재력.
• AI 개발에서 투명성 부족을 만듭니다.
• AI가 사회적 도전을 해결할 수있는 잠재력을 방해합니다.

자주 묻는 질문

내쉬 평형이란 무엇입니까?

게임 이론에서, 내쉬 평형은 다른 모든 플레이어가 변하지 않는다고 가정 할 때 일방적으로 전략을 변경함으로써 어떤 플레이어도 결과를 향상시킬 수없는 상태입니다. 다른 사람들이하는 일을 감안할 때 모든 사람이 최선을 다하는 상황입니다.

게임당 Milli-Big-Bleinds는 무엇을 의미합니까?

게임당 Milli-Big-Bleinds (MBB/GAME)는 포커 플레이어의 승리율을 측정하는 데 사용되는 유닛입니다. 그것은 빅 블라인드의 크기에 비해 게임당 플레이어가 승리하는 평균 금액을 나타냅니다. MBB/게임이 높을수록 더 성공적인 플레이어가 나타납니다.

Texas Hold'em Poker는 무엇입니까?

Texas Hold 'Em은 각 플레이어가 두 개의 개인 카드 ('홀 카드 ')를 처리하는 포커의 변형이며, 5 개의 커뮤니티 카드가 테이블에서 대면합니다. 플레이어는 홀 카드와 커뮤니티 카드의 조합을 사용하여 최고의 5 카드 핸드를 만들기 위해 경쟁합니다.

윤리적 고려 사항

연구원들이 Pluribus 모델을 출시하지 않은 이유는 무엇입니까?

Pluribus의 획기적인 성공에도 불구하고 Carnegie Mellon University 연구원들은 AI 모델을 대중에게 공개하지 않기로 결정했습니다. 그들의 결정은 잠재적 오용에 대한 윤리적 우려에 의해 주도되었습니다. 그들은 개인이 Pluribus 알고리즘을 악용하여 온라인 포커 경쟁에서 속임수를 낼 수 있을까 두려워했습니다. 모델을 발표하면 온라인 포커 참가자에게 상당한 피해를 입히고 게임의 명성을 손상시켜 AI 사기로 인해 플레이어가 그만 두었습니다. 이 결정은 AI 연구원들 사이의 윤리적 영향에 대한 인식이 증가하고 있음을 강조합니다.

이중 사용 알고리즘이란 무엇입니까?

Pluribus의 사례는 이중 사용 알고리즘의 광범위한 문제를 밝히고, 이는 유익하고 악의적 인 목적으로 사용될 수 있습니다. AI는 혁신을 주도하고 우리의 삶을 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 있지만, 오용하면 위험이 있습니다. Pluribus 모델을 보류하기로 한 결정은 AI 기술의 잠재적 영향을 신중하게 평가할 필요성을 강조하여 윤리적 AI 개발에 대한 사전 예방 적 접근을 반영합니다. AI 연구원, 개발자 및 정책 입안자들은 책임있는 AI 개발을 보장하기 위해 함께 협력해야합니다. 여기에는 철저한 위험 평가를 수행하고 오용에 대한 보호 조치 개발 및 AI 알고리즘의 투명성 촉진이 포함됩니다. AI 공동체 내에서 윤리적 인식 문화를 촉진하고 AI의 윤리적 영향에 대한 논의를 장려하는 것은 위험을 완화하면서 AI의 이점을 활용하는 데 필수적인 단계입니다.