Potensyal nga mga Risgo sa Artipisyal nga Kaalam

Unsa ang Pipila ka Potensyal nga mga Risgo sa Artipisyal nga Kaalam?

Ang artificial intelligence, o ang AI nga kanunay usab nga gipasabut, usa ka hilisgutan nga gihisgutan sa daghang mga miaging dekada. Kini paspas nga nag-uswag, nga naghimo sa dagan sa trabaho sa kadaghanan nga mga negosyo nga labi kadali ug labi ka episyente. Bisan sa adlaw-adlaw nga kinabuhi sa daghang mga tawo ang AI nagpakita og dako nga potensyal ug gipatuman na sa daghang lain-laing mga app, nga naghimo sa kinabuhi nga mas sayon ug dili kaayo komplikado. Nagdala ang AI og daghang mga bentaha sa amon ug ang siyensya nagbukas sa dalan alang sa daghan pa nga moabut mao nga luwas nga isulti nga ang AI kinahanglanon sa umaabot, kung wala pa.

Apan sama nga ang matag medalya adunay duha ka kilid, mao usab ang AI. Kini nga teknolohiya nag-abut usab sa daghang mga potensyal nga peligro ug mga disbentaha. Daghang mga eksperto ug mga teknikal nga utok sa atong panahon ang nagpahayag sa ilang mga kabalaka bahin sa mga problema nga mahimong ipahinabo sa AI sa umaabot ug busa kinahanglan naton nga mag-amping aron matubag kini nga mga isyu samtang mahimo pa silang matul-id. Unsay buot ipasabot niana?

Adunay daghang mga butang nga kinahanglan nga tagdon bahin sa kini nga mga partikular nga isyu. Niining artikuloha atong sulayan nga ihulagway ang pipila ka mga risgo nga mahimong madala sa makapakurat nga paspas nga pag-uswag sa AI sa atong kalibutan ug unsa nga lakang ang kinahanglan buhaton aron mabantayan ug magiya ang pag-uswag sa husto nga direksyon.

1. Trabaho

Sigurado kami nga ang tanan adunay higayon nga makadungog o makabasa bahin sa potensyal nga pagtratar nga mahimong ipresentar sa mga makina ug automation sa karaan nga eskwelahan, mga lugar nga trabahoan nga nakabase sa tawo. Ang ubang mga tawo mahimong mag-antos sa lainlaing lebel sa kabalaka bahin sa mga makina nga mangawat sa ilang mga trabaho. Kana nga kahadlok tingali adunay lig-on nga sukaranan, ang pag-automate sa trabaho usa ka dako nga peligro sa daghang mga tawo: mga 25% sa mga Amerikano ang mahimong mawad-an sa ilang trabaho tungod kay sa pila ka punto ang mga makina makahimo sa pag-ilis kanila. Labi na sa peligro mao ang mga posisyon nga mubu nga sweldo diin ang usa ka tawo nagbalikbalik nga mga buluhaton, sama sa mga trabaho sa administrasyon o serbisyo sa pagkaon. Bisan pa, bisan ang pipila nga mga gradwado sa unibersidad nameligro, ang mga advanced nga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimo’g makapuli kanila sa pipila ka mga komplikado nga posisyon sa trabaho tungod kay sila nahimong labi ka dalisay, labi na pinaagi sa paggamit sa mga neural network ug lawom nga pagkat-on.

Apan dili gyud kita makaingon nga ang mga robot hingpit nga magduso sa mga tawo gikan sa merkado sa trabaho. Ang mga empleyado kinahanglan nga mag-adjust, mag-edukar sa ilang kaugalingon ug mangita usa ka paagi aron magtrabaho pinaagi sa pagtinabangay sa AI, paghimo sa labing kaayo nga posible nga paggamit sa kahusayan ug mekanikal nga lohika niini. Ang AI dili pa perpekto, pananglitan dili kini makahimo sa mga tawag sa paghukom, mao nga ang hinungdan sa tawo mahimong mahukmanon kung magtrabaho kauban ang mga makina.

Adunay daghang teknolohiya nga nakabase sa AI nga naggamit mga awtomatiko nga solusyon nga kinahanglan mabansay ug kini nga pagbansay nagdepende sa input sa tawo. Usa ka maayong pananglitan niini mao ang mga paghubad sa makina nga nakakuha og input gikan sa daghang gidaghanon sa mga hubad nga hinimo sa tawo. Laing maayong pananglitan mao ang software sa transkripsyon nga nagkuha sa datos sa pagbansay gikan sa tukma nga mga transkripsyon nga gihimo sa mga propesyonal nga mga transcriber sa tawo. Niining paagiha ang software mapalambo sa hinay-hinay, pagpino sa mga algorithm niini pinaagi sa tinuod nga mga ehemplo sa kinabuhi. Nakabenepisyo ang mga transcriber sa tawo gikan sa software tungod kay nakatabang kini kanila sa paghimo sa mga transcript nga mas paspas. Ang software nagmugna og usa ka bagis, draft nga bersyon sa transcript, nga gi-edit ug gitul-id sa transcriber. Kini makadaginot ug daghang panahon, ug nagpasabot nga sa kataposan ang kataposang produkto mahatag nga mas paspas ug mas tukma.

2. Ang problema sa bias

Ang usa ka maayo nga butang bahin sa mga algorithm mao nga sila kanunay nga naghimo og patas, dili mapihigon nga mga desisyon, sukwahi sa suhetibo ug emosyonal nga mga tawo. O sila ba? Ang tinuod mao nga ang proseso sa paghimog desisyon sa bisan unsang automated software nagdepende sa datos nga ilang gibansay. Busa, adunay peligro sa diskriminasyon sa mga higayon nga pananglitan ang usa ka bahin sa populasyon dili igo nga girepresentahan sa gigamit nga datos. Ang software sa pag-ila sa nawong gisusi na alang sa pipila niini nga mga problema, ang mga kaso sa pagpihig nahitabo na.

Usa ka maayong pananglitan kung unsa ka bias ang artificial intelligence mao ang COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Kini usa ka himan sa pagtasa sa risgo-ug-panginahanglan alang sa pagtagna sa risgo sa pagbalik-balik taliwala sa mga nakasala. Kini nga himan nga nakabase sa algorithm giimbestigahan ug gipakita sa mga resulta nga ang datos sa COMPAS grabe nga gipihig sa rasa. Pananglitan, sumala sa datos, ang mga akusado sa African-American mas lagmit nga sayop nga gihukman nga adunay mas taas nga risgo sa recidivism kay sa ubang mga rasa. Ang algorithm usab lagmit nga makahimo sa kaatbang nga sayup sa mga tawo nga puti nga rasa.

Busa, unsay nahitabo dinhi? Ang algorithm nagsalig sa datos mao nga kung ang mga datos mapihigon, ang software lagmit maghatag usab ug mga resulta. Usahay kini usab adunay kalabotan kung giunsa ang pagkolekta sa datos.

Ang teknolohiya sa Automated Speech Recognition mahimo usab nga bias depende sa gender o rasa tungod sa kamatuoran nga ang datos sa pagbansay dili kinahanglan nga pilion sa butang nga makasiguro sa igo nga pagkalakip.

3. Mga kabalaka sa kaluwasan

Adunay pipila ka mga problema sa artificial intelligence nga delikado kaayo nga kini mahimong mosangpot sa mga aksidente. Usa sa labing inila nga mga pananglitan sa gipadapat nga teknolohiya sa AI mao ang awto nga nagmaneho sa kaugalingon. Daghang eksperto ang nagtuo nga kini ang kaugmaon sa transportasyon. Apan ang nag-unang butang nga nakababag sa dinaliang pagpatuman sa mga self-driving nga mga sakyanan ngadto sa trapiko mao ang mga malfunctions niini nga mahimong makadaot sa kinabuhi sa mga pasahero ug mga pedestrian. Ang debate bahin sa hulga nga mahimo’g ipahamtang sa mga awtonomous nga salakyanan sa mga karsada aktuwal kaayo. Adunay mga tawo nga naghunahuna nga gamay ra ang mga aksidente kung gitugotan ang mga awto nga nagmaneho sa karsada. Sa laing bahin, adunay mga pagtuon nga nagpakita nga kini mahimong hinungdan sa daghang mga pagkahagsa, tungod kay daghan sa ilang mga aksyon ibase sa mga gusto nga gitakda sa drayber. Karon anaa na sa mga tigdesinyo ang pagpili tali sa kaluwasan ug sa kinabuhi sa mga tawo ug mga gusto sa rider (sama sa kasagaran nga katulin ug uban pang mga batasan sa pagdrayb). Ang panguna nga katuyoan sa mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon sa bisan unsang kaso kinahanglan nga ang pagkunhod sa mga aksidente sa awto, pinaagi sa pagpatuman sa episyente nga mga algorithm sa AI ug mga advanced nga sensor nga makamatikod ug makatagna bisan sa bisan unsang posible nga mga senaryo sa trapiko. Bisan pa, ang tinuud nga kinabuhi kanunay nga labi ka komplikado kaysa sa bisan unsang programa, busa ang mga limitasyon sa kini nga teknolohiya usa gihapon sa mga limitasyon nga hinungdan sa kaylap nga pagpatuman niini. Ang laing problema mao ang hinungdan sa pagsalig. Alang sa daghang mga tawo nga adunay mga tuig ug tuig nga kasinatian sa pagmaneho, ang pagbutang sa tanan nga pagsalig sa mga digital nga kamot mahimo’g makita nga usa ka buhat sa simbolikong pagtugyan sa mga uso sa digital. Sa bisan unsa nga kaso, hangtud nga kining tanan masulbad, ang pipila ka mga advanced teknolohikal nga solusyon gipatuman na sa mas bag-ong mga sakyanan, ug ang mga drayber sa tawo mahimong makabenepisyo gikan sa nagkalain-laing mga sensor, assisted braking solutions ug cruise controls.

4. Makadaot nga mga katuyoan

Ang teknolohiya kinahanglan nga magsilbi sa mga panginahanglanon sa mga tawo ug gamiton sa paghimo sa ilang mga kinabuhi nga mas sayon, mas makalingaw ug kini kinahanglan nga makadaginot sa bililhong panahon sa tanan. Apan usahay ang teknolohiya sa AI gigamit usab alang sa malisyoso nga katuyoan, sa paagi nga adunay dakong peligro sa atong pisikal, digital ug politikal nga seguridad.

• Pisikal nga seguridad: Usa ka potensyal nga risgo sa AI, nga ingon og dramatiko sa sinugdanan ug mahimong makapabugnaw kanimo sa imong mga bukog usa ka potensyal nga gubat tali sa mga advanced nga teknolohiya nga mga nasud, nga gihimo sa mga autonomous nga sistema sa hinagiban nga giprograma sa pagpatay sa labing episyente ug mapintas nga paagi. Kini ang hinungdan nga labi ka hinungdanon nga i-regulate ang pag-uswag sa ingon nga teknolohiya sa militar pinaagi sa mga kasabutan, regulasyon ug mga silot, aron mapanalipdan ang katawhan gikan sa peligro nga peligro sa pakiggubat nga nakabase sa AI.
• Digital nga seguridad: Ang mga hacker usa na ka hulga sa atong digital nga kaluwasan ug ang AI software gigamit na alang sa advanced hacking. Uban sa pagpalambo sa maong software, ang mga hacker mahimong mas episyente sa ilang mga sayop nga buhat ug ang atong online nga pagkatawo mahimong mas bulnerable sa pagpangawat. Ang pagkapribado sa imong personal nga datos mahimong mas makompromiso pinaagi sa maliputon nga malware, nga gipadagan sa AI ug mahimong mas delikado pinaagi sa paggamit sa lawom nga pagkat-on. Hunahunaa ang usa ka digital nga kawatan, nga nagtago sa luyo sa imong paborito nga mga programa, nahimong labi ka tuso sa matag adlaw, pagkat-on gikan sa milyon-milyon nga tinuod nga kinabuhi nga mga pananglitan sa paggamit sa software ug paghimo og komplikado nga mga pagpangawat sa identidad base sa kana nga datos.

• Seguridad sa politika: sa gubot nga mga panahon nga atong gipuy-an, ang kahadlok sa peke nga balita ug malimbong nga mga rekording makatarunganon. Ang AI makahimo og daghang kadaot pinaagi sa automated disinformation nga mga kampanya, nga mahimong peligroso kaayo panahon sa eleksyon.

Busa, sa pagtapos, mahimo natong pangutan-on ang atong kaugalingon kon unsa ka dako ang kadaot nga mahimo sa artificial intelligence kanato ug mahimo ba kini nga mas makadaot kaysa kaayohan sa katawhan.

Ang mga eksperto nag-ingon nga ang ethical development ug regulatory body adunay dakong bahin kon bahin sa pagpagaan sa mga disbentaha nga mahimong ipahinabo sa artificial intelligence sa atong kinabuhi. Bisan unsa pa ang mahitabo, sigurado kita nga kini adunay dako nga epekto sa atong kalibutan sa umaabot.

Ang software sa pag-ila sa sinultihan, base sa mga advanced AI protocol gigamit na, ug nagdala kini og daghang mga bentaha sa kalibutan sa negosyo: ang mga workflow mas paspas ug mas simple. Si Gglot usa ka dako nga magdudula sa kini nga natad ug labi kami nga namuhunan sa pagpauswag sa among teknolohiya.