Tehisintellekti võimalikud ohud

Millised on tehisintellekti potentsiaalsed riskid?

Tehisintellekt või AI, nagu seda sageli nimetatakse, on teema, mida on viimasel kümnendil palju arutatud. See areneb kiiresti, muutes enamiku ettevõtete töövoo lihtsamaks ja tõhusamaks. Isegi paljude inimeste igapäevaelus on AI näidanud suurt potentsiaali ja seda rakendatakse juba paljudes erinevates rakendustes, muutes elu lihtsamaks ja vähem keeruliseks. AI on toonud meile palju eeliseid ja teadus sillutab teed palju rohkematele tulevastele, nii et võib kindlalt öelda, et tehisintellekt on tulevikus asendamatu, kui see seda juba ei ole.

Kuid nagu igal medalil on kaks külge, nii on ka AI-l. Sellel tehnoloogial on ka palju võimalikke riske ja puudusi. Paljud meie aja eksperdid ja tehnilised juhid väljendavad oma muret probleemide pärast, mida tehisintellekt võib tulevikus põhjustada, ja seetõttu peame olema ettevaatlikud nende probleemide lahendamisel, kuni neid saab veel parandada. Mida me sellega mõtleme?

Nende konkreetsete probleemidega seoses tuleb arvestada paljude asjadega. Selles artiklis püüame kirjeldada mõningaid riske, mida tehisintellekti silmipimestavalt kiire areng meie maailma kaasa võib tuua ning milliseid meetmeid tuleb võtta, et seda edusamme jälgida ja õiges suunas suunata.

1. Töökohad

Oleme kindlad, et kõigil oli juba võimalus kuulda või lugeda võimalikust maiuspalast, mida masinad ja automaatika võivad pakkuda vana kooli, inimpõhiste töökohtade jaoks. Mõned inimesed võivad kannatada erineval määral ärevuse pärast nende töö varastamise masinate pärast. See hirm võib olla põhjendatud, töö automatiseerimine on paljudele inimestele suur oht: umbes 25% ameeriklastest võib töö kaotada, kuna ühel hetkel suudavad masinad neid asendada. Eriti ohustatud on madalapalgalised ametikohad, kus inimene teeb korduvaid ülesandeid, nagu näiteks haldus- või toitlustustöö. Kuid isegi mõned ülikoolilõpetajad on ohus, täiustatud masinõppe algoritmid võivad neid mõnel keerulisel töökohal asendada, kuna need muutuvad rafineeritumaks, eriti närvivõrkude ja süvaõppe kasutamise kaudu.

Kuid me ei saa tegelikult öelda, et robotid tõrjuvad inimesed tööturult täielikult välja. Töötajad peavad lihtsalt kohanema, end harima ja leidma viisi, kuidas töötada tehisintellektiga koostööd tehes, kasutades selle tõhusust ja mehaanilist loogikat parimal võimalikul viisil. AI ei ole veel täiuslik, näiteks ei suuda ta hinnanguid anda, nii et masinate kõrval töötades on inimfaktor endiselt määrav.

On palju AI-põhist tehnoloogiat, mis kasutab automatiseeritud lahendusi, mida tuleb koolitada ja see koolitus sõltub inimese panusest. Selle heaks näiteks on masintõlked, mis saavad sisendi suurel hulgal inimese loodud tõlgetest. Teine hea näide on transkriptsioonitarkvara, mis hangib koolitusandmed professionaalsete inimtranskriptsioonide tehtud täpsetest transkriptsioonidest. Nii täiustatakse tarkvara vähehaaval, täiustades oma algoritme päriselu näidete kaudu. Inimeste transkribeerijad saavad tarkvarast kasu, sest see aitab neil transkriptsioone kiiremini teha. Tarkvara genereerib ärakirjast ligikaudse mustandversiooni, mida seejärel transkribeerija redigeerib ja parandab. See säästab palju aega ja tähendab, et lõpptulemusena tarnitakse lõpptoode kiiremini ja on täpsem.

2. Kallutatuse probleem

Algoritmide suurepärane asi on see, et nad teevad alati ausaid ja erapooletuid otsuseid, mis on teravas kontrastis subjektiivsete ja emotsionaalsete inimestega. Või teevad seda? Tõde on see, et iga automatiseeritud tarkvara otsustusprotsess sõltub andmetest, mille kohta nad on koolitatud. Seega esineb diskrimineerimise oht juhtudel, kui näiteks teatud osa elanikkonnast ei ole kasutatavates andmetes piisavalt esindatud. Näotuvastustarkvara juba uuritakse mõningate nende probleemide osas, eelarvamusi on juba esinenud.

Üks suurepärane näide sellest, kui kallutatud tehisintellekt võib olla, on COMPAS (alternatiivsete sanktsioonide paranduslik õigusrikkujate haldusprofiil). See on riskide ja vajaduste hindamise tööriist õigusrikkujate retsidiivsuse riski ennustamiseks. Seda algoritmipõhist tööriista uuriti ja tulemused on näidanud, et COMPAS-i andmed olid tõsiselt rassiliselt kallutatud. Näiteks hinnati andmete kohaselt afroameeriklastest süüdistatavatel tõenäolisemalt ebaõigesti suuremat retsidiivsuse riski kui teistel rassidel. Algoritm kippus valge rassi inimestega ka vastupidise vea tegema.

Mis siin juhtus? Algoritm on andmetest sõltuv, nii et kui andmed on kallutatud, annab tarkvara tõenäoliselt ka kallutatud tulemusi. Mõnikord on see seotud ka andmete kogumise viisiga.

Automaatne kõnetuvastustehnoloogia võib olenevalt soost või rassist olla ka kallutatud, kuna treeningandmeid ei pruugita valida sellises materjalis, mis tagaks piisava kaasatuse.

3. Ohutusprobleemid

Tehisintellektiga on mõned probleemid, mis on nii ohtlikud, et võivad põhjustada õnnetusi. Üks silmapaistvamaid rakendusliku AI-tehnoloogia näiteid on isejuhtiv auto. Paljud eksperdid usuvad, et see on transpordi tulevik. Peamine, mis aga isejuhtivate autode kohest liiklusesse tulekut takistab, on rikked, mis võivad ohustada reisijate ja jalakäijate elu. Arutelu ohu üle, mida autonoomsed sõidukid võivad teedel kujutada, on endiselt väga aktuaalne. On inimesi, kes arvavad, et kui isejuhtivad autod teele lubataks, võiks õnnetusi vähem olla. Teisest küljest on uuringuid, mis on näidanud, et need võivad põhjustada palju avariisid, kuna paljud nende tegevused põhinevad juhi seatud eelistustel. Nüüd on disainerite ülesanne valida ohutuse ning inimeste elu ja sõitja eelistuste (nagu keskmine kiirus ja mõned muud sõiduharjumused) vahel. Isejuhtivate autode peamine eesmärk peaks igal juhul olema autoõnnetuste vähendamine tõhusate AI-algoritmide ja täiustatud andurite rakendamise kaudu, mis suudavad tuvastada ja isegi ennustada kõiki võimalikke liiklusstsenaariume. Tegelik elu on aga alati keerulisem kui mis tahes programm, seega on selle tehnoloogia piirangud endiselt üheks piiravaks teguriks selle laialdast rakendamist. Teine probleem on usalduse tegur. Paljude aastatepikkuse sõidukogemusega inimeste jaoks võib kogu usalduse andmist digitaalsetesse kätesse pidada sümboolseks alistumiseks digitaalsete suundumuste ees. Igatahes, kuni see kõik on lahendatud, on mõned arenenud tehnoloogilised lahendused uuemates autodes juba kasutusele võetud ning inimjuhtidel on kasu erinevatest anduritest, abistavatest pidurduslahendustest ja püsikiiruse regulaatoritest.

4. Pahatahtlikud eesmärgid

Tehnoloogia peaks teenima inimeste vajadusi ja seda tuleks kasutada nende elu lihtsamaks, nauditavamaks muutmiseks ning see peaks säästma igaühe väärtuslikku aega. Kuid mõnikord on AI-tehnoloogiat kasutatud ka pahatahtlikel eesmärkidel viisil, mis kujutab endast olulist ohtu meie füüsilisele, digitaalsele ja poliitilisele julgeolekule.

• Füüsiline turvalisus: üks võimalik tehisintellektiga seotud risk, mis esmapilgul kõlab üsna dramaatiliselt ja võib teid luudeni jahutada, on potentsiaalne sõda tehnoloogiliselt arenenud riikide vahel, mida viivad läbi autonoomsed relvasüsteemid, mis on programmeeritud tapma kõige tõhusamal ja halastamatumal viisil. Seetõttu on äärmiselt oluline reguleerida sellise sõjatehnoloogia arengut lepingute, määruste ja sanktsioonidega, et kaitsta inimkonda tehisintellektil põhineva sõjapidamise pahaendelise ohu eest.
• Digitaalne turvalisus: häkkerid ohustavad juba meie digitaalset turvalisust ja AI tarkvara kasutatakse juba täiustatud häkkimiseks. Sellise tarkvara arendamisega on häkkerid oma pahategudes tõhusamad ja meie võrguidentiteet on varguste suhtes haavatavam. Teie isikuandmete privaatsust võib veelgi rohkem ohustada peen pahavara, mida toetab tehisintellekt ja mis muutub sügava õppimise kasutamise tõttu veelgi ohtlikumaks. Kujutage ette digivarast, kes varitseb teie lemmikprogrammide taga ja muutub päev-päevalt kavalamaks, õpib miljonitest tarkvarakasutuse näidetest päris elus ja loob nende andmete põhjal keerulisi identiteedivargusi.

• Poliitiline julgeolek: praegusel segasel ajal on hirm võltsuudiste ja petturlike salvestiste ees igati õigustatud. AI võib teha palju kahju automatiseeritud desinformatsioonikampaaniatega, mis võivad valimiste ajal olla äärmiselt ohtlikud.

Kokkuvõtteks võiksime endalt küsida, kui palju kahju võib tehisintellekt meile teha ja kas see võib inimkonnale teha rohkem kahju kui kasu.

Eksperdid väidavad, et eetiline areng ja reguleerivad asutused mängivad olulist rolli tehisintellekti meie elule tekitatavate puuduste leevendamisel. Mis ka ei juhtuks, oleme kindlad, et sellel on meie maailmale tulevikus tohutu mõju.

Kõnetuvastustarkvara, mis põhineb täiustatud tehisintellekti protokollidel, on juba kasutusel ning see toob ärimaailmale palju eeliseid: töövood on kiiremad ja lihtsamad. Gglot on selles valdkonnas suur tegija ja me investeerime palju oma tehnoloogia edasiarendamisse.