Potinsjele risiko's fan keunstmjittige yntelliginsje
Wat binne guon potinsjele risiko's fan keunstmjittige yntelliginsje?
Keunstmjittige yntelliginsje, of de AI sa't it ek faak oantsjut wurdt, is in ûnderwerp dat de lêste desennia in protte besprutsen is. It ûntwikkelet rap, wêrtroch de workflow fan de measte bedriuwen makliker en effisjinter wurdt. Sels yn it deistich libben fan in protte minsken hat AI grut potensjeel sjen litten en wurdt al ymplementearre yn in protte ferskillende apps, wêrtroch it libben makliker en minder yngewikkeld wurdt. AI hat in protte foardielen foar ús brocht en wittenskip makket it paad foar folle mear te kommen, dus it is feilich om te sizzen dat AI yn 'e takomst ûnmisber sil wêze, as it net al is.
Mar krekt as elke medalje hat twa kanten, sa hat AI. Dizze technology komt ek mei in protte potinsjele risiko's en neidielen. In protte saakkundigen en technyske masterminds fan ús tiid sprekke har soargen út oer de problemen dy't AI yn 'e takomst kin feroarsaakje en dêrom moatte wy foarsichtich wêze om dizze problemen oan te pakken wylst se noch kinne wurde korrizjearre. Wat bedoele wy dêrmei?
D'r binne in protte dingen dy't moatte wurde beskôge yn ferbân mei dizze bepaalde problemen. Yn dit artikel sille wy besykje guon fan 'e risiko's te beskriuwen dy't de skitterend rappe ûntwikkeling fan AI foar ús wrâld kin bringe en hokker maatregel moatte wurde nommen om dy foarútgong yn 'e goede rjochting te kontrolearjen en te lieden.
1. Jobs
Wy binne der wis fan dat elkenien al de kâns hie om te hearren of te lêzen oer de potinsjele traktaasje dy't masines en automatisearring kinne presintearje oan âlde skoalle, minsklik basearre wurkplakken. Guon minsken kinne lije fan ferskate graden fan eangst oer masines dy't har banen stelle. Dy eangst kin goed ûnderboud wêze, baanautomatisearring is in grut risiko foar in protte minsken: sawat 25% fan 'e Amerikanen kinne har baan ferlieze, om't masines se op in stuit kinne ferfange. Benammen yn gefaar binne posysjes mei lege lean wêryn in persoan repetitive taken docht, lykas banen yn administraasje of itenservice. Sels guon universitêre ôfstudearden binne lykwols yn gefaar, avansearre algoritmen foar masine-learen kinne se miskien ferfange yn guon komplekse wurkposysjes, om't se mear ferfine wurde, foaral troch it brûken fan neurale netwurken en djip learen.
Mar wy kinne net echt sizze dat robots minsken folslein út 'e arbeidsmerk sille triuwe. Meiwurkers sille gewoan moatte oanpasse, harsels opliede en in manier fine om te wurkjen troch gear te wurkjen mei AI, it bêste mooglik gebrûk te meitsjen fan syn effisjinsje en meganyske logika. AI is noch net perfekt, it is bygelyks net yn steat om oardieloproppen te meitsjen, dus de minsklike faktor sil noch altyd beslissend wêze as jo neist masines wurkje.
D'r is in protte AI-basearre technology dy't automatisearre oplossingen brûkt dy't moatte wurde oplaat en dizze training hinget ôf fan minsklike ynput. In goed foarbyld hjirfoar binne masine-oersettingen dy't ynput krije fan in grut tal troch minsken generearre oersettingen. In oar goed foarbyld is transkripsjesoftware dy't de trainingsgegevens krije fan krekte transkripsjes dien troch profesjonele minsklike transkripsjes. Op dizze manier wurdt de software stadichoan ferbettere, en ferfine har algoritmen troch foarbylden fan it echte libben. Minske transkripsjes profitearje fan 'e software, om't it har helpt om transkripsjes rapper te meitsjen. De software genereart in rûge, konseptferzje fan 'e transkripsje, dy't dan wurdt bewurke en korrizjearre troch de transkriberer. Dit besparret in soad tiid, en betsjut dat it úteinlike produkt wurdt levere flugger en sil wêze krekter.
2. It probleem fan bias
In geweldich ding oer algoritmen is dat se altyd earlike, net-biased besluten meitsje, yn skerp kontrast mei subjektive en emosjonele minsken. Of dogge se? De wierheid is dat it beslútfoarmingsproses fan elke automatisearre software hinget ôf fan 'e gegevens wêrop se binne oplaat. D'r is dus in risiko fan diskriminaasje yn gelegenheden wêrby't bygelyks in bepaald segmint fan 'e befolking net genôch fertsjintwurdige is yn' e brûkte gegevens. Gesichtsherkenningssoftware wurdt al ûndersocht foar guon fan dizze problemen, gefallen fan bias binne al foarkommen.
Ien geweldich foarbyld fan hoe bias de keunstmjittige yntelliginsje kin wêze is COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Dit is in ark foar beoardieling fan risiko-en-behoeften foar foarsizzing fan risiko fan recidivisme ûnder oertreders. Dit algoritme-basearre ark waard ûndersocht en resultaten hawwe oantoand dat de COMPAS-gegevens serieus rassiale bias wiene. Bygelyks, neffens de gegevens, wiene Afro-Amerikaanske fertochten earder wierskynlik ferkeard beoardiele om in hegere risiko fan recidivisme te hawwen as oare rassen. It algoritme hat ek de neiging om de tsjinoerstelde flater te meitsjen mei minsken fan wite ras.
Dus, wat is hjir bard? It algoritme is data-ôfhinklik, dus as de gegevens bias binne, sil de software wierskynlik ek biased resultaten jaan. Soms hat it ek wat te krijen mei hoe't de gegevens sammele binne.
Automatisearre spraakherkenningstechnology kin ek betinke wurde ôfhinklik fan geslacht of ras fanwegen it feit dat trainingsgegevens net needsaaklik wurde selektearre yn saak dy't genôch ynklusiviteit soene soargje.
3. Feiligens soargen
Der binne guon problemen mei keunstmjittige yntelliginsje dy't sa gefaarlik binne dat se liede kinne ta ûngemakken. Ien fan 'e mear promininte foarbylden fan tapaste AI-technology is de selsridende auto. In protte saakkundigen leauwe dat dit de takomst fan ferfier is. Mar it wichtichste ding dat de direkte ymplemintaasje fan selsridende auto's yn it ferkear hinderet, binne de steuringen dy't it libben fan passazjiers en fuotgongers yn gefaar bringe kinne. It debat oer de bedriging dy't autonome auto's op 'e diken kinne foarmje, is noch altyd tige aktueel. Der binne minsken dy't tinke dat der minder ûngelokken barre kinne as selsridende auto's op de dyk komme. Oan 'e oare kant binne d'r stúdzjes dy't hawwe oantoand dat se in protte crashes kinne feroarsaakje, om't in protte fan har aksjes sille wurde basearre op de foarkarren ynsteld troch de bestjoerder. No is it oan de ûntwerpers om te kiezen tusken feiligens en it libben fan minsken en foarkarren (lykas gemiddelde snelheid en guon oare rydgewoanten). It haaddoel fan selsridende auto's soe yn alle gefallen it ferminderjen fan auto-ûngemakken wêze moatte, troch de ymplemintaasje fan effisjinte AI-algoritmen en avansearre sensoren dy't alle mooglike ferkearssenario's kinne detektearje en sels foarsizze. It echte libben is lykwols altyd komplisearre as elk programma, dus de beheiningen fan dizze technology binne noch altyd ien fan 'e beheinende faktoaren foar har wiidferspraat ymplemintaasje. In oar probleem is de faktor fan fertrouwen. Foar in protte minsken mei jierren en jierren fan rydûnderfining, kin al it fertrouwen yn digitale hannen wurde sjoen as in hanneling fan symboalyske kapitulaasje foar digitale trends. Yn alle gefallen, oant dit alles is oplost, binne guon avansearre technologyske oplossingen al ymplementearre yn nijere auto's, en minsklike sjauffeurs kinne profitearje fan ferskate sensoren, assistearre remmen en cruise controls.
4. Malicious doelen
Technology moat de behoeften fan minsken tsjinje en wurde brûkt om har libben makliker, nofliker te meitsjen en it moat elkenien syn kostbere tiid besparje. Mar soms is AI-technology ek brûkt foar kweade doelen, op in manier dy't in signifikant risiko foarmet foar ús fysike, digitale en politike feiligens.
- Fysike feiligens: Ien potinsjele risiko fan AI, dat ynearsten frij dramatysk klinkt en jo kin koelje oant jo bonken is in potinsjele oarloch tusken technologysk avansearre lannen, útfierd troch autonome wapensystemen programmearre om te deadzjen op 'e meast effisjinte en ûnmeilydsume manier. Dêrom is it ekstreem wichtich om de ûntwikkeling fan sokke militêre technology te regeljen fia ferdraggen, regeljouwing en sanksjes, om it minskdom te beskermjen tsjin it onheilspellende risiko fan AI-basearre oarlochsfiering.
- Digitale feiligens: Hackers binne al in bedriging foar ús digitale feiligens en AI-software wurdt al brûkt foar avansearre hacking. Mei de ûntwikkeling fan sokke software sille hackers effisjinter wêze yn har misdieden en ús online identiteit sil kwetsberder wêze foar stellerij. Privacy fan jo persoanlike gegevens kin noch mear kompromittearre wurde troch subtile malware, oandreaun troch AI en noch gefaarliker makke troch it brûken fan djip learen. Stel jo in digitale dief foar, dy't yn 'e efterkant fan jo favorite programma's slûpt, elke dei slûchiger wurdt, leart fan miljoen echte libbensfoarbylden fan softwaregebrûk en it meitsjen fan komplekse identiteitsstellerijen basearre op dy gegevens.
- Politike feiligens: yn 'e turbulente tiden wêryn wy libje, is de eangst foar nepnijs en frauduleuze opnames frij terjochte. AI koe in soad skea dwaan troch automatisearre desinformaasjekampanjes, dy't ekstreem gefaarlik kinne wêze by ferkiezings.
Dat, om te sluten, kinne wy ússels ôffreegje hoefolle skea keunstmjittige yntelliginsje ús kin dwaan en kin it mear skea dwaan as goed foar it minskdom.
Eksperts sizze dat etyske ûntwikkeling en regeljouwingsorganen in grutte rol sille spylje as it giet om it ferminderjen fan de neidielen dy't keunstmjittige yntelliginsje foar ús libben kin feroarsaakje. Wat der ek bart, wy binne der wis fan dat it yn 'e takomst in enoarme ynfloed sil hawwe op ús wrâld.
Spraakherkenningssoftware, basearre op avansearre AI-protokollen, wurdt al brûkt, en it bringt in protte foardielen foar de saaklike wrâld: workflows binne rapper en ienfâldiger. Gglot is in grutte spiler op dit mêd en wy ynvestearje swier yn it fierder ûntwikkeljen fan ús technology.