ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕೆಲವು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಯಾವುವು?
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಅಥವಾ AI ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಚರ್ಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಜನರ ದೈನಂದಿನ ಜೀವನದಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ AI ಉತ್ತಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. AI ನಮಗೆ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತಂದಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನವು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬರಲು ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ AI ಈಗಾಗಲೇ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಪದಕವು ಎರಡು ಬದಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಂತೆ, AI ಸಹ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅನೇಕ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಕಾಲದ ಅನೇಕ ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಾಸ್ಟರ್‌ಮೈಂಡ್‌ಗಳು AI ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಉಂಟು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಮ್ಮ ಕಳವಳವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಾವು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು. ನಾವು ಅದರ ಅರ್ಥವೇನು?
ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಬಹಳಷ್ಟು ವಿಷಯಗಳಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು AI ಯ ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ ವೇಗದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ನಮ್ಮ ಜಗತ್ತಿಗೆ ತರಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಆ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಲು ಯಾವ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
1. ಉದ್ಯೋಗಗಳು
ಹಳೆಯ ಶಾಲೆ, ಮಾನವ ಆಧಾರಿತ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಪಚಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಲು ಅಥವಾ ಓದಲು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಈಗಾಗಲೇ ಅವಕಾಶವಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕದಿಯುವ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಜನರು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಆತಂಕದಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಆ ಭಯವು ಸುಸ್ಥಾಪಿತವಾಗಿರಬಹುದು, ಉದ್ಯೋಗ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಅನೇಕ ಜನರಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ: ಸುಮಾರು 25 % ಅಮೆರಿಕನ್ನರು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಕಡಿಮೆ-ವೇತನದ ಸ್ಥಾನಗಳು ಇದರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಡಳಿತ ಅಥವಾ ಆಹಾರ-ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಪದವೀಧರರು ಸಹ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ, ಸುಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಷ್ಕೃತವಾಗುತ್ತಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನರ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ.
ಆದರೆ ರೋಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವರನ್ನು ಉದ್ಯೋಗ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊರಹಾಕುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಾವು ಹೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಶಿಕ್ಷಣ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಅದರ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ತರ್ಕವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. AI ಇನ್ನೂ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇದು ತೀರ್ಪು ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಮಾನವ ಅಂಶವು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕಾದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಕಷ್ಟು AI ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ತರಬೇತಿಯು ಮಾನವನ ಒಳಹರಿವಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾನವ ರಚಿತ ಅನುವಾದಗಳಿಂದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಪಡೆಯುವ ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದಗಳು. ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರೈಬರ್‌ಗಳು ಮಾಡಿದ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳಿಂದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತೊಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಧಿಸುತ್ತದೆ, ನೈಜ ಜೀವನದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಅದರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರೈಬರ್‌ಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರತಿಲೇಖನದ ಒರಟು, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರೈಬರ್‌ನಿಂದ ಸಂಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಹಳಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ತಲುಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದರ್ಥ.
2. ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಮಸ್ಯೆ
ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅವರು ಯಾವಾಗಲೂ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಮಾನವರಿಗೆ ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ನ್ಯಾಯೋಚಿತ, ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಅಥವಾ ಅವರು ಮಾಡುತ್ತಾರೆಯೇ? ಸತ್ಯವೆಂದರೆ ಯಾವುದೇ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅವರು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಬಳಸಿದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಭಾಗವು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಅಪಾಯವಿದೆ. ಈ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸಂಭವಿಸಿವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಹೇಗೆ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ COMPAS (ಪರ್ಯಾಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗಾಗಿ ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಅಪರಾಧಿ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್). ಅಪರಾಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಪಾಯದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ ಇದು ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್-ಆಧಾರಿತ ಉಪಕರಣವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು COMPAS ಡೇಟಾವು ಜನಾಂಗೀಯವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಆಫ್ರಿಕನ್-ಅಮೇರಿಕನ್ ಪ್ರತಿವಾದಿಗಳು ಇತರ ಜನಾಂಗಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಬಿಳಿ ಜನಾಂಗದ ಜನರೊಂದಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ತಪ್ಪನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹ ಒಲವು ತೋರಿತು.
ಹಾಗಾದರೆ, ಇಲ್ಲಿ ಏನಾಯಿತು? ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೇಟಾ-ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಪಕ್ಷಪಾತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೂ ಏನಾದರೂ ಸಂಬಂಧವಿದೆ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಲಿಂಗ ಅಥವಾ ಜನಾಂಗದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಸುರಕ್ಷತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿದ್ದು, ಅವು ಅಪಘಾತಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವಷ್ಟು ಅಪಾಯಕಾರಿ. ಅನ್ವಯಿಕ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರು. ಇದು ಸಾರಿಗೆಯ ಭವಿಷ್ಯ ಎಂದು ಅನೇಕ ತಜ್ಞರು ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳ ತಕ್ಷಣದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಅದರ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಪ್ರಯಾಣಿಕರು ಮತ್ತು ಪಾದಚಾರಿಗಳ ಜೀವಕ್ಕೆ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳು ರಸ್ತೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬ ಚರ್ಚೆಯು ಇನ್ನೂ ಬಹಳ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂ ಚಾಲಿತ ಕಾರುಗಳನ್ನು ರಸ್ತೆಗಿಳಿಸಿದರೆ ಅಪಘಾತಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಜನರಿದ್ದಾರೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಅವರು ಸಾಕಷ್ಟು ಕ್ರ್ಯಾಶ್‌ಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸಿರುವ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವರ ಅನೇಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಚಾಲಕರು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಜನರ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಸವಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳ (ಸರಾಸರಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ಇತರ ಕೆಲವು ಚಾಲನಾ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಂತಹ) ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಈಗ ವಿನ್ಯಾಸಕಾರರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು. ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯು ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಸಮರ್ಥ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಸಂವೇದಕಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಸಂಭವನೀಯ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಿಂತ ನಿಜ ಜೀವನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮಿತಿಗಳು ಅದರ ವ್ಯಾಪಕ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ನಂಬಿಕೆಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ವರ್ಷಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಷಗಳ ಚಾಲನಾ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ಅನೇಕ ಜನರಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕೈಗೆ ಹಾಕುವುದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಶರಣಾಗತಿಯ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೆ, ಹೊಸ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸುಧಾರಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಾಲಕರು ವಿವಿಧ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಸಹಾಯಕ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೂಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು.
4. ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಉದ್ದೇಶಗಳು
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಜನರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅವರ ಜೀವನವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು, ಹೆಚ್ಚು ಆನಂದದಾಯಕವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಅಮೂಲ್ಯ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕು. ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ನಮ್ಮ ಭೌತಿಕ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ಭದ್ರತೆಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಭೌತಿಕ ಭದ್ರತೆ: AI ಯ ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯ, ಇದು ಮೊದಲಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೂಳೆಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ತಣ್ಣಗಾಗಿಸಬಹುದು, ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದ ದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಯುದ್ಧವಾಗಿದೆ, ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕೊಲ್ಲಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AI ಆಧಾರಿತ ಯುದ್ಧದ ಅಶುಭ ಅಪಾಯದಿಂದ ಮಾನವೀಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಮೂಲಕ ಅಂತಹ ಮಿಲಿಟರಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ.
- ಡಿಜಿಟಲ್ ಭದ್ರತೆ: ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಬೆದರಿಕೆಯೊಡ್ಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ AI ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇಂತಹ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ, ಹ್ಯಾಕರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ದುಷ್ಕೃತ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಗುರುತು ಕಳ್ಳತನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಗುರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಮಾಲ್‌ವೇರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಇನ್ನಷ್ಟು ರಾಜಿಯಾಗಬಹುದು, AI ನಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಇನ್ನಷ್ಟು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಬಹುದು. ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಳ್ಳ, ನಿಮ್ಮ ಮೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಹಿಂದೆ ಸುಪ್ತವಾಗಿ ದಿನದಿಂದ ದಿನಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಕುತಂತ್ರವಾಗುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಕೆಯ ಮಿಲಿಯನ್ ನೈಜ ಜೀವನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಆ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗುರುತಿನ ಕಳ್ಳತನಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
- ರಾಜಕೀಯ ಭದ್ರತೆ: ನಾವು ವಾಸಿಸುವ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧ ಕಾಲದಲ್ಲಿ, ನಕಲಿ ಸುದ್ದಿ ಮತ್ತು ಮೋಸದ ಧ್ವನಿಮುದ್ರಣಗಳ ಭಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿದೆ. AI ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಚಾರಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಚುನಾವಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ತೀರ್ಮಾನಿಸಲು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಮಗೆ ಎಷ್ಟು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವಕುಲಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ನಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನಮ್ಮ ಜೀವನಕ್ಕೆ ಉಂಟು ಮಾಡಬಹುದಾದ ದುಷ್ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ನೈತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಏನೇ ಆಗಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಅದು ನಮ್ಮ ಪ್ರಪಂಚದ ಮೇಲೆ ಭಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ಖಚಿತವಾಗಿದೆ.
ಸುಧಾರಿತ AI ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಪೀಚ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ವ್ಯಾಪಾರ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ: ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿದೆ. Gglot ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಆಟಗಾರ ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.