인공 지능의 잠재적 위험

인공 지능의 잠재적 위험은 무엇입니까?

인공 지능 (AI)은 지난 10 년 동안 많이 논의 된 주제입니다. 빠르게 발전하여 대부분의 비즈니스 워크 플로를 더 쉽고 효율적으로 만듭니다. 많은 사람들의 일상 생활에서도 AI는 큰 잠재력을 보였으며 이미 다양한 앱에서 구현되어 삶을 더 쉽고 덜 복잡하게 만듭니다. AI는 우리에게 많은 이점을 가져 왔고 과학은 더 많은 것을 다가올 수있는 길을 닦고 있으므로 아직 그렇지 않다면 AI가 미래에 없어서는 안될 것이라고 말하는 것이 안전합니다.

그러나 모든 메달에 양면이있는 것처럼 AI도 마찬가지입니다. 이 기술에는 또한 많은 잠재적 인 위험과 단점이 있습니다. 우리 시대의 많은 전문가들과 기술 전문가들은 AI가 미래에 야기 할 수있는 문제에 대해 우려를 표명하고 있습니다. 따라서 우리는 이러한 문제를 해결할 수있는 동안 조심스럽게 해결해야합니다. 그게 무슨 뜻입니까?

이러한 특정 문제와 관련하여 고려해야 할 사항이 많이 있습니다. 이 기사에서는 눈부시게 빠른 AI 개발이 우리 세상에 가져올 수있는 위험과 올바른 방향으로 진행 상황을 모니터링하고 안내하기 위해 어떤 조치를 취해야하는지 설명하려고합니다.

1. 직업

우리는 이미 모든 사람들이 기계와 자동화가 구식의 인간 기반 작업장에 제공 할 수있는 잠재적 치료에 대해 듣거나 읽을 기회를 가졌다 고 확신합니다. 어떤 사람들은 기계가 직업을 훔치는 것에 대해 다양한 수준의 불안으로 고통받을 수 있습니다. 그 두려움은 충분히 근거가있을 수 있고, 작업 자동화는 많은 사람들에게 큰 위험입니다. 미국인의 약 25 %는 어떤 시점에서 기계가 그들을 대체 할 수 있기 때문에 일자리를 잃을 수도 있습니다. 특히 위험에 처한 것은 관리 또는 식품 서비스와 같은 반복적 인 작업을 수행하는 저임금 직책입니다. 그러나 일부 대학 졸업생조차도 위험에 처해 있으며, 특히 신경망과 딥 러닝을 사용하여 더욱 정교 해지고 있기 때문에 고급 머신 러닝 알고리즘이 복잡한 작업 위치에서이를 대체 할 수 있습니다.

그러나 우리는 로봇이 인간을 고용 시장에서 완전히 밀어 낼 것이라고 정말로 말할 수 없습니다. 직원은 AI와 협력하여 효율성과 기계적 논리를 최대한 활용하여 조정하고, 스스로를 교육하고, 일할 방법을 찾아야합니다. AI는 여전히 완벽하지 않습니다. 예를 들어 판단을 내릴 수 없으므로 기계와 함께 작업 할 때 인적 요소가 여전히 결정적입니다.

교육이 필요한 자동화 솔루션을 사용하는 AI 기반 기술이 많이 있으며이 교육은 사람의 입력에 따라 달라집니다. 이에 대한 좋은 예는 인간이 생성 한 수많은 번역에서 입력을 얻는 기계 번역입니다. 또 다른 좋은 예는 전문 인간 전사자가 수행 한 정확한 전사에서 훈련 데이터를 가져 오는 전사 소프트웨어입니다. 이렇게하면 소프트웨어가 조금씩 향상되어 실제 사례를 통해 알고리즘을 개선합니다. 인간 전사자는 전사를 더 빠르게 만드는 데 도움이되므로 소프트웨어의 이점을 누릴 수 있습니다. 소프트웨어는 대본의 대략적인 초안 버전을 생성 한 다음 전사자가 편집하고 수정합니다. 이것은 많은 시간을 절약하고 결국 최종 제품이 더 빨리 제공되고 더 정확해질 것임을 의미합니다.

2. 편견의 문제

알고리즘의 좋은 점은 주관적이고 감정적 인 인간과는 뚜렷한 대조를 이루며 항상 공정하고 편향되지 않은 결정을 내린다는 것입니다. 아니면 그들은? 사실 자동화 된 소프트웨어의 의사 결정 프로세스는 교육받은 데이터에 따라 달라집니다. 따라서 예를 들어 사용 된 데이터에서 인구의 특정 부분이 충분히 표현되지 않는 경우 차별의 위험이 있습니다. 안면 인식 소프트웨어는 이미 이러한 문제 중 일부에 대해 조사 중이며 이미 편견 사례가 발생했습니다.

인공 지능이 얼마나 편향 될 수 있는지에 대한 한 가지 좋은 예는 COMPAS (대체 제재를위한 수정 범 관리 프로파일 링)입니다. 이는 범죄자 간의 재범 위험을 예측하기위한 위험 및 필요성 평가 도구입니다. 이 알고리즘 기반 도구를 조사한 결과 COMPAS 데이터가 인종적으로 심각하게 편향된 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 데이터에 따르면 아프리카 계 미국인 피고인은 다른 인종보다 재범 위험이 더 높은 것으로 잘못 판단 될 가능성이 더 높습니다. 알고리즘은 또한 백인 인종과 반대되는 실수를하는 경향이 있습니다.

그래서 여기서 무슨 일이 일어 났습니까? 알고리즘은 데이터에 따라 다르므로 데이터가 편향된 경우 소프트웨어는 편향된 결과도 제공 할 가능성이 높습니다. 때로는 데이터 수집 방법과 관련이 있습니다.

자동화 된 음성 인식 기술은 충분한 포용성을 보장하는 문제에서 훈련 데이터가 반드시 선택되지 않기 때문에 성별이나 인종에 따라 편향 될 수 있습니다.

3. 안전 문제

인공 지능에는 너무 위험해서 사고로 이어질 수있는 몇 가지 문제가 있습니다. 적용된 AI 기술의 가장 두드러진 사례 중 하나는 자율 주행 자동차입니다. 많은 전문가들은 이것이 교통의 미래라고 믿습니다. 그러나 자율 주행 차의 즉각적인 통행을 방해하는 주요 원인은 승객과 보행자의 생명을 위협 할 수있는 오작동입니다. 자율 주행 차가 도로에 미칠 수있는 위협에 대한 논쟁은 여전히 매우 현실적입니다. 자율 주행 차가 도로에 통행하면 사고가 적을 것이라고 생각하는 사람들이 있습니다. 다른 한편으로, 많은 행동이 운전자가 설정 한 기본 설정을 기반으로하기 때문에 많은 충돌을 일으킬 수 있다는 연구 결과가 있습니다. 이제 안전과 사람들의 삶과 라이더 선호도 (평균 속도 및 기타 운전 습관과 같은) 중에서 선택하는 것은 설계자에게 달려 있습니다. 어떤 경우에도 자율 주행 차의 주요 목표는 가능한 교통 시나리오를 감지하고 예측할 수있는 효율적인 AI 알고리즘과 고급 센서를 구현하여 자동차 사고를 줄이는 것입니다. 그러나 실제 생활은 어떤 프로그램보다 항상 더 복잡하므로이 기술의 한계는 여전히 널리 구현되는 제한 요소 중 하나입니다. 또 다른 문제는 신뢰 요인입니다. 수년간의 운전 경험을 가진 많은 사람들에게 모든 신뢰를 디지털 손에 두는 것은 디지털 트렌드에 대한 상징적 항복 행위로 보일 수 있습니다. 어쨌든이 모든 문제가 해결 될 때까지 일부 첨단 기술 솔루션이 이미 신형 자동차에 구현되었으며, 운전자는 다양한 센서, 보조 제동 솔루션 및 크루즈 컨트롤의 혜택을 누릴 수 있습니다.

4. 악의적 인 목적

기술은 사람들의 요구에 부응하고 삶을 더 쉽고 즐겁게 만드는 데 사용되어야하며 모든 사람의 소중한 시간을 절약해야합니다. 그러나 때때로 AI 기술은 우리의 물리적, 디지털 및 정치적 보안에 심각한 위험을 초래하는 방식으로 악의적 인 목적으로도 사용되었습니다.

• 물리적 보안 : 처음에는 매우 극적으로 들리며 뼈를 식힐 수있는 AI의 잠재적 인 위험 중 하나는 가장 효율적이고 무자비한 방식으로 죽 이도록 프로그래밍 된 자율 무기 시스템에 의해 수행되는 기술적으로 선진국 간의 잠재적 인 전쟁입니다. 그렇기 때문에 AI 기반 전쟁의 불길한 위험으로부터 인류를 보호하기 위해 조약, 규제 및 제재를 통해 그러한 군사 기술의 개발을 규제하는 것이 매우 중요합니다.
• 디지털 보안 : 해커는 이미 우리의 디지털 안전에 위협이되고 있으며 AI 소프트웨어는 이미 고급 해킹에 사용되고 있습니다. 이러한 소프트웨어의 개발로 해커는 악행에서 더 효율적이고 온라인 신원은 도용에 더 취약해질 것입니다. 개인 데이터의 개인 정보는 AI에 의해 구동되는 미묘한 맬웨어를 통해 훨씬 더 손상 될 수 있으며 딥 러닝을 사용하여 더욱 위험해질 수 있습니다. 좋아하는 프로그램 뒤에 숨어있는 디지털 도둑이 매일 매일 점점 교활 해지고 소프트웨어 사용에 대한 수백만 건의 실제 사례에서 배우고 해당 데이터를 기반으로 복잡한 신원 도용을 만든다고 상상해보십시오.

• 정치적 안보 : 우리가 살고있는 격동의 시대에 가짜 뉴스와 사기성 녹음에 대한 두려움은 정당합니다. AI는 자동화 된 허위 정보 캠페인으로 인해 많은 피해를 입힐 수 있으며, 이는 선거 기간 동안 매우 위험 할 수 있습니다.

결론적으로 우리는 인공 지능이 우리에게 얼마나 많은 피해를 줄 수 있고 인류에게 이롭 기보다는 더 많은 해를 끼칠 수 있는지 자문 해 볼 수 있습니다.

전문가들은 인공 지능이 우리 삶에 미칠 수있는 불이익을 완화하는 데있어 윤리적 개발과 규제 기관이 중요한 역할을 할 것이라고 말합니다. 어떤 일이 발생하든 미래에 우리 세상에 큰 영향을 미칠 것이라고 확신합니다.

고급 AI 프로토콜을 기반으로 하는 음성 인식 소프트웨어는 이미 사용되고 있으며 비즈니스 세계에 많은 이점을 제공합니다. 워크플로가 더 빠르고 간단해집니다. Gglot은 이 분야에서 큰 역할을 하고 있으며 우리는 기술을 더욱 발전시키기 위해 막대한 투자를 하고 있습니다.