ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ സാധ്യതയുള്ള അപകടസാധ്യതകൾ

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ചില അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ്, അല്ലെങ്കിൽ AI എന്നും അറിയപ്പെടുന്നത് കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ ഏറെ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെട്ട ഒരു വിഷയമാണ്. ഇത് അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, മിക്ക ബിസിനസ്സുകളുടെയും വർക്ക്ഫ്ലോ എളുപ്പവും കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവുമാക്കുന്നു. നിരവധി ആളുകളുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ പോലും, AI മികച്ച സാധ്യതകൾ കാണിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല ഇതിനകം തന്നെ നിരവധി വ്യത്യസ്ത ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് ജീവിതം എളുപ്പവും സങ്കീർണ്ണവുമാക്കുന്നു. AI നമുക്ക് നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ കൊണ്ടുവന്നിട്ടുണ്ട്, ശാസ്ത്രം ഇനിയും വരാൻ വഴിയൊരുക്കുന്നു, അതിനാൽ AI ഇപ്പോൾ തന്നെ ഇല്ലെങ്കിൽ ഭാവിയിൽ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതായിരിക്കുമെന്ന് സുരക്ഷിതമാണ്.

എന്നാൽ എല്ലാ മെഡലിനും രണ്ട് വശങ്ങളുള്ളതുപോലെ, AI യും. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയ്ക്ക് നിരവധി അപകടസാധ്യതകളും ദോഷങ്ങളുമുണ്ട്. നമ്മുടെ കാലത്തെ പല വിദഗ്‌ധരും സാങ്കേതിക സൂത്രധാരന്മാരും ഭാവിയിൽ AI ഉണ്ടാക്കിയേക്കാവുന്ന പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് തങ്ങളുടെ ആശങ്കകൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുണ്ട്, അതിനാൽ അവ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയുമ്പോൾ തന്നെ ഈ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ നാം ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. എന്താണ് നമ്മൾ അത് കൊണ്ട് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?

ഈ പ്രത്യേക പ്രശ്നങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് പരിഗണിക്കേണ്ട നിരവധി കാര്യങ്ങളുണ്ട്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, AI-യുടെ ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വികസനം നമ്മുടെ ലോകത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവന്നേക്കാവുന്ന ചില അപകടസാധ്യതകൾ വിവരിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ശ്രമിക്കും, ആ പുരോഗതി ശരിയായ ദിശയിൽ നിരീക്ഷിക്കാനും നയിക്കാനും എന്തെല്ലാം നടപടികളാണ് സ്വീകരിക്കേണ്ടത്.

1. ജോലികൾ

പഴയ സ്‌കൂൾ, മനുഷ്യാധിഷ്ഠിത ജോലിസ്ഥലങ്ങളിൽ യന്ത്രങ്ങളും ഓട്ടോമേഷനും അവതരിപ്പിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ട്രീറ്റിനെക്കുറിച്ച് കേൾക്കാനോ വായിക്കാനോ എല്ലാവർക്കും ഇതിനകം അവസരം ലഭിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്. യന്ത്രങ്ങൾ തങ്ങളുടെ ജോലി മോഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ചില ആളുകൾക്ക് പലതരം ഉത്കണ്ഠകൾ അനുഭവപ്പെടാം. ആ ഭയം നല്ല അടിത്തറയുള്ളതാകാം, ജോലി ഓട്ടോമേഷൻ പലർക്കും വലിയ അപകടമാണ്: ഏകദേശം 25 % അമേരിക്കക്കാർക്ക് അവരുടെ ജോലി നഷ്‌ടപ്പെട്ടേക്കാം, കാരണം ഒരു ഘട്ടത്തിൽ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് അവരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും. ഭരണത്തിലോ ഭക്ഷണസേവനത്തിലോ ഉള്ള ജോലികൾ പോലെ ഒരു വ്യക്തി ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യുന്ന കുറഞ്ഞ വേതന തസ്തികകൾ പ്രത്യേകിച്ചും അപകടത്തിലാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ചില സർവ്വകലാശാല ബിരുദധാരികൾ പോലും അപകടസാധ്യതയിലാണ്, നൂതന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ചില സങ്കീർണ്ണമായ ജോലി സ്ഥാനങ്ങളിൽ അവയെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ കഴിഞ്ഞേക്കും, കാരണം അവ കൂടുതൽ പരിഷ്കൃതമാവുകയാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളുടെയും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലൂടെയും.

എന്നാൽ റോബോട്ടുകൾ മനുഷ്യനെ തൊഴിൽ വിപണിയിൽ നിന്ന് പൂർണ്ണമായും പുറത്താക്കുമെന്ന് നമുക്ക് പറയാൻ കഴിയില്ല. AI-യുടെ കാര്യക്ഷമതയും മെക്കാനിക്കൽ ലോജിക്കും പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്തി AI-യുമായി സഹകരിച്ചുകൊണ്ട് ജീവനക്കാർ സ്വയം ക്രമീകരിക്കുകയും സ്വയം പഠിക്കുകയും പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള വഴി കണ്ടെത്തുകയും വേണം. AI ഇപ്പോഴും പൂർണതയുള്ളതല്ല, ഉദാഹരണത്തിന് അതിന് ജഡ്ജ്മെൻ്റ് കോളുകൾ ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, അതിനാൽ മെഷീനുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ മാനുഷിക ഘടകം ഇപ്പോഴും നിർണായകമായിരിക്കും.

പരിശീലിപ്പിക്കേണ്ട ഓട്ടോമേറ്റഡ് സൊല്യൂഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ധാരാളം AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യയുണ്ട്, ഈ പരിശീലനം മനുഷ്യൻ്റെ ഇൻപുട്ടിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യർ സൃഷ്ടിച്ച വലിയൊരു വിവർത്തനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഇൻപുട്ട് നേടുന്ന മെഷീൻ വിവർത്തനങ്ങളാണ് ഇതിനുള്ള മികച്ച ഉദാഹരണം. പ്രൊഫഷണൽ ഹ്യൂമൻ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബർമാർ ചെയ്യുന്ന കൃത്യമായ ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്ഷനുകളിൽ നിന്ന് പരിശീലന ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്ന ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്ഷൻ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ആണ് മറ്റൊരു നല്ല ഉദാഹരണം. ഈ രീതിയിൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ അൽപ്പം മെച്ചപ്പെടുകയും യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ അതിൻ്റെ അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിഷ്‌കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഹ്യൂമൻ ട്രാൻസ്‌ക്രൈബർമാർ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടുന്നു, കാരണം ഇത് ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നു. ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ പരുക്കൻ, ഡ്രാഫ്റ്റ് പതിപ്പ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അത് ട്രാൻസ്‌ക്രൈബർ എഡിറ്റ് ചെയ്യുകയും ശരിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ധാരാളം സമയം ലാഭിക്കുന്നു, അവസാനം അന്തിമ ഉൽപ്പന്നം വേഗത്തിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെടുകയും കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതായിരിക്കുകയും ചെയ്യും എന്നാണ്.

2. പക്ഷപാതത്തിൻ്റെ പ്രശ്നം

ആത്മനിഷ്ഠവും വൈകാരികവുമായ മനുഷ്യരിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്‌തമായി അവർ എല്ലായ്പ്പോഴും ന്യായമായതും പക്ഷപാതപരമല്ലാത്തതുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു എന്നതാണ് അൽഗോരിതങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു വലിയ കാര്യം. അതോ അവർ ചെയ്യുന്നുണ്ടോ? ഏതൊരു ഓട്ടോമേറ്റഡ് സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിൻ്റെയും തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയ അവർ പരിശീലിച്ച ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു എന്നതാണ് സത്യം. അതിനാൽ, ഉപയോഗിച്ച ഡാറ്റയിൽ ജനസംഖ്യയുടെ ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തെ വേണ്ടത്ര പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത അവസരങ്ങളിൽ വിവേചനത്തിന് സാധ്യതയുണ്ട്. ഇത്തരം ചില പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കായി മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഇതിനകം തന്നെ അന്വേഷിക്കുന്നുണ്ട്, പക്ഷപാതപരമായ കേസുകൾ ഇതിനകം സംഭവിച്ചിട്ടുണ്ട്.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് എത്രമാത്രം പക്ഷപാതപരമാകുമെന്നതിൻ്റെ ഒരു മികച്ച ഉദാഹരണമാണ് COMPAS (കറക്ഷണൽ ഒഫൻഡർ മാനേജ്‌മെൻ്റ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ഫോർ ആൾട്ടർനേറ്റീവ് സാൻക്ഷൻസ്). കുറ്റവാളികൾക്കിടയിൽ ആവർത്തന സാധ്യത പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള അപകടസാധ്യതകളും ആവശ്യകതകളും വിലയിരുത്തുന്നതിനുള്ള ഉപകരണമാണിത്. ഈ അൽഗോരിതം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണം അന്വേഷിക്കുകയും COMPAS ഡാറ്റ ഗുരുതരമായ വംശീയ പക്ഷപാതപരമാണെന്ന് ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുകയും ചെയ്തു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ അനുസരിച്ച്, ആഫ്രിക്കൻ-അമേരിക്കൻ പ്രതികൾ മറ്റ് വംശങ്ങളെ അപേക്ഷിച്ച് ആവർത്തനത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യത കൂടുതലാണെന്ന് തെറ്റായി വിലയിരുത്തപ്പെടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അൽഗോരിതം വെളുത്ത വർഗ്ഗത്തിൽപ്പെട്ട ആളുകളുമായി വിപരീത തെറ്റ് വരുത്തുകയും ചെയ്തു.

അപ്പോൾ, ഇവിടെ എന്താണ് സംഭവിച്ചത്? അൽഗോരിതം ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഡാറ്റ പക്ഷപാതപരമാണെങ്കിൽ, സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ പക്ഷപാതപരമായ ഫലങ്ങളും നൽകും. ചിലപ്പോൾ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ശേഖരിച്ചു എന്നതുമായി ഇതിന് എന്തെങ്കിലും ബന്ധമുണ്ട്.

ലിംഗഭേദം അല്ലെങ്കിൽ വംശം എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റഡ് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യയും പക്ഷപാതപരമാകാം, കാരണം വേണ്ടത്ര ഉൾക്കൊള്ളൽ ഉറപ്പാക്കുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ പരിശീലന ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെടണമെന്നില്ല.

3. സുരക്ഷാ ആശങ്കകൾ

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ചില പ്രശ്നങ്ങളുണ്ട്, അത് അപകടത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. അപ്ലൈഡ് AI സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട ഉദാഹരണങ്ങളിലൊന്നാണ് സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാർ. ഇത് ഗതാഗതത്തിൻ്റെ ഭാവിയാണെന്ന് പല വിദഗ്ധരും വിശ്വസിക്കുന്നു. എന്നാൽ സെൽഫ്-ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ ട്രാഫിക്കിലേക്ക് ഉടൻ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് തടസ്സമാകുന്ന പ്രധാന കാര്യം അതിൻ്റെ തകരാറുകളാണ്, ഇത് യാത്രക്കാരുടെയും കാൽനടയാത്രക്കാരുടെയും ജീവന് അപകടത്തിലാക്കാം. ഓട്ടോണമസ് വാഹനങ്ങൾ റോഡുകളിൽ ഉയർത്തുന്ന ഭീഷണിയെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ച ഇപ്പോഴും വളരെ യഥാർത്ഥമാണ്. സ്വയം ഓടുന്ന കാറുകൾ നിരത്തിലിറക്കിയാൽ അപകടങ്ങൾ കുറയുമെന്ന് കരുതുന്നവരുണ്ട്. മറുവശത്ത്, അവ ധാരാളം ക്രാഷുകൾക്ക് കാരണമായേക്കാമെന്ന് കാണിക്കുന്ന പഠനങ്ങളുണ്ട്, കാരണം അവരുടെ പല പ്രവർത്തനങ്ങളും ഡ്രൈവർ സജ്ജമാക്കിയ മുൻഗണനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കും. സുരക്ഷയും ആളുകളുടെ ജീവിതവും റൈഡർ മുൻഗണനകളും (ശരാശരി വേഗതയും മറ്റ് ചില ഡ്രൈവിംഗ് ശീലങ്ങളും പോലെ) തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടത് ഇപ്പോൾ ഡിസൈനർമാരാണ്. ഏത് സാഹചര്യത്തിലും സ്വയം ഓടിക്കുന്ന കാറുകളുടെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം വാഹനാപകടങ്ങൾ കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ്, കാര്യക്ഷമമായ AI അൽഗോരിതങ്ങളും നൂതന സെൻസറുകളും നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ സാധ്യമായ ട്രാഫിക് സാഹചര്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും പ്രവചിക്കാനും കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥ ജീവിതം ഏതൊരു പ്രോഗ്രാമിനേക്കാളും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണ്, അതിനാൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പരിമിതികൾ ഇപ്പോഴും അതിൻ്റെ വ്യാപകമായ നിർവ്വഹണത്തിന് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഘടകങ്ങളിൽ ഒന്നാണ്. വിശ്വാസത്തിൻ്റെ ഘടകമാണ് മറ്റൊരു പ്രശ്നം. വർഷങ്ങളും വർഷങ്ങളും ഡ്രൈവിംഗ് പരിചയമുള്ള നിരവധി ആളുകൾക്ക്, എല്ലാ വിശ്വാസവും ഡിജിറ്റൽ കൈകളിലേക്ക് എത്തിക്കുന്നത് ഡിജിറ്റൽ ട്രെൻഡുകളോടുള്ള പ്രതീകാത്മക കീഴടങ്ങലിൻ്റെ ഒരു പ്രവൃത്തിയായി കണ്ടേക്കാം. എന്തായാലും, ഇതെല്ലാം പരിഹരിക്കപ്പെടുന്നതുവരെ, പുതിയ കാറുകളിൽ ചില നൂതന സാങ്കേതിക പരിഹാരങ്ങൾ ഇതിനകം നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർക്ക് വിവിധ സെൻസറുകൾ, അസിസ്റ്റഡ് ബ്രേക്കിംഗ് സൊല്യൂഷനുകൾ, ക്രൂയിസ് കൺട്രോൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടാനാകും.

4. ക്ഷുദ്രമായ ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ

സാങ്കേതികവിദ്യ ആളുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയും അവരുടെ ജീവിതം എളുപ്പവും ആസ്വാദ്യകരവുമാക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുകയും അത് എല്ലാവരുടെയും വിലയേറിയ സമയം ലാഭിക്കുകയും വേണം. എന്നാൽ ചില സമയങ്ങളിൽ AI സാങ്കേതികവിദ്യ ക്ഷുദ്രമായ ആവശ്യങ്ങൾക്കും ഉപയോഗിച്ചിട്ടുണ്ട്, അത് നമ്മുടെ ഭൗതികവും ഡിജിറ്റൽ, രാഷ്ട്രീയവുമായ സുരക്ഷയ്ക്ക് കാര്യമായ അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

• ശാരീരിക സുരക്ഷ: AI യുടെ സാധ്യതയുള്ള ഒരു അപകടസാധ്യത, അത് ആദ്യം വളരെ നാടകീയമായി തോന്നുകയും നിങ്ങളുടെ അസ്ഥികളിൽ നിങ്ങളെ തണുപ്പിക്കുകയും ചെയ്തേക്കാം, അത് സാങ്കേതികമായി വികസിത രാജ്യങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഒരു സാധ്യതയുള്ള യുദ്ധമാണ്, അത് ഏറ്റവും കാര്യക്ഷമവും നിർദയവുമായ രീതിയിൽ കൊല്ലാൻ പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത സ്വയംഭരണ ആയുധ സംവിധാനങ്ങളാൽ നടത്തപ്പെടുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള യുദ്ധത്തിൻ്റെ അപകടകരമായ അപകടത്തിൽ നിന്ന് മനുഷ്യരാശിയെ സംരക്ഷിക്കുന്നതിന്, ഉടമ്പടികളിലൂടെയും നിയന്ത്രണങ്ങളിലൂടെയും ഉപരോധങ്ങളിലൂടെയും അത്തരം സൈനിക സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ വികസനം നിയന്ത്രിക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമായത്.
• ഡിജിറ്റൽ സുരക്ഷ: ഹാക്കർമാർ ഇതിനകം തന്നെ ഞങ്ങളുടെ ഡിജിറ്റൽ സുരക്ഷയ്ക്ക് ഭീഷണിയാണ്, കൂടാതെ നൂതന ഹാക്കിംഗിനായി AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഇതിനകം തന്നെ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ട്. ഇത്തരം സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതോടെ, ഹാക്കർമാർ അവരുടെ ദുഷ്‌പ്രവൃത്തികളിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമത കാണിക്കുകയും നമ്മുടെ ഓൺലൈൻ ഐഡൻ്റിറ്റി മോഷണത്തിന് ഇരയാകുകയും ചെയ്യും. സൂക്ഷ്മമായ ക്ഷുദ്രവെയറുകളിലൂടെ നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യ ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യത കൂടുതൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യപ്പെടാം, AI നൽകുന്നതും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിൻ്റെ ഉപയോഗത്തിലൂടെ കൂടുതൽ അപകടകരവുമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട പ്രോഗ്രാമുകളുടെ പിന്നിൽ പതിയിരിക്കുന്ന ഒരു ഡിജിറ്റൽ കള്ളനെ സങ്കൽപ്പിക്കുക, ദിവസം തോറും കൂടുതൽ കൗശലക്കാരനാകുകയും സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് യഥാർത്ഥ ജീവിത ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിക്കുകയും ആ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സങ്കീർണ്ണമായ ഐഡൻ്റിറ്റി മോഷണങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

• രാഷ്ട്രീയ സുരക്ഷ: നമ്മൾ ജീവിക്കുന്ന പ്രക്ഷുബ്ധമായ കാലഘട്ടത്തിൽ, വ്യാജ വാർത്തകളുടെയും വഞ്ചനാപരമായ റെക്കോർഡിംഗുകളുടെയും ഭയം തികച്ചും ന്യായമാണ്. തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സമയത്ത് അത്യന്തം അപകടകരമായേക്കാവുന്ന, സ്വയമേവയുള്ള തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ AI-ക്ക് വളരെയധികം നാശം വരുത്താൻ കഴിയും.

അതിനാൽ, ഉപസംഹാരമായി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് നമുക്ക് എത്രത്തോളം ദോഷം ചെയ്യാമെന്നും മനുഷ്യരാശിക്ക് ഗുണത്തേക്കാളേറെ ദോഷം ചെയ്യാനാകുമെന്നും നമ്മൾ സ്വയം ചോദിച്ചേക്കാം.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് നമ്മുടെ ജീവിതത്തിൽ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാവുന്ന ദോഷങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിൽ നൈതിക വികസനവും നിയന്ത്രണ സ്ഥാപനങ്ങളും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുമെന്ന് വിദഗ്ധർ പ്രസ്താവിക്കുന്നു. എന്ത് സംഭവിച്ചാലും, അത് ഭാവിയിൽ നമ്മുടെ ലോകത്ത് വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുമെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പുണ്ട്.

നൂതന AI പ്രോട്ടോക്കോളുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഇതിനകം ഉപയോഗിച്ചുവരുന്നു, ഇത് ബിസിനസ്സ് ലോകത്തിന് നിരവധി നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നു: വർക്ക്ഫ്ലോകൾ വേഗത്തിലും ലളിതവുമാണ്. Gglot ഈ മേഖലയിലെ ഒരു വലിയ കളിക്കാരനാണ്, ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതികവിദ്യ കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ വളരെയധികം നിക്ഷേപം നടത്തുകയാണ്.