Poténsi Resiko AKAL jieunan

Naon Sababaraha Poténsi Résiko Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan buatan, atanapi AI sapertos anu sering disebut ogé, mangrupikeun topik anu parantos dibahas pisan dina dasawarsa ka tukang. Éta ngembang pesat, ngajantenkeun alur kerja seueur usaha langkung gampang sareng langkung éfisién. Malah dina kahirupan sapopoe seueur jalma AI parantos nunjukkeun poténsi anu saé sareng parantos dilaksanakeun dina seueur aplikasi anu béda-béda, ngajantenkeun kahirupan langkung gampang sareng henteu rumit. AI geus mawa loba kaunggulan ka urang jeung sains keur muka jalan pikeun leuwih loba datang jadi aman disebutkeun yen AI bakal jadi indispensable dina mangsa nu bakal datang, upami teu acan.

Tapi sagampil unggal medali boga dua sisi, kitu ogé AI. Téknologi ieu ogé hadir sareng seueur résiko sareng kalemahan poténsial. Seueur ahli sareng dalang téknis jaman ayeuna anu nyatakeun kaprihatinan ngeunaan masalah anu tiasa ditimbulkeun ku AI di hareup sareng ku kituna urang kedah ati-ati pikeun ngatasi masalah ieu nalika aranjeunna masih tiasa dilereskeun. Naon anu kami maksud ku éta?

Aya seueur hal anu kedah diperhatoskeun ngeunaan masalah khusus ieu. Dina tulisan ieu kami bakal nyobian ngajelaskeun sababaraha résiko anu tiasa dibawa ku pangembangan AI anu gancang pisan ka dunya urang sareng ukuran naon anu kedah dilaksanakeun pikeun ngawas sareng nungtun kamajuan éta ka arah anu leres.

1. Pakasaban

Kami yakin yén sadayana parantos ngagaduhan kasempetan pikeun nguping atanapi maca ngeunaan poténsi saréat anu tiasa disayogikeun ku mesin sareng otomatis ka sakola kuno, tempat kerja dumasar kana manusa. Sababaraha urang tiasa kakurangan tina sagala rupa tingkat kahariwang ngeunaan mesin maok padamelan na. Sieun éta tiasa diadegkeun saé, otomatisasi padamelan mangrupikeun résiko ageung pikeun seueur jalma: sakitar 25% urang Amerika tiasa kaleungitan padamelan sabab dina sababaraha waktos mesin bakal tiasa ngagentosana. Utamana anu résiko nyaéta jabatan-gajih rendah dimana jalma ngalakukeun tugas-tugas anu diulang-ulang, sapertos padamelan administrasi atanapi jasa-jasa. Sanajan kitu, malah sababaraha lulusan universitas aya dina resiko, algoritma mesin learning canggih bisa ngaganti aranjeunna dina sababaraha posisi gawé kompléks sabab jadi leuwih refined, utamana ngaliwatan pamakéan jaringan saraf jeung learning jero.

Tapi urang teu bisa bener nyebutkeun yén robot sagemblengna bakal nyorong kaluar manusa ti pasar pakasaban. Karyawan ngan saukur kedah nyaluyukeun, ngadidik diri sareng milari jalan pikeun damel ku gawé bareng AI, ngamangpaatkeun efisiensi sareng logika mékanis anu pangsaéna. AI teu acan sampurna, contona teu tiasa ngadamel judgment panggero, jadi faktor manusa bakal tetep decisive nalika gawé bareng mesin.

Aya seueur téknologi berbasis AI anu ngagunakeun solusi otomatis anu kedah dilatih sareng pelatihan ieu gumantung kana input manusa. Conto anu hadé pikeun ieu nyaéta tarjamahan mesin anu nampi input tina sajumlah ageung tarjamahan anu dihasilkeun ku manusa. Conto anu hadé nyaéta parangkat lunak transkripsi anu nampi data pelatihan tina transkripsi akurat anu dilakukeun ku transcriber manusa profésional. Ku cara ieu parangkat lunak ningkat saeutik-saeutik, nyaring algoritmana ngaliwatan conto kahirupan nyata. Transcriber manusa nguntungkeun tina parangkat lunak sabab ngabantosan aranjeunna ngadamel transkrip langkung gancang. Parangkat lunak ngahasilkeun versi transkrip kasar, draf, anu teras diédit sareng dilereskeun ku transcriber. Ieu ngaheéat loba waktu, sarta hartina dina tungtungna produk ahir bakal dikirimkeun leuwih gancang sarta bakal leuwih akurat.

2. Masalah bias

Hiji hal hébat ngeunaan algoritma nyaeta aranjeunna salawasna nyieun adil, kaputusan non-bias, kontras seukeut ka manusa subjektif jeung emosional. Atanapi aranjeunna? Kabeneran aya yén prosés-nyieun kaputusan tina sagala software otomatis gumantung kana data nu aranjeunna geus dilatih dina. Ku kituna, aya résiko diskriminasi dina kaayaan nalika misalna hiji bagéan populasi nu tangtu teu cukup digambarkeun dina data dipaké. Parangkat lunak pangenal raray parantos ditalungtik pikeun sababaraha masalah ieu, kasus bias parantos kajantenan.

Hiji conto hébat kumaha bias kecerdasan jieunan tiasa COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions). Ieu mangrupikeun alat penilaian résiko-sareng-kabutuhan pikeun prediksi résiko residivisme diantara palaku. Alat dumasar-algoritma ieu ditalungtik sareng hasil nunjukkeun yén data COMPAS sacara serius bias ras. Contona, nurutkeun data, defendants Afrika-Amérika éta leuwih gampang jadi salah judged boga résiko luhur recidivism ti ras séjén. Algoritma ogé condong ngalakukeun kasalahan anu sabalikna sareng jalma ras bodas.

Janten, naon anu kajantenan di dieu? Algoritma gumantung kana data, janten upami data bias, parangkat lunak sigana bakal masihan hasil anu bias ogé. Kadang-kadang ogé aya hubunganana sareng kumaha data dikumpulkeun.

Téknologi Pangenal Ucapan Otomatis ogé tiasa bias gumantung kana gender atanapi ras kusabab kanyataan yén data latihan henteu kedah dipilih dina masalah anu bakal mastikeun inklusif anu cukup.

3. Masalah kaamanan

Aya sababaraha masalah sareng kecerdasan jieunan anu bahaya pisan anu tiasa ngakibatkeun kacilakaan. Salah sahiji conto anu langkung menonjol tina téknologi AI anu diterapkeun nyaéta mobil anu nyetir mandiri. Seueur ahli yakin yén ieu mangrupikeun masa depan transportasi. Tapi hal utama anu ngahalangan palaksanaan langsung mobil anu nyetir kana lalu lintas nyaéta gangguan na anu tiasa ngabahayakeun kahirupan panumpang sareng pejalan kaki. Perdebatan ngeunaan ancaman anu tiasa ditimbulkeun ku kendaraan otonom di jalan-jalan masih leres pisan. Aya jalma anu nganggap yén aya kamungkinan kirang kacilakaan upami mobil nyetir mandiri diidinan di jalan. Di sisi anu sanés, aya panilitian anu nunjukkeun yén éta tiasa nyababkeun seueur kacilakaan, sabab seueur tindakanna bakal dumasar kana karesep anu disetél ku supir. Ayeuna terserah ka désainer pikeun milih antara kaamanan sareng kahirupan masarakat sareng kahoyong pengendara (sapertos laju rata-rata sareng sababaraha kabiasaan nyetir anu sanés). Tujuan utama mobil timer nyetir dina sagala hal kudu ngurangan kacilakaan mobil, ngaliwatan palaksanaan algoritma AI efisien sarta sensor canggih nu bisa ngadeteksi komo ngaduga sagala skenario lalulintas mungkin. Sanajan kitu, kahirupan nyata salawasna leuwih pajeulit tina program naon, jadi watesan téhnologi ieu masih salah sahiji faktor ngawatesan pikeun palaksanaan nyebar na. Masalah sanésna nyaéta faktor kapercayaan. Pikeun seueur jalma anu gaduh taun sareng taun pangalaman nyetir, nempatkeun sadaya kapercayaan kana panangan digital tiasa ditingali salaku tindakan kapitulasi simbolis kana tren digital. Dina naon waé, dugi ka sadayana ieu direngsekeun, sababaraha solusi téknologi canggih parantos dilaksanakeun dina mobil énggal, sareng supir manusa tiasa nyandak kauntungan tina sababaraha sénsor, solusi ngerem anu ditulungan sareng kontrol pesiar.

4. Tujuan jahat

Téknologi kedah nyayogikeun kabutuhan masarakat sareng dianggo pikeun ngagampangkeun kahirupan, langkung nikmat sareng kedah ngahémat waktos anu berharga pikeun sadayana. Tapi sakapeung téknologi AI ogé parantos dianggo pikeun tujuan jahat, ku cara anu nyababkeun résiko anu signifikan pikeun kaamanan fisik, digital sareng politik urang.

• Kaamanan fisik: Hiji poténsi résiko AI, anu mimitina rada dramatis sareng tiasa ngagentos anjeun dugi ka tulang anjeun nyaéta perang poténsial antara nagara-nagara anu maju téknologi, dilaksanakeun ku sistem senjata otonom anu diprogram pikeun maéhan ku cara anu paling éfisién sareng kejam. Ieu sababna penting pisan pikeun ngatur pamekaran téknologi militér sapertos ngalangkungan pajangjian, peraturan sareng sanksi, pikeun ngajagaan umat manusa tina bahaya perang anu didasarkeun ku AI.
• Kaamanan digital: Peretas parantos janten ancaman pikeun kaamanan digital urang sareng parangkat lunak AI parantos dianggo pikeun peretasan canggih. Kalayan pamekaran parangkat lunak sapertos kitu, peretas bakal langkung éfisién dina kalakuanana sareng identitas online urang bakal langkung rentan ka maling. Privasi data pribadi anjeun tiasa dikompromi langkung seueur ku malware halus, didamel ku AI sareng janten langkung bahaya ku ngagunakeun pembelajaran anu jero. Bayangkeun hiji maling digital, lurking dina bagian tukang program favorit anjeun, jadi leuwih licik poé ka poé, diajar ti juta conto kahirupan nyata pamakéan software jeung crafting maling identitas kompléks dumasar kana data éta.

• Kaamanan politik: dina jaman ngagalura anu urang hirup, kasieunan warta palsu sareng rekaman curang cukup diyakinkeun. AI tiasa nyababkeun seueur karusakan ku kampanye disinformasi otomatis, anu tiasa bahaya pisan nalika pamilihan.

Janten, pikeun nyimpulkeun, urang tiasa naroskeun ka diri urang sabaraha seueur karusakan anu tiasa dilakukeun ku intelijen buatan pikeun urang sareng tiasa langkung seueur ngarugikeun ti batan anu hadé pikeun umat manusa.

Para ahli nyatakeun yén pamekaran étika sareng badan pangaturan bakal maénkeun peran anu penting dina ngirangan karugian anu tiasa disababkeun ku intelijen buatan pikeun kahirupan urang. Naon waé anu kajantenan, kami yakin yén éta bakal gaduh dampak anu ageung pikeun dunya urang ka hareup.

Parangkat lunak pangenal ucapan, dumasar kana protokol AI canggih parantos dianggo, sareng seueur kauntungan pikeun dunya bisnis: alur kerja langkung gancang sareng langkung sederhana. Gglot mangrupikeun pamaén anu ageung dina widang ieu sareng kami seueur investasi pikeun ngembangkeun téknologi urang langkung jauh.