ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క సంభావ్య ప్రమాదాలు
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యొక్క కొన్ని సంభావ్య ప్రమాదాలు ఏమిటి?
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, లేదా AI అని కూడా తరచుగా సూచిస్తారు, ఇది గత దశాబ్దంలో చాలా చర్చించబడిన విషయం. ఇది వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, చాలా వ్యాపారాల వర్క్‌ఫ్లోను సులభతరం చేస్తుంది మరియు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. చాలా మంది వ్యక్తుల దైనందిన జీవితంలో కూడా AI గొప్ప సామర్థ్యాన్ని చూపింది మరియు ఇప్పటికే అనేక విభిన్న యాప్‌లలో అమలు చేయబడుతోంది, జీవితాన్ని సులభతరం చేస్తుంది మరియు తక్కువ క్లిష్టంగా చేస్తుంది. AI మనకు అనేక ప్రయోజనాలను తెచ్చిపెట్టింది మరియు సైన్స్ ఇంకా చాలా రావడానికి మార్గం సుగమం చేస్తోంది, కనుక ఇది ఇప్పటికే కాకపోతే భవిష్యత్తులో AI అనివార్యమని చెప్పడం సురక్షితం.
కానీ ప్రతి పతకానికి రెండు వైపులా ఉన్నట్లే, AI కూడా ఉంటుంది. ఈ సాంకేతికత అనేక సంభావ్య ప్రమాదాలు మరియు అప్రయోజనాలతో కూడా వస్తుంది. మన కాలంలోని చాలా మంది నిపుణులు మరియు సాంకేతిక సూత్రధారులు భవిష్యత్తులో AI కలిగించే సమస్యలపై తమ ఆందోళనలను వ్యక్తం చేస్తున్నారు మరియు అందువల్ల ఈ సమస్యలను సరిదిద్దగలిగినప్పుడే వాటిని పరిష్కరించడంలో మేము జాగ్రత్త వహించాలి. మేము దాని అర్థం ఏమిటి?
ఈ ప్రత్యేక సమస్యలకు సంబంధించి పరిగణించవలసిన అంశాలు చాలా ఉన్నాయి. ఈ ఆర్టికల్‌లో AI యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి మన ప్రపంచానికి తీసుకురాగల కొన్ని ప్రమాదాలను వివరించడానికి ప్రయత్నిస్తాము మరియు ఆ పురోగతిని సరైన దిశలో పర్యవేక్షించడానికి మరియు మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఏమి చర్యలు తీసుకోవాలి.
1. ఉద్యోగాలు
పాత పాఠశాల, మానవ ఆధారిత కార్యాలయాలకు యంత్రాలు మరియు ఆటోమేషన్ అందించగల సంభావ్య ట్రీట్ గురించి వినడానికి లేదా చదవడానికి ప్రతి ఒక్కరూ ఇప్పటికే అవకాశం కలిగి ఉన్నారని మేము ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాము. కొందరు వ్యక్తులు తమ ఉద్యోగాలను దొంగిలించే యంత్రాల గురించి వివిధ స్థాయిల ఆందోళనతో బాధపడవచ్చు. ఆ భయం బాగా స్థాపించబడి ఉండవచ్చు, జాబ్ ఆటోమేషన్ అనేది చాలా మందికి పెద్ద ప్రమాదం: దాదాపు 25% అమెరికన్లు తమ ఉద్యోగాన్ని కోల్పోవచ్చు, ఎందుకంటే ఏదో ఒక సమయంలో యంత్రాలు వాటిని భర్తీ చేయగలవు. ఒక వ్యక్తి పరిపాలన లేదా ఆహార సేవలో ఉద్యోగాలు వంటి పునరావృత పనులను చేసే తక్కువ-వేతన స్థానాలు ముఖ్యంగా ప్రమాదంలో ఉన్నాయి. అయినప్పటికీ, కొంతమంది విశ్వవిద్యాలయ గ్రాడ్యుయేట్లు కూడా ప్రమాదంలో ఉన్నారు, అధునాతన మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు వాటిని కొన్ని క్లిష్టమైన పని స్థానాల్లో భర్తీ చేయగలవు ఎందుకంటే అవి మరింత శుద్ధి అవుతున్నాయి, ముఖ్యంగా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు లోతైన అభ్యాసం ద్వారా.
అయితే రోబోలు మనుషులను జాబ్ మార్కెట్ నుండి పూర్తిగా బయటకు నెట్టివేస్తాయని మనం నిజంగా చెప్పలేము. ఉద్యోగులు AIకి సహకరించడం ద్వారా దాని సామర్థ్యాన్ని మరియు మెకానికల్ లాజిక్‌ను సాధ్యమైనంత ఉత్తమంగా ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా తమను తాము సర్దుబాటు చేసుకోవడం, అవగాహన చేసుకోవడం మరియు పని చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని కనుగొనడం అవసరం. AI ఇప్పటికీ పరిపూర్ణంగా లేదు, ఉదాహరణకు ఇది జడ్జిమెంట్ కాల్‌లను చేయలేకపోయింది, కాబట్టి మెషీన్‌లతో పాటు పనిచేసేటప్పుడు మానవ అంశం ఇప్పటికీ నిర్ణయాత్మకంగా ఉంటుంది.
శిక్షణ పొందాల్సిన స్వయంచాలక పరిష్కారాలను ఉపయోగించే AI ఆధారిత సాంకేతికత చాలా ఉంది మరియు ఈ శిక్షణ మానవ ఇన్‌పుట్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. దీనికి మంచి ఉదాహరణ మెషీన్ అనువాదాలు పెద్ద సంఖ్యలో మానవుడు రూపొందించిన అనువాదాల నుండి ఇన్‌పుట్‌ను పొందుతాయి. మరొక మంచి ఉదాహరణ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ సాఫ్ట్‌వేర్, ఇది ప్రొఫెషనల్ హ్యూమన్ ట్రాన్స్‌క్రైబర్‌లు చేసిన ఖచ్చితమైన లిప్యంతరీకరణల నుండి శిక్షణ డేటాను పొందుతుంది. ఈ విధంగా సాఫ్ట్‌వేర్ కొద్దికొద్దిగా మెరుగుపడుతుంది, నిజ జీవిత ఉదాహరణల ద్వారా దాని అల్గారిథమ్‌లను మెరుగుపరుస్తుంది. మానవ లిప్యంతరీకరణలు సాఫ్ట్‌వేర్ నుండి ప్రయోజనం పొందుతాయి ఎందుకంటే ఇది ట్రాన్స్‌క్రిప్ట్‌లను వేగంగా చేయడానికి వారికి సహాయపడుతుంది. సాఫ్ట్‌వేర్ ట్రాన్స్క్రిప్ట్ యొక్క కఠినమైన, చిత్తుప్రతి సంస్కరణను రూపొందిస్తుంది, అది ట్రాన్స్‌క్రిప్టర్ ద్వారా సవరించబడుతుంది మరియు సరిదిద్దబడుతుంది. ఇది చాలా సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు చివరికి తుది ఉత్పత్తి వేగంగా పంపిణీ చేయబడుతుంది మరియు మరింత ఖచ్చితమైనదిగా ఉంటుంది.
2. పక్షపాత సమస్య
అల్గారిథమ్‌ల గురించిన గొప్ప విషయం ఏమిటంటే, అవి ఆత్మాశ్రయ మరియు భావోద్వేగ మానవులకు పూర్తి విరుద్ధంగా ఎల్లప్పుడూ న్యాయమైన, పక్షపాతం లేని నిర్ణయాలు తీసుకుంటాయి. లేదా వారు చేస్తారా? నిజం ఏమిటంటే, ఏదైనా ఆటోమేటెడ్ సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియ వారు శిక్షణ పొందిన డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుంది. కాబట్టి, ఉదాహరణకు ఉపయోగించిన డేటాలో జనాభాలోని నిర్దిష్ట భాగం తగినంతగా ప్రాతినిధ్యం వహించని సందర్భాలలో వివక్షకు గురయ్యే ప్రమాదం ఉంది. ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇప్పటికే ఈ సమస్యలలో కొన్నింటి కోసం పరిశోధించబడుతోంది, పక్షపాత కేసులు ఇప్పటికే సంభవించాయి.
కృత్రిమ మేధస్సు ఎంత పక్షపాతంతో ఉంటుందో చెప్పడానికి ఒక గొప్ప ఉదాహరణ COMPAS (ప్రత్యామ్నాయ ఆంక్షల కోసం కరెక్షనల్ అఫెండర్ మేనేజ్‌మెంట్ ప్రొఫైలింగ్). నేరస్థులలో పునరావృత ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడానికి ఇది రిస్క్-అండ్-అవసరాల అంచనా సాధనం. ఈ అల్గారిథమ్-ఆధారిత సాధనం పరిశోధించబడింది మరియు COMPAS డేటా తీవ్రంగా జాతి పక్షపాతంతో ఉన్నట్లు ఫలితాలు చూపించాయి. ఉదాహరణకు, డేటా ప్రకారం, ఆఫ్రికన్-అమెరికన్ ముద్దాయిలు ఇతర జాతుల కంటే పునరావృతమయ్యే ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉందని తప్పుగా నిర్ధారించబడతారు. అల్గోరిథం కూడా శ్వేతజాతి వ్యక్తులతో వ్యతిరేక పొరపాటు చేసేలా ఉంది.
కాబట్టి, ఇక్కడ ఏమి జరిగింది? అల్గోరిథం డేటాపై ఆధారపడి ఉంటుంది కాబట్టి డేటా పక్షపాతంగా ఉంటే, సాఫ్ట్‌వేర్ పక్షపాత ఫలితాలను కూడా ఇస్తుంది. కొన్నిసార్లు ఇది డేటా ఎలా సేకరించబడిందనే దానితో కూడా ఏదైనా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.
స్వయంచాలక స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాంకేతికత కూడా లింగం లేదా జాతిపై ఆధారపడి పక్షపాతంతో ఉంటుంది, ఎందుకంటే శిక్షణ డేటాను తగినంతగా కలుపుకొని ఉండేటటువంటి విషయంలో తప్పనిసరిగా ఎంపిక చేయబడలేదు.
3. భద్రతా ఆందోళనలు
కృత్రిమ మేధస్సుతో కొన్ని సమస్యలు చాలా ప్రమాదకరమైనవి, అవి ప్రమాదాలకు దారితీస్తాయి. అనువర్తిత AI సాంకేతికత యొక్క ప్రముఖ ఉదాహరణలలో ఒకటి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కారు. చాలా మంది నిపుణులు ఇది రవాణా యొక్క భవిష్యత్తు అని నమ్ముతారు. కానీ ట్రాఫిక్‌లోకి సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్ల తక్షణ అమలుకు ఆటంకం కలిగించే ప్రధాన విషయం ఏమిటంటే, దాని లోపాలు ప్రయాణీకులు మరియు పాదచారుల జీవితానికి అపాయం కలిగించవచ్చు. స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు రోడ్లపైకి వచ్చే ముప్పుపై చర్చ ఇప్పటికీ చాలా వాస్తవమైనది. సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లను రోడ్డుపైకి అనుమతిస్తే ప్రమాదాలు తగ్గే అవకాశం ఉందని భావించే వారున్నారు. మరోవైపు, అవి చాలా క్రాష్‌లకు కారణమవుతాయని చూపించిన అధ్యయనాలు ఉన్నాయి, ఎందుకంటే వారి అనేక చర్యలు డ్రైవర్ సెట్ చేసిన ప్రాధాన్యతలపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఇప్పుడు భద్రత మరియు ప్రజల జీవితం మరియు రైడర్ ప్రాధాన్యతలను (సగటు వేగం మరియు కొన్ని ఇతర డ్రైవింగ్ అలవాట్లు వంటివి) ఎంచుకోవడానికి డిజైనర్లు నిర్ణయించుకుంటారు. ఏ సందర్భంలోనైనా స్వీయ-డ్రైవింగ్ కార్ల యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఆటోమొబైల్ ప్రమాదాలను తగ్గించడం, సమర్థవంతమైన AI అల్గారిథమ్‌లు మరియు అధునాతన సెన్సార్‌లను అమలు చేయడం ద్వారా సాధ్యమయ్యే ట్రాఫిక్ దృశ్యాలను గుర్తించి, అంచనా వేయగలదు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, నిజ జీవితం ఎల్లప్పుడూ ఏదైనా ప్రోగ్రామ్ కంటే క్లిష్టంగా ఉంటుంది, కాబట్టి ఈ సాంకేతికత యొక్క పరిమితులు ఇప్పటికీ దాని విస్తృతమైన అమలుకు పరిమితి కారకాల్లో ఒకటి. మరొక సమస్య విశ్వాసం యొక్క అంశం. సంవత్సరాలు మరియు సంవత్సరాల డ్రైవింగ్ అనుభవం ఉన్న చాలా మంది వ్యక్తులకు, అన్ని నమ్మకాలను డిజిటల్ చేతుల్లో పెట్టడం అనేది డిజిటల్ ట్రెండ్‌లకు సింబాలిక్ లొంగిపోయే చర్యగా చూడవచ్చు. ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఇవన్నీ పరిష్కరించబడే వరకు, కొత్త కార్లలో కొన్ని అధునాతన సాంకేతిక పరిష్కారాలు ఇప్పటికే అమలు చేయబడ్డాయి మరియు మానవ డ్రైవర్లు వివిధ సెన్సార్లు, సహాయక బ్రేకింగ్ సొల్యూషన్స్ మరియు క్రూయిజ్ నియంత్రణల నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చు.
4. హానికరమైన ప్రయోజనాల
సాంకేతికత ప్రజల అవసరాలకు ఉపయోగపడాలి మరియు వారి జీవితాలను సులభతరం చేయడానికి, మరింత ఆనందదాయకంగా మార్చడానికి ఉపయోగించాలి మరియు ఇది ప్రతి ఒక్కరి విలువైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. కానీ కొన్నిసార్లు AI సాంకేతికత మన భౌతిక, డిజిటల్ మరియు రాజకీయ భద్రతకు గణనీయమైన ప్రమాదాన్ని కలిగించే విధంగా హానికరమైన ప్రయోజనాల కోసం కూడా ఉపయోగించబడింది.
- భౌతిక భద్రత: AI యొక్క ఒక సంభావ్య ప్రమాదం, ఇది మొదట్లో చాలా నాటకీయంగా అనిపించవచ్చు మరియు మీ ఎముకలను కదిలించే అవకాశం ఉంది, ఇది సాంకేతికంగా అభివృద్ధి చెందిన దేశాల మధ్య సంభావ్య యుద్ధం, అత్యంత సమర్థవంతమైన మరియు క్రూరమైన పద్ధతిలో చంపడానికి ప్రోగ్రామ్ చేయబడిన స్వయంప్రతిపత్త ఆయుధ వ్యవస్థల ద్వారా నిర్వహించబడుతుంది. అందుకే AI ఆధారిత యుద్ధం యొక్క అరిష్ట ప్రమాదం నుండి మానవాళిని రక్షించడానికి, ఒప్పందాలు, నిబంధనలు మరియు ఆంక్షల ద్వారా ఇటువంటి సైనిక సాంకేతికత అభివృద్ధిని నియంత్రించడం చాలా ముఖ్యం.
- డిజిటల్ భద్రత: హ్యాకర్లు ఇప్పటికే మా డిజిటల్ భద్రతకు ముప్పుగా ఉన్నారు మరియు అధునాతన హ్యాకింగ్ కోసం AI సాఫ్ట్‌వేర్ ఇప్పటికే ఉపయోగించబడుతోంది. అటువంటి సాఫ్ట్‌వేర్‌ను అభివృద్ధి చేయడంతో, హ్యాకర్లు వారి దుష్ప్రవర్తనలో మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటారు మరియు మన ఆన్‌లైన్ గుర్తింపు దొంగతనానికి మరింత హాని కలిగిస్తుంది. మీ వ్యక్తిగత డేటా యొక్క గోప్యత సూక్ష్మమైన మాల్వేర్ ద్వారా మరింత రాజీపడవచ్చు, AI ద్వారా ఆధారితం మరియు లోతైన అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా మరింత ప్రమాదకరమైనది. ఒక డిజిటల్ దొంగ, మీకు ఇష్టమైన ప్రోగ్రామ్‌ల వెనుక దాగి ఉండడం, రోజురోజుకు మరింత చాకచక్యంగా మారడం, సాఫ్ట్‌వేర్ వినియోగం యొక్క మిలియన్ నిజ జీవిత ఉదాహరణల నుండి నేర్చుకోవడం మరియు ఆ డేటా ఆధారంగా సంక్లిష్ట గుర్తింపు దొంగతనాలను రూపొందించడం వంటివి ఊహించుకోండి.
- రాజకీయ భద్రత: మనం జీవిస్తున్న అల్లకల్లోలమైన కాలంలో, నకిలీ వార్తలు మరియు మోసపూరిత రికార్డింగ్‌ల భయం చాలా సమర్థించబడుతోంది. ఎన్నికల సమయంలో చాలా ప్రమాదకరమైన స్వయంచాలక తప్పుడు ప్రచారాల ద్వారా AI చాలా నష్టాన్ని కలిగిస్తుంది.
కాబట్టి, ముగించడానికి, కృత్రిమ మేధస్సు మనకు ఎంత నష్టాన్ని కలిగిస్తుంది మరియు మానవాళికి మంచి కంటే ఎక్కువ హాని చేయగలదని మనం ప్రశ్నించుకోవచ్చు.
కృత్రిమ మేధస్సు మన జీవితాలకు కలిగించే ప్రతికూలతలను తగ్గించే విషయంలో నైతిక అభివృద్ధి మరియు నియంత్రణ సంస్థలు ప్రధాన పాత్ర పోషిస్తాయని నిపుణులు పేర్కొన్నారు. ఏది జరిగినా, అది భవిష్యత్తులో మన ప్రపంచంపై భారీ ప్రభావాన్ని చూపుతుందని మేము ఖచ్చితంగా అనుకుంటున్నాము.
అధునాతన AI ప్రోటోకాల్‌ల ఆధారంగా స్పీచ్ రికగ్నిషన్ సాఫ్ట్‌వేర్ ఇప్పటికే ఉపయోగించబడుతోంది మరియు ఇది వ్యాపార ప్రపంచానికి అనేక ప్రయోజనాలను తెస్తుంది: వర్క్‌ఫ్లోలు వేగంగా మరియు సరళంగా ఉంటాయి. Gglot ఈ రంగంలో ఒక పెద్ద ఆటగాడు మరియు మేము మా సాంకేతికతను మరింత అభివృద్ధి చేయడానికి భారీగా పెట్టుబడులు పెడుతున్నాము.