Tekoäly (AI) on voimakas ja nopeasti kehittyvä teknologia, jolla on lupaavia mahdollisuuksia ja huomattavia riskejä. Tekoälyn järjestelmien tultua yhä enemmän käytetyiksi yhteiskunnan päätöksenteossa, niiden käytön säätely ja hallinta ovat olennaisia haitallisten seurausten lieventämiseksi. Tässä artikkelissa käsitellään tekoälyyn liittyviä haasteita, kuten harhaanjohtavaa tietoa, syvätietoa ja ennakkoluuloja, sekä tutkitaan monipuolista lähestymistapaa näiden ongelmien ratkaisemiseksi.
Tekoälyä ohjaavat monimutkaiset algoritmit, jotka ovat matemaattisia yhtälöitä lukuisilla parametreillä. Nämä algoritmit voivat tuottaa vaihtelevia lopputuloksia jokaisella suorituskerrallaan, mikä tekee niiden käyttäytymisestä ennalta-arvaamatonta. Ne voivat kuitenkin myös vahvistaa ennakkoluuloja ja syrjintää. Esimerkiksi Amazonin algoritmi, joka analysoi työhakemuksia historiallisen datan perusteella, suosi vahingossa miespuolisia hakijoita, mikä johti sukupuolivääristymään rekrytointiprosessissa.
Näiden ongelmien ratkaisemiseksi Australian hallitus on valinnut laajat ohjeet tekoälyn käytölle maassa. Asiantuntijat korostavat tarvetta säätelykehykselle, joka kattaa teknologian, koulutuksen, sosiaalisen osallisuuden ja lain. Tasapainon löytäminen kannustamisen ja riskien vähentämisen välillä on ratkaisevaa.
Euroopan unionin lähestymistapaa mukaillen Australian hallitus pyrkii hyväksymään riskiin perustuvan strategian tekoälyn säätelyssä. Tämä tarkoittaa laadunvarmistustoimenpiteiden toteuttamista korkean riskin tekoälyjärjestelmiin, kuten autonomisissa ajoneuvoissa tai lääkinnällisissä laitteissa. On tärkeää noudattaa olemassa olevia määräyksiä ja kehittää uusia vastatakseen nouseviin riskeihin, kuten AI-professori Toby Walsh on korostanut.
Vastuu on myös teknologia-alalla itsellään. Kriittinen ajattelu ohjelmistokehitystiimeissä on välttämätöntä varmistaakseen, että tekoälymallit koulutetaan vastuullisilla ja ennakkoluulottomilla datarajoilla. Yritykset kuten Salesforce ovat ottaneet käyttöön sisäisiä hallintomekanismeja, kuten ”Eettisen käytön toimiston”, käsitelläkseen huolia tekoälyn ennakkoluuloista.
Haasteet kuitenkin jatkuvat. Tekoälyjärjestelmät ovat vahvasti riippuvaisia tiedoista, ja näiden tietojoukkojen laatu ja täydellisyys voivat vaikuttaa merkittävästi niiden lopputuloksiin. Erilaisista lähteistä peräisin olevien tietojen käyttö, vaikka ne olisivat tekijänoikeuksin suojattuja tai tarkoitettu eri tarkoituksiin, on yleistä tekoälyjärjestelmissä. Tämä korostaa tarvetta vaihtoehtoisille lähestymistavoille, kuten synteettisten tietojen luomiselle, ennakkoluulojen riskien lieventämiseksi ja edustavuuden varmistamiseksi.
Kun tekoälyn ala jatkaa kehittymistään, säätelijöiden on löydettävä hienovarainen tasapaino innovaation edistämisen ja ennakoimattomien seurausten estämisen välillä. Varovainen ja konservatiivinen lähestymistapa on ratkaisevan tärkeää hyötyjen saavuttamiseksi tekoälystä vähentäen samalla mahdollisia haittoja.
UKK
Mikä on tekoäly (AI)?
Tekoäly viittaa tietokonejärjestelmien kehittämiseen, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka yleensä vaativat inhimillistä älykkyyttä, kuten visuaalista havaitsemista, puheentunnistusta, ongelmanratkaisua ja päätöksentekoa.
Mitä ovat algoritmit?
Algoritmit ovat matemaattisia yhtälöitä, joita käytetään tekoälyjärjestelmissä datan käsittelyyn ja ennustamiseen tai päätöksentekoon. Ne koostuvat useista parametreista ja voivat tuottaa erilaisia lopputuloksia jokaisella suorituskerralla.
Mitä ovat tekoälyn riskit?
Tekoäly aiheuttaa riskejä, kuten harhaanjohtavaa tietoa, syvätietoa ja ennakkoluuloja. Algoritmit voivat tahattomasti vahvistaa syrjintää rodun, sukupuolen tai muiden suojattujen piirteiden perusteella, jos ne on koulutettu ennakkoluuloisilla datarajoilla.
Miten tekoälyä voidaan säädellä?
Tekoälyn säätely vaatii monipuolisen lähestymistavan, joka sisältää säädöspuitteet, teknologian, koulutuksen ja sosiaalisen osallisuuden. Hallitukset voivat laatia ohjeita ja määräyksiä varmistaakseen vastuullisen tekoälyn käytön ja riskien lieventämisen.
Mikä on riskiperusteinen lähestymistapa tekoälyn säätelyssä?
Riskiperusteinen lähestymistapa edellyttää toimenpiteitä tekoälyjärjestelmiin liittyvien riskien arvioimiseksi ja hallitsemiseksi. Tähän kuuluu laadunvarmistus korkean riskin tekoälysovelluksille ja nousevien riskien, kuten harhaanjohtavan tiedon ja syvätietojen, käsittely.
Lähteet:
– Melbourne University Law School: melbourne.edu
– University of New South Wales AI Institute: unsw.edu.au
– University of Sydney Business School: sydney.edu.au
– Atturra: atturra.com
– Salesforce: salesforce.com
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk