In het rijk van kunstmatige intelligentie (AI) is de nauwkeurigheid van de gegevensinvoer van het grootste belang. Met de toenemende integratie van AI in verschillende sectoren van ons leven, heeft een belangrijke discussie onder mondiale wetenschappers zich gericht op de implicaties van onjuiste gegevens die in deze intelligente systemen worden ingevoerd. Dit onderwerp stond centraal tijdens het Wetenschapsfestival in Rome, waar experts van verschillende onderzoeksinstituten samenkomen.
Gegevens die vervuild zijn met menselijke fouten of vooringenomenheid kunnen de resultaten van AI-algoritmen vertekenen, met ernstige gevolgen, afhankelijk van de toepassing, zoals het selecteren van sollicitanten of het diagnosticeren van medische aandoeningen. Giancarlo Ruocco, hoofd van het Center for Life NanoScience aan het Italiaanse Instituut voor Technologie, benadrukte de noodzaak van “schone” gegevensinvoer zonder individuele keuzes die de resultaten beïnvloeden.
Er worden inspanningen geleverd om menselijke fouten in gegevensinvoer voor machinaal leren te voorkomen. Controlemechanismen voor de controle van gegevensinvoer worden ontwikkeld om consistentie in menselijke besluitvorming te waarborgen. Sectoren binnen de informatietechniek zijn actief bezig met onderzoek naar methoden om fouten te elimineren.
Wat betreft de gegevensintegriteit tonen zowel onderzoekscentra als bedrijven een toewijding aan transparantie. Terwijl het eerste prioriteit geeft aan de juistheid van gegevensverzameling, hebben bedrijven commerciële belangen maar willen ze ook dat de analyse wetenschappelijk onderbouwd is. Vooringenomenheid wordt universeel ontmoedigd, ervan uitgaande dat alle partijen te goeder trouw handelen en streven naar het minimaliseren van fouten.
Bovendien vereist AI-training en gegevensverwerking aanzienlijke energie. Het Center for Life NanoScience aan het Italiaanse Instituut voor Technologie is baanbrekend op het gebied van het gebruik van licht in plaats van elektronische circuits in neurale netwerken. Fotonische circuits kunnen de efficiëntie van AI aanzienlijk verbeteren, door te bereiken wat miljoenennode neurale netwerken vandaag de dag doen maar met een fractie van de energie. Deze vooruitgang optimaliseert niet alleen de mogelijkheden van AI, maar biedt ook inzichten in de hersenfunctie door het bestuderen van het gedrag van neurale netwerken.
Kunstmatige intelligentie (AI) vertrouwt sterk op de kwaliteit van de gegevens, en dit heeft diepgaande implicaties voor meerdere sectoren. De zoektocht naar foutloze gegevensinvoer en efficiënte verwerking in AI is cruciaal omdat fouten en vooroordelen in gegevens aanzienlijk kunnen bijdragen aan een verminderde besluitvorming van een AI-systeem. De aard van AI-algoritmen is zodanig dat de invoergegevens de basis vormen van hun leren, en daarom is het garbage in, garbage out (GIGO) principe sterk van toepassing.
Belangrijkste uitdagingen en controverses:
Een van de belangrijkste uitdagingen bij AI-gegevensinvoer is ervoor te zorgen dat de gegevens vrij zijn van menselijke fouten en vooringenomenheid. Wanneer AI-systemen worden getraind op vooringenomen gegevens, kunnen zij deze vooringenomenheden voortzetten en zelfs versterken. Opmerkelijke voorbeelden hiervan zijn raciale vooringenomenheid in gezichtsherkenning software en genderbias in taalvertalingssystemen. Bovendien is het beveiligen van gegevens tegen opzettelijke manipulatie om AI-systemen te misleiden, bekend als vijandige aanvallen, een belangrijke zorg.
Ook controverses draaien om gegevensprivacy en ethisch gebruik van gegevens. Met het gebruik van AI in gevoelige toepassingen zoals gezondheidszorg en rechtshandhaving, komt de grens tussen nuttige gegevensanalyse en schending van persoonlijke privacy vaak ter discussie te staan. De verzameling en het gebruik van gegevens moeten daarom worden gereguleerd en transparant zijn om het vertrouwen van het publiek te behouden.
Voor- en nadelen:
Het belangrijkste voordeel van foutloze gegevens en efficiënte AI-verwerking is de toename van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-systemen. Dit leidt tot verbeterde resultaten in toepassingen zoals gezondheidsdiagnostiek, waar accurate gegevens levens kunnen redden, of in de financiële sector, waar nauwkeurige voorspellingen kunnen leiden tot betere investeringsstrategieën. Bovendien kan efficiënte AI-verwerking, zoals het onderzoek naar fotonische circuits, leiden tot meer duurzame AI-technologieën die minder energie verbruiken, met milieuvriendelijke voordelen.
Aan de andere kant kan het streven naar foutloze, onbevooroordeelde gegevens buitengewoon uitdagend en kostbaar zijn. Het verzamelen van grote, diverse en representatieve datasets die vrij zijn van fouten of vooringenomenheid vereist aanzienlijke middelen. Er is ook het nadeel dat in bepaalde omgevingen, zoals diegene die snel veranderen of beperkt zijn in middelen, het vereiste niveau van gegevensreinheid moeilijk te bereiken kan zijn.
Verdere verkenning van deze onderwerpen kan gepaard gaan met educatieve bronnen en de nieuwste onderzoeksresultaten. Voor op onderzoek gebaseerde informatie en educatie over kunstmatige intelligentie, bezoek de Association for the Advancement of Artificial Intelligence of bekijk het Institute of Electrical and Electronics Engineers voor technische standaarden en discussies met betrekking tot AI en gegevensverwerking. Voor inzichten in ethische overwegingen en gegevensprivacy biedt het Electronic Privacy Information Center updates over privacy en vrijheid van informatie.
Bij het bespreken van de efficiëntie van AI en energieverbruik, kan het verkennen van ontwikkelingen in hardware voor AI ook verhelderend zijn. Het tijdschrift Nature publiceert vaak studies over geavanceerde AI-technologieën die innovaties kunnen omvatten zoals fotonische circuits, die beschreven worden als het potentieel om het veld van AI te transformeren door het zeer efficiënt en milieuvriendelijk te maken.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com