A mesterséges intelligencia (MI) alapjainak a data felhalmozódása, algoritmusfejlesztés és hatalmas számítási kapacitás tekinthetők. Ezek szinergiája csak most teszi lehetővé az áttörést a kifinomult MI képességek felé. Jelenleg az digitális univerzum adatokkal áradozik, minden másodpercben az emberek körülbelül 1,7 megabájtnyi adatot generálnak, napi szinten összesen több mint 140 gigabájt. Az MI fejlesztők ezt az adatáradatot használják fel annak érdekében, hogy egyre összetettebb algoritmusokat dolgozzanak ki, ami nagy energiaigényes adatközpontokat igényel. Kiemelkedően, egy nagyszabású nyelvi modell, mint a Chat GPT képzése olyan szénlábnyomot hagy maga után, ami megfelel egy spanyol személy átlagos élettartamára vetítve.
Az adat integritása kiemelten fontos az egészséges MI kialakításához; az adathalmazok sokszínűsége az algoritmusok számára elfogulatlan és átfogó tanulást tesz lehetővé. 18 éves karrierem az arcfelismerés és elemzés MI fejlesztésében 2018-ban fontos eseménnyel törte meg. Joy Buolamwini, egy doktorandusz hallgató, rasszista elfogultságra bukkant az arcfelismerő szoftverben, amikor nem volt képes felismerni sötétebb bőrszínét – ez egy drámai felismerés a technológia vakfoltjaira és csapatunk sokszínűségének hiányára.
Implicit elfogultság kezelése: Az adatbázisunk felülvizsgálata során nyilvánvalóvá vált, hogy masszív 86%-a fehér embereket képvisel, míg más fajok arányai aránytalanul alacsonyak voltak, ezért jelentős módosítások törtek be annak érdekében, hogy kiegyensúlyozott rasszalátást biztosítsunk az adatainkban. Ezek a változások azon túlmutattak, hogy technikai javulásokat hoztak, és felfedték az inkluzivitás szükségességét a technológiában.
Az átlagembernek most már hozzáférése van a legmodernebb generatív MI eszközökhöz, amelyek képesek teljesen új tartalmakat létrehozni. Például az olyan MI, mint a Chat GPT, narratívákat készíthet, míg a MidJourney képeket generálhat a felhasználó által megadott inputok alapján – felhívva a figyelmet az MI által generált tartalmakban fellelhető nemi és rasszista elfogultságokra. Ezek nem csak az algoritmikus programozást tükrözik, hanem az internetről származó tanítási adatokban rejlő elfogultságokat is – szűkebb értelemben azokat, amelyek a miénk.
Közösségünk nagyon gyorsan összekapcsolódik, ami azt jelenti, hogy az elfogult tartalmak percek alatt vírusként terjedhetnek. Ezért az internetes felhasználók felelőssége, hogy etikus adatokat hozzanak létre, távol minden radikalizációtól, félrevezető információtól vagy társadalmi előítéletektől. Egy időben az MI fejlesztőknek prioritásként kell kezelniük az adatminőséget, okosan kell használniuk az erőforrásokat, és aktívan kell küzdeniük az általuk hordozott belső elfogultságok ellen, míg a szabályozóknak olyan irányelveket kell megállapítaniuk, amelyekkel felelősségteljesebbé tehetik az MI rendszerek irányítását. Kollektív felelősségünk, hogy etikus MI-t fejlesszünk ki, amely simán illeszkedik társadalmunk szövetébe, biztosítva ezzel, hogy előrelátással és inkluzivitással kezeljük azt.
Fontos kérdések, fő kihívások és viták:
1. Milyen fő kihívások merülnek fel az adatfelhalmozódással kapcsolatban az MI-ben?
Az adatfelhalmozódás az MI-ben olyan kihívásokkal jár, mint a magánélet védelmének biztosítása, az adatbiztonság fenntartása, és magas minőségű, reprezentatív adathalmazok elérése. Az összegyűjtött adatok érzékeny információkat is tartalmazhatnak, amelyeknek kiszivárgása sérti a magánéletet. Emellett az adathalmazok gyakran tükrözik a társadalmi elfogultságokat, amelyek, ha nem ellenőrzöttek, diszkriminációt terjeszthetnek az MI alkalmazásaiban.
2. Hogyan befolyásolja az MI fejlesztését a számítási kapacitás növekedése?
A számítási kapacitás növekedése lehetővé teszi a nagy adathalmazok feldolgozását és bonyolultabb modellek képzését, ami az MI képességeinek fejlődését eredményezi. Azonban ez a növekedés jelentős energiát igényel, és jelentős környezeti hatásokkal jár az adatközpontok szénlábnyoma miatt.
3. Melyek az algoritmikus előremenetel fő vitatémái?
Az algoritmikus fejlesztések vitákat szülnek az MI rendszerek átláthatósága és magyarázhatósága körül. Néhány MI modell „fekete doboz” jellege, különösen a deep learning, megnehezíti azok döntéshozási folyamatának megértését. Ennek következtében felelősségi és bizalommal kapcsolatos kérdéseket vet fel az MI rendszerekkel kapcsolatban, különösen akkor, ha azokat kritikus területeken használják, mint az egészségügy vagy az igazságszolgáltatás.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– Az MI képes feldolgozni és elemződni az adatokat az emberi képességek fölötti méretben, új betekintéseket és fejlődéseket eredményezve különböző területeken, mint az egészségügy, a pénzügy és a közlekedés.
– Az általános feladatok automatizálása MI segítségével növeli a produktivitást és hatékonyságot, felszabadítva az embereket kreatívabb és stratégiaiabb szerepek bebetöltésére.
– Az MI képes növelni az emberi képességeket, javítva a döntéshozatalt és személyre szabott élményeket kínálva különböző szektorokban.
Hátrányok:
– A különböző, nagy adathalmazokra való támaszkodás tovább örökítheti a meglévő elfogultságokat, ha az adatok tükrözik a társadalmi igazságtalanságokat vagy hiányzik a reprezentáció.
– A bonyolult modellek képzésének magas energiaigénye környezeti következményekkel jár, hozzájárulva a szén-dioxid kibocsátáshoz és a klímaváltozáshoz.
– Az MI technológiák gyors fejlődése munkahelyi elmozdulásokhoz vezethet, és társadalmi beállításokat igényel, például a dolgozók átképzését és új szabványok bevezetését az etika és irányítás területén.
Etikus MI kialakítása:
Világos, hogy az MI fejlesztését szilárd etikai keretek kísérjék. A fejlesztőknek, a szabályozóknak és a felhasználói közösségnek együtt kell dolgoznia annak érdekében, hogy az MI rendszerek átláthatóak, felelőségre vonhatóak és tisztességesek legyenek. Ez magában foglalja a folyamatos erőfeszítéseket az MI kibocsátotta elfogultságok felderítésére és csökkentésére, az adatvédelmi előírások betartására, valamint a nyílt párbeszédeket az MI telepítésének társadalmi következményeiről.
Az Mesterséges Intelligencia témájával kapcsolatos további információkért látogasd meg a következő weboldalakat:
– IBM MI oldala
– Google MI
– DeepMind
Minden weboldal forrásokat és betekintéseket kínál arról, hogy a saját vállalataik hogyan alakítják az MI fejlesztésének útjait, és hogy hogyan foglalkoznak az említett kihívások egy részével.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com