Kevin Topolskyموسسه تحقیقات دولتی قصد دارد در ماه اوت رهنمودهایی را منتشر کند که هدف آن جلوگیری از گسترش اطلاعات غلط مربوط به انتشار هوش مصنوعی (AI) است. آنها همچنین یک دفترچه روش‌های عملی برای بررسی نقص‌های AI و خروجی‌های داده غیرمعقول از منظر سوءاستفاده احتمالی در اختیار مردم قرار می‌دهند.
هدف اصلی این رهنمودها تأکید بر این است که چه چیزهایی یک هوش مصنوعی ایمن را تشکیل می‌دهد تا کسب‌وکارها به آرامی از فناوری‌های هوش مصنوعی استفاده کنند. مؤسسه ایمنی AI تازه تأسیس شده که توسط مدیر آکیکو موراکامی اداره می‌شود، بر اهمیت تمکین شرکت‌ها و فن‌آوران برای تمرکز بر نوآوری و همچنین بر آدرس‌دهی به خطرهایی نظیر انتشار اطلاعات غلط و تبعیض در چشم‌انداز هوش مصنوعی تأکید کرد.
تأکید بر همکاری با مؤسسه‌های تحقیقاتی بین‌المللی
مدیر موراکامی بر اهمیت همکاری با مؤسسات تحقیقاتی در ایالات متحده و انگلیس برای شناسایی خطرات مرتبط با AI در محیط‌های تولید که در آن ژاپن برتری دارد، تأکید کرد. مذاکرات بین حکومت و بخش خصوصی هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند و شناخت اهمیت اقدامات ایمنی در میان پیشرفت‌های فناوری سریع بدون بازداشت نوآوری مورد تأکید قرار می‌دهند.
مدنظر دائمی برای استانداردهای ایمنی AI
هنگامی که در نظر گرفتن تأسیس معیارهای ارزیابی ایمنی AI بود، موسسه از ورود به استانداردهای خاص در این منشور خودداری کرد و این را به عنوان یک برنامه آینده گذاشت. مدیر موراکامی، یک تحقیق‌کننده سابق هوش مصنوعی در IBM ژاپن و کنونی مقام اجرایی اطلاعاتی در شرکت “Sompo Japan”، تلاش‌های تحقیقاتی فنی را برای افزایش ایمنی توسعه و استقرار AI برعهده دارد.
تکامل راهنمودهای ایمنی AI برای پرداختن به چالش‌های پدیدار
زمانی که موسسه تحقیقات دولتی برای انتشار راهنمودهای خود در ارزیابی ایمنی AI در ماه اوت آماده می‌شود، بحث گسترده‌تری را که فراتر از اطلاعات غلط و نقص‌ها است باخته می‌شود. یکی از سوالات اصلی ایجاد می‌شود: چگونه این رهنمودها می‌توانند با چشم‌انداز در حال تکامل فناوری‌های و کاربردهای AI سازگار شوند؟
تأکید بر رفع تبعیض و مسائل اخلاقی
یکی از جنبه‌های مهمی که ممکن است در رهنمودهای آینده گنجانده شود، کاهش تبعیض در الگوریتم‌های AI و آدرس‌دهی به مسائل اخلاقی مرتبط با فرآیندهای تصمیم‌گیری AI است. این موضوع سوال اساسی‌ا…
چالش تفسیر خروجی‌های AI
یکی از چالش‌های مهم در ارزیابی ایمنی AI، تفسیر خروجی‌های سیستم‌های AI است، به ویژه در صورتی که در صحنه‌های پیچیده نتایج دیگری داشته باشد. چگونه رهنمودها می‌توانند چارچوب‌های واضحی برای ارزیابی و اعتبارسنجی خروجی‌های مدل‌های AI به ارمغان بیاورند تا شفافیت و قابلیت اطمینان را تضمین کنند؟
مزایا و معایب استانداردسازی
استانداردسازی فرآیندهای ارزیابی ایمنی AI می‌تواند هماهنگی و وضوح به روش‌های صنعتی بیاورد و درک و اطمینان را تسهیل نماید. با این حال، طبیعت سخت‌گیرانه استانداردها ممکن است نوآوری را از بین ببرد و انعطاف‌پذیری لازم برای آدرس‌دهی به چالش‌های منحصر به فرد در کاربردهای خاص AI را معطل کند. چگونه رهنمودها می‌توانند تعادلی بین استانداردها و قابلیت انطباق برقرار کنند؟
پیوندهای مرتبط:
– موسسه تحقیقات دولتی
