Σε έναν συνεχώς εξελισσόμενο τεχνολογικό κόσμο, φαίνεται ότι η πρόβλεψη της κατεύθυνσης της καινοτομίας είναι μια προκλητική εργασία. Οι κορυφαίοι επιστήμονες και τεχνολόγοι έχουν συχνά κάνει λανθασμένες εκτιμήσεις για το μέλλον των καινοτόμων τεχνολογιών. Ακόμα και ο Αλβέρτος Αϊνστάιν δεν ήταν ανοσοποιητικός στο να κάνει λάθη, καθώς αμφισβήτησε την εφικτότητα της πυρηνικής ενέργειας λίγο πριν την υλοποίησή της.
Σήμερα, οι ειδικοί διίστανται ως προς τους πιθανούς κινδύνους της τεχνητής γενικευμένης νοημοσύνης (AGI). Κάποιοι πιστεύουν ότι η καταστροφή από μια AGI είναι αναπόφευκτη, ενώ άλλοι υποστηρίζουν ότι τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας έχουν ήδη φτάσει στις ακροτέχνειές τους. Ωστόσο, μεταξύ αυτών των συζητήσεων υπάρχει μια κατηγορία κινδύνου της τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να προβλεφθεί εκ των προτέρων – οι κίνδυνοι που προκύπτουν από την ασυμβατότητα μεταξύ των οικονομικών κινήτρων μιας εταιρείας και των κοινωνικών συμφερόντων σχετικά με τον τρόπο που πρέπει να χρησιμοποιηθούν και να εκμεταλλευτούν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.
Για την αποτελεσματική μείωση αυτών των κινδύνων και τον έλεγχο των αναδυόμενων τεχνολογικών προόδων στην τεχνητή νοημοσύνη, είναι ζωτικής σημασίας να ληφθεί υπόψη το κοινωνικοοικονομικό περιβάλλον στο οποίο λειτουργούν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και σχεδιάζονται για κέρδος. Η εστίαση αποκλειστικά στις τεχνικές δυνατότητες χωρίς να ληφθούν υπόψη οι οικονομικές συνέπειες είναι ένας τρόπος αγνοίας και πιθανού καταστροφής.
Η αντιμετώπιση των οικονομικών κινδύνων στην τεχνητή νοημοσύνη δεν περιορίζεται σε ανησυχίες για μονοπώλιο, αυτο-προτίμηση, ή κυριαρχία των Big Tech. Πηγαίνει πέρα από αυτά και επιδιώκει να διασφαλίσει ότι το οικονομικό περιβάλλον που επιτρέπει την καινοτομία δεν ενθαρρύνει μη προβλέψιμους τεχνολογικούς κινδύνους. Όταν οι εταιρείες δίνουν προτεραιότητα στη γρήγορη ανάπτυξη και την κυριαρχία στην αγορά χωρίς να λάβουν υπόψη τις ευρύτερες κοινωνικές επιπτώσεις, τα αποτελέσματα μπορεί να είναι καταστροφικά.
Είναι εξίσου σημαντικό να διασφαλιστεί ότι τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης κατανέμονται ευρέως αντί να συγκεντρώνονται στα χέρια λίγων. Η προώθηση της πρόσβασης στα αναδυόμενα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπει να αναπτυχθεί ένα ποικίλο οικοσύστημα νέων επιχειρήσεων, start-ups και καινοτομία.
Με τον κριτικό αξιολογικό προσδιορισμό των βασικών οικονομικών κινήτρων και τον τρόπο με τον οποίο οι τεχνολογίες αξιοποιούνται εντός της αγοράς, μπορούμε να αποκτήσουμε καλύτερη κατανόηση τόσο των οικονομικών όσο και των τεχνολογικών κινδύνων. Η δομή της αγοράς, πέρα από τον αριθμό των εταιρειών, περιλαμβάνει τη δομή κόστους, τα οικονομικά κίνητρα, την κυβερνητική ρύθμιση και τη διαθεσιμότητα χρηματοδότησης.
Είναι ενδιαφέρον να εξετάσουμε πώς αλγοριθμικές τεχνολογίες, που αρχικά σχεδιάστηκαν για να ωφελήσουν τους χρήστες, μπορούν να αναδιαταχθούν για κέρδος. Πλατφόρμες όπως η Amazon, το Google και το Facebook έχουν αντιμετωπίσει ελέγχους όταν οι αλγόριθμοί τους δίνουν προτεραιότητα στην ανάπτυξη κερδών παρά στην ευημερία των χρηστών.
Στην περίπτωση της Amazon, οι αλγόριθμοί αναζήτησης προϊόντων τους αρχικά σχεδιάστηκαν για να απλοποιήσουν την εμπειρία χρήστη και να βοηθήσουν να βρεθούν τα καλύτερα προϊόντα. Ωστόσο, με την πάροδο του χρόνου, η κυνήγι του κέρδους οδήγησε στην υποβάθμιση της ποιότητας των πληροφοριών που παρουσιάζονται στους χρήστες. Για παράδειγμα, οι διαφημίσεις προϊόντων μπορεί να λαμβάνουν περισσότερα κλικ ακόμη κι αν είναι χαμηλής ποιότητας. Αυτή η μη αντίστοιχη σχέση μεταξύ της αξίας για τον χρήστη και της μεγιστοποίησης των κερδών υπονομεύει την εμπιστοσύνη που %url% εμπιστεύονται οι χρήστες στους αλγόριθμο.
Sources: Research and Markets
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar