Umjetna inteligencija (AI) predstavlja moćnu i brzo evoluirajuću tehnologiju koja donosi brojne mogućnosti, ali i značajne rizike. S obzirom na sve veću ovisnost društva o AI sustavima u procesima donošenja odluka, postaje imperativ regulirati i kontrolirati njihovu upotrebu radi smanjenja potencijalno negativnih ishoda. Ovaj članak raspravlja o izazovima povezanima s AI, uključujući dezinformacije, dubinske laži i pristranost, te istražuje potrebu za slojevitim pristupom rješavanju tih problema.
AI je vođena složenim algoritmima, to su matematičke jednadžbe s brojnim parametrima. Ti algoritmi mogu generirati različite ishode pri svakom pokretanju, čime se ponašanje čini nepredvidljivim. Međutim, također imaju sposobnost da očuvaju pristranost i diskriminaciju. Primjerice, Amazonov algoritam koji je dizajniran za analizu prijava za posao na temelju povijesnih podataka nenamjerno je favorizirao muške kandidate, što je dovelo do perpetuiranja rodne pristranosti u procesu zapošljavanja.
Za suočavanje s ovim izazovima, australska vlada odlučila je uspostaviti sveobuhvatne smjernice za upotrebu AI u zemlji. Stručnjaci ističu važnost regulatornog okvira koji obuhvaća tehnologiju, obuku, socijalnu inkluziju i pravo. Bitna je ravnoteža između poticanja inovacija i smanjenja rizika.
Inspirirana pristupom Europske unije, australska vlada ima cilj usvojiti strategiju zasnovanu na riziku za reguliranje AI. To uključuje provođenje mjera osiguranja kvalitete za visokorizične AI sustave, poput onih korištenih u autonomnim vozilima ili medicinskim uređajima. Ključno je provoditi postojeće propise i istovremeno razvijati nove koji će riješiti nastale rizike, kako ističe profesor AI-a Toby Walsh.
Odgovornost leži i na tehnološkom sektoru samom. Kritičko razmišljanje unutar timova za razvoj softvera ključno je kako bi se osiguralo da su AI modeli obučeni na odgovornim i nepristranim skupovima podataka. Tvrtke poput Salesforce-a uvele su interne mehanizme upravljanja, poput “Ureda za etičku upotrebu”, kako bi riješile zabrinutosti vezane uz pristranost u AI sustavima.
Međutim, izazovi ostaju. AI sustavi uvelike ovise o podacima, a kvaliteta i potpunost tih skupova podataka mogu značajno utjecati na njihove ishode. Korištenje podataka iz različitih izvora, čak i ako su autorski zaštićeni ili namijenjeni različitim svrhama, uobičajeno je u AI sustavima. To ističe potrebu za alternativnim pristupima, poput stvaranja sintetičkih podataka, kako bi se smanjili rizici pristranosti i osigurala reprezentativnost.
Dok se područje AI nastavlja razvijati, regulatori moraju pronaći nježnu ravnotežu između poticanja inovacija i zaštite od neželjenih posljedica. Oprezan i konzervativan pristup ključan je za osiguravanje ostvarenja koristi od AI-a uz minimaliziranje potencijalnih šteta.
Česta pitanja o umjetnoj inteligenciji
The source of the article is from the blog krama.net