Az Mesterséges Intelligencia (AI) egy hatékony és széles körű technológia, amely hatalmas lehetőségeket kínál, de jelentős kockázatokat is rejthet. Ahogy a társadalom egyre inkább az AI rendszerekre hagyatkozik a döntéshozatal során, létfontosságúvá válik ezek használatának szabályozása és ellenőrzése. Az elmúlt években az AI szabályozásával kapcsolatos számos kihívás merült fel, mint például a dezinformáció és a diszkrimináció.
Az AI hajtóereje bonyolult algoritmusokban rejlik, amelyek matematikai egyenletek számos paraméterrel. Ezek az algoritmusok különböző eredményeket produkálhatnak minden futtatáskor, ami megnehezíti a viselkedésük előrejelzését. Ugyanakkor képesek lehetnek elfogultságokat és diszkriminációt is megerősíteni. Például az Amazon egy olyan algoritmust használt, amely történelmi adatok alapján elemzett állásjelentkezéseket, és végül a férfi jelentkezőket részesítette előnyben, fokozva ezzel a nemek közötti egyenlőtlenséget a toborzási folyamatban.
Ezeknek a kérdéseknek a kezelésére az ausztrál kormány a működési alapelvek széles körű bevezetése mellett döntött. Melbourne Egyetem jogi professzora, Jeannie Marie Paterson hangsúlyozza, hogy a felelős AI érdekében szükség van egy átfogó szabályozási keretre, amely magába foglalja a technológiát, a képzést, a társadalmi befogadást és a jogot. Létfontosságú az innováció ösztönzésének és a kockázatok enyhítésének közötti egyensúly fenntartása.
Az Európai Unió megközelítését követve az ausztrál kormány kockázatalapú stratégiát kíván alkalmazni. Ez azt jelenti, hogy minőségbiztosítási intézkedéseket kell bevezetni a magas kockázatú AI rendszerek esetében, például az önvezető járművek vagy az orvostechnikai eszközök területén. Toby Walsh, az UNSW AI Intézet AI professzora hangsúlyozza, hogy szükség van egy komplex válaszra az AI szabályozásában, ideértve meglévő szabályozások végrehajtását és új szabályozások kidolgozását az újonnan felmerülő kockázatok kezelésére.
Bár a szabályozás létfontosságú, a felelősség a technológiai szektorra is hárul. Petar Bielovich, az Atturra igazgatója hangsúlyozza a kritikai gondolkodás fontosságát a szoftverfejlesztő csapatokban. Emberi beavatkozásra van szükség annak biztosításához, hogy az AI modelleket felelős és elfogulatlan adathalmazokon képezzék. Az olyan vállalatok, mint például a Salesforce, belső irányítási mechanizmusokat vezettek be, például az „Etikai Felhasználás Irodáját”, hogy kezeljék az AI elfogultságával kapcsolatos aggályokat.
Azonban a kihívások továbbra is fennállnak. Az AI rendszerek nagymértékben támaszkodnak az adatokra, és ezeknek az adathalmazoknak a minősége és teljessége jelentősen befolyásolhatja az eredményeket. Uri Gal, a Sydneyi Egyetem Üzleti Iskolájának professzora rámutat, hogy az AI rendszerek gyakran különböző forrásokból származó adatokat használnak, akkor is, ha azok szerzői jog által védettek vagy különböző célokat szolgálnak. Ez aláhúzza az alternatív megközelítések szükségességét, mint például szintetikus adatok létrehozása a torzítás kockázatának csökkentése és a képviseletesség biztosítása érdekében.
Az AI területe továbbra is fejlődik, a szabályozóknak pedig egyensúlyt kell teremteniük az innováció elősegítése és a nem kívánt következmények elleni védelem között. Fontos a körültekintő és konzervatív megközelítés. Petar Bielovich megfelelően megjegyzi: „Óvatosnak kell lennünk, és konzervatívnak kell lennünk”.
Gyakran Ismételt Kérdések (FAQ)
The source of the article is from the blog combopop.com.br