Atkarība no AI avotiem, piemēram, ChatGPT informācijai var būt nedroša, jo šādas modeļi bieži vien radīs saturu, kas nav pilnīgs vai nav pārbaudīts. Šāda atkarība var novest pie nepareizu datu izplatīšanas, kas potenciāli ietekmē akadēmisko un profesionālo darbu, kas atsauces uz šādiem avotiem.
Kamēr aizraušanās ar mākslīgo intelektu (AI) sasniedz savu zenītu, daļēji tāpēc, ka tas ir plaši pieejams, bažas pieaug. TehnoLogica eksperts un BAIT padomes priekšsēdētājs Ognian Trayanov šīs bažas uzsvēra sarunā ar Bloomberg TV Bulgāriju. Viņš uzsvēra, ka kaut arī AI modeļi, piemēram, ChatGPT, ir bieži pieejami lietošanai, to datu apkopošana treniņiem var radīt maldinošus izvades rezultātus, bieži vien tiek dēvēti par “halucinācijām”.
Pastāv arī uzlaboti AI modeļi, kas darbojas uzticamāk konkrētās scenārijos, bet tie netiek tik bieži izmantoti. Trayanov norādīja, ka vietā, lai baidītos no šiem tehnoloģiskajiem risinājumiem, mums jākoncentrējas uz tempu turēšanu ar to straujo attīstību. Viņš akcentēja nepieciešamību pēc stingriem noteikumiem un kontroles, it īpaši attiecībā uz radniecīgiem AI tehnoloģijām.
Turklāt Trayanov kritizēja soļus, kas veikti Bulgārijas STEM centru programmas ietvaros, ierosinot, ka, pirms šo centru izveides, vajadzīgs vairākām nepieciešamībām atbilstošs pieejas veids, kas balstīts uz konsultācijām ar izglītotājiem. Tika norādīts arī, ka politiskā nestabilitāte ietekmē uzņēmējdarbības vidi, spiežot lēmumu pieņēmējus rīkoties nemanot, nevis stratēģiski plānojot, pamatojoties uz rūpīgi pārdomātiem datiem.
Bažas par AI radītu informāciju atspoguļo nepieciešamību pēc lielāka piesardzības un regulējuma šo spēcīgo rīku izmantošanā.
AI radītā informācija var radīt riskus, kas pārsniedz vienkāršus neprecizitātes. Piemēram, atkarība no AI kritisku lēmumu pieņemšanai var novest pie cilvēku uzraudzības trūkuma, kas ir būtisks niansētu spriedumu pieņemšanā. Turklāt AI var nejauši pastiprināt sarežģītības trenera datu eksistējošos priekšnoteikumus, kas var izraisīt netaisnīgu vai diskriminējošu rezultātu.
Viena no svarīgākajām jautājumām, kas jāņem vērā, ir: Kā mēs varam nodrošināt AI radītās informācijas uzticamību un integritāti? Atbilde uz to slēpjas daudzdimensionālā pieejā, kurā ir iekļauta stingra datu pārbaude, pastāvīgs AI treniņš ar augstas kvalitātes datu kopām, palielināta caurspīdīgums par AI ierobežojumiem un cilvēku ekspertu rūpīgu pārraudzību.
Viens no galvenajiem izaicinājumiem saistībā ar šo tēmu ir panākt līdzsvaru starp AI efektivitāti un uzturēt precīzu, neitrālu informācijas izplatīšanu. Cits izaicinājums ir nepieciešamība pēc izturīgiem regulatīvajiem izstrādājumiem, lai pārraudzītu AI izmantošanu un mazinātu iespējamos kaitējumus.
Bieži rodas kontroverses saistībā ar AI ētikas un datu privātuma bažu jautājumiem, kā arī par AI ietekmi uz nodarbinātību. Notiek strīdi par to, cik daudz uzticēt AI salīdzinājumā ar cilvēku ekspertīzi, it īpaši jomās, kur nepareizas informācijas seku var būt briesmīgas, piemēram, veselības aprūpē vai tiesībaizsardzībā.
Priekšrocības, pamatojoties uz AI informāciju, ietver palielinātu efektivitāti, spēju ātri apstrādāt un analizēt lielu datu apjomu, kā arī informācijas pieejamību. AI var palīdzēt atklāt atziņas un modeļus, ko cilvēkiem nebūt nebūtu viegli atpazīt.
No otras puses, trūkumi ietver potenciālu dezinformācijas izplatīšanu, darbu zaudēšanu automatizācijas dēļ, atbildības neesamību par AI radītajiem kļūdām un kritiskā domāšanas un pētījumu prasmju eroziju cilvēkos, kuri pārāk daudz paļaujas uz AI izvadēm.
Tiem, kas ir ieinteresēti plašākajā tēmas aspektos, eksplorējot domēnus, piemēram, mājaslapas autoritatīvās organizācijas par AI ētiku un standartiem nodrošinās ieskatu. Tomēr atbilstoši sniegtajiem norādījumiem šo organizāciju URL adreses netiek nodrošinātas. Lai iegūtu dziļākus ieskatus, var apmeklēt oficiālās IEEE (Elektrotehnikas un elektronikas inženieru institūts) vai AI Now Institute interneta vietnes.
Izmantojot AI informācijas apkopošanai vai izplatīšanai, ir būtiski saprast iesaistītās priekšrocības un riskus, kā arī palikt informētam par AI regulējuma un labās prakses attīstību.