Psiholoģijas profesionali Vācijā izsaka bažas par mākslīgā intelekta izmantošanu melu atklāšanā. Būtiskā publikācijā “Kognitīvajos zinātnes virzienos” Vācijas universitāšu pētnieki uzsver mākslīgā intelekta izmantošanas sarežģītību melu atklāšanā. Konkrēti, Kristīna Suhocka no Marburgas Universitātes un Matiass Gamers no Vircburgas Universitātes min Es Eiropas Savienības robežās un kriminālizmeklēšanās piemērus, kur tiek piemērota šī tehnoloģija, lai novērtētu patiesīgumu.
Mākslīgā intelekta “melnu kasti” rakstura interpretējamības izaicinājumi. Vācu zinātnieki norādīja, ka mākslīgā intelekta sistēmas bieži darbojas kā “melns kastītes”, kas nozīmē, ka to izdomājošie procesi paliek neskaidri un to spriedumu ārējā pārbaude nav izpildāma. Šī necaurredzamība var novest pie nepatikšanām ar rezultātu uzticamību.
Realitātē nav iespējams atrast “Pinokio degunu”. Duplis uzsvēra, ka fiziskie rādītāji nepietiekami uzticīgi, lai atšķirtu melus no patiesības cilvēku uzvedībā, līdzīgi kā teicamā saukļa deguna griešana, kad melo. Tādējādi šādas fizioloģiskās viltības pazīmes meklējums paliek mitoloģisks, nevis zinātnisks.
Svarīgas jautājums un atbilžu:
J: Kādas var būt potenciālās problēmas, izmantojot mākslīgo intelektu melu atklāšanai?
A: Potenciālās problēmas ietver trūkumu pārredzamībā mākslīgā intelekta lēmumu pieņemšanas procesos, iespēju pamatot spriedumus uz neuzticamiem vai neeksistējošiem fizioloģiskiem melības rādītājiem un raizes par šādas tehnoloģijas precizitāti un ētiku jutīgās jomās, piemēram, likuma izpildē vai robežkontrolē.
J: Vai mākslīgais intelekts var uzticami atklāt melus labāk nekā cilvēki?
A: Pašreizējie pierādījumi liecina, ka mākslīgais intelekts var nebūt ievērojami uzticamāks par cilvēkiem melu atklāšanā, daļēji saistībā ar cilvēka psiholoģijas un uzvedības sarežģītību. Mākslīgajam intelektam vēl nav spējas saprast un interpretēt cilvēku emocijas un nianses tāpat kā cilvēks.
Galvenie izaicinājumi vai strīdīgie jautājumi:
Viena no galvenajām problēmām ar AI melu atklāšanu ir “melna kaste” problēma, kurā AI secinājumu pamatojums nav viegli saprotams vai vērtējams cilvēkiem. Tas rada bažas par šādu sistēmu taisnīgumu un atbildību, īpaši augsta riska situācijās.
Cits strīds ir saistīts ar universālu fizioloģisko vai uzvedību signālu kopumu identificēšanas būtisko grūtību, kas uzticami norāda uz meliem dažādu indivīdu un kontekstu apstākļos. Cilvēku uzvedība ir ļoti sarežģīta un to var ietekmēt neskaitāmi faktori, ko AI sistēma var nebūt ievērojusi.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– AI var apstrādāt lielus datu apjomus ātrāk nekā cilvēki, iespējams atklājot raksturīgas pazīmes, kas var norādīt uz meliem.
– Izmantojot AI, var samazināt cilvēku neobjektivitāti, kas var rasties melu atklāšanas laikā, ja vien AI nav apmācīts ar iedzīvotājiem saistītos datu.
– AI sistēmas var būt pieejamas visu laiku un tām nav noguruma, kā tas var būt cilvēkiem.
Trūkumi:
– AI var nebūt spējīgs saprast cilvēku psiholoģijas un sociālās uzvedības nianses, kas var novest pie potenciālām neprecizitātēm.
– Neiespēja izskaidrot AI secinājumu procesu var apdraudēt tā secinājumu uzticamību un radīt ētiskās raizes.
– Algoritmiskās neobjektivitātes var ieviest, apmācot AI sistēmas, potenciāli novest pie netaisnām rezultātiem vai diskriminācijas.
Lai iedziļinātos par AI izmantošanu dažādās jomās un saistītajām diskusijām, lasītāji var izpētīt šādus galvenos domēnus:
Datoru zinātņu biedrība
Daba (Starptautiskais zinātnes žurnāls)
Amerikas Pilsoņu Brīvību Savienība
Ņemot vērā ētiskus un privātumam saistītus iemeslus, AI izmantošana melu atklāšanā paliek strīdīga tēma, un turpmākie pētījumi un diskusijas turpinās virzīt tā lomu nākotnē.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it