Kunstig intelligens (KI) er en kraftig og stadig utviklende teknologi som byr på både lovende muligheter og betydelige risikoer. Som samfunnet i stadig større grad støtter seg på KI-systemer for å ta beslutninger, blir det avgjørende å regulere og kontrollere deres bruk for å dempe potensielle negative utfall. Denne artikkelen drøfter utfordringene knyttet til KI, inkludert misinformasjon, deepfakes og skjevhet, og utforsker behovet for en allsidig tilnærming for å adressere disse problemstillingene.
KI drives av komplekse algoritmer, som er matematiske ligninger med utallige parametere. Disse algoritmene kan produsere varierte resultater for hver kjøring, noe som gjør deres atferd uforutsigbar. Imidlertid har de også evnen til å forsterke skjevhet og diskriminering. For eksempel endte en Amazon-algoritme som analyserte jobbsøknader basert på historiske data opp med å favorisere mannlige kandidater, noe som førte til opprettholdelse av kjønnsskjevhet i ansettelsesprosessen.
For å takle disse problemene har den australske regjeringen valgt å etablere omfattende retningslinjer for bruk av KI i landet. Eksperter vektlegger betydningen av en regulatorisk ramme som omfatter teknologi, opplæring, sosial inkludering og loven. Å finne en balanse mellom å oppmuntre innovasjon og dempe risikoer er avgjørende.
Inspirert av Den europeiske unions tilnærming, har den australske regjeringen som mål å vedta en risikobasert strategi for regulering av KI. Dette innebærer å implementere kvalitetssikrings tiltak for høyrisiko KI-systemer, som de som brukes i autonome kjøretøy eller medisinsk utstyr. Det er avgjørende å håndheve eksisterende regelverk samtidig som det utvikles nye for å møte fremvoksende risikoer, slik AI-professor Toby Walsh påpeker.
Ansvaret ligger også hos teknologisektoren selv. Kritisk tenkning i programvareutviklingsteam er avgjørende for å sikre at KI-modeller trenes på ansvarlige og ubiased datasett. Selskaper som Salesforce har innført interne styringsmekanismer, som en «Etisk Brukskontor,» for å adressere bekymringer knyttet til KI-skjevhet.
Likevel vedvarer utfordringene. KI-systemer er sterkt avhengige av data, og kvaliteten og fullstendigheten av disse datasettene kan ha stor innvirkning på resultatene. Bruk av data fra ulike kilder, selv om den er opphavsrettsbeskyttet eller ment for ulike formål, er vanlig i KI-systemer. Dette understreker behovet for alternative tilnærminger, som å skape syntetiske data, for å redusere risikoen for skjevhet og sikre representativitet.
Som KI-feltet fortsetter å utvikle seg, må regulerende myndigheter finne en balanse mellom å legge til rette for innovasjon og guardere seg mot utilsiktede konsekvenser. En forsiktig og konservativ tilnærming er avgjørende for å sikre at fordelene med KI realiseres samtidig som potensielle skader minimeres.
FAQ
The source of the article is from the blog scimag.news