Sztuczna inteligencja (AI) stała się integralną częścią naszego codziennego życia, od asystentów głosowych jak Alexa i Siri po narzędzia nawigacyjne jak Google Maps. Jednak nowa książka zatytułowana „Kod zależny” autorstwa Madhumity Murgia rzuca nowe światło na ukryte konsekwencje rozwoju AI. Podczas gdy technologia AI oferuje wygodę i efektywność, stwarza również znaczne wyzwania dla pracy człowieka.
Książka Murgii zagłębia się w kluczową rolę ludzi w budowaniu i kształtowaniu systemów AI. Ci jednostki, często pomijane, stanowią fundament, na którym opiera się AI. Bez ich zaangażowania obecny stan technologii AI nie byłby możliwy. Od generowania oznakowanych danych po szkolenie algorytmów, praca ludzka odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu skuteczności i dokładności systemów AI.
Jedną z najważniejszych sił napędowych rozwoju AI jest Big Data. Możliwość przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych jest kluczowa dla tworzenia potężnych systemów AI. Jednak dane same w sobie są bezwartościowe, jeśli nie zostaną odpowiednio zorganizowane i oznakowane. Anotacja danych, czyli proces kategoryzacji i oznaczania treści, umożliwia systemom AI zrozumienie danych i wykonywanie określonych zadań. Na przykład samochód autonomiczny może poruszać się po różnorodnych terenach, ponieważ był szkolony na zbiorze danych zawierającym oznaczone informacje o drogach i znakach drogowych.
Co ciekawe, proces anotacji danych odzwierciedla trendy outsourcingu i offshoringu obserwowane na początku lat 2000. Duże firmy technologiczne w rozwiniętych krajach obecnie korzystają z tańszej pracy ludzkiej w krajach rozwijających się do oznakowania ich danych. Na przykład OpenAI, firma odpowiedzialna za popularnego chatbota ChatGPT, zatrudniła firmy w krajach takich jak Nigeria, aby pomagały w oznaczaniu danych. Te oznakowane zbiory danych zapewniają, że algorytmy AI nie generują toksycznych ani nieodpowiednich odpowiedzi.
Mimo powszechnego stosowania technologii AI, wiele osób, w tym ci zaangażowani w rozwijanie systemów AI, postrzega proces podejmowania decyzji przez AI jako czarną skrzynkę. Często nie są świadomi, jak są szkoleni modele AI ani jakie otrzymują wejścia. Brak tej transparentności prowadzi do sytuacji, w których systemy AI podejmują błędne decyzje lub generują uprzedzone wyniki. Na przykład badacze rozwijający oprogramowanie diagnostyczne COVID-19 błędnie wykorzystali dane rentgenowskie klatki piersiowej z zapaleniem płuc u dzieci w grupie kontrolnej, co doprowadziło do błędnych wyników.
Wykorzystanie systemów AI, takich jak profilowanie algorytmiczne przez agencje egzekwowania prawa, budzi obawy dotyczące własnej agencji i utraty wolnej woli. Te systemy analizują dane osobowe, aby przewidzieć skłonność jednostki do popełnienia przestępstwa, co może prowadzić do zmniejszenia poczucia upodmiotowienia i samostanowienia.
Mimo że książka Murgii nie oferuje konkretnych rozwiązań dla tych wyzwań, dostarcza cennego spojrzenia na zrozumienie wpływu AI przez pryzmat działań ludzkich. Podkreśla kluczową rolę danych w rozwoju AI i podkreśla potrzebę transparentności i rozważań etycznych w systemach AI.
Podczas gdy ustawodawcy na całym świecie opracowują ustawy dotyczące AI, „Kod zależny” stanowi istotną lekturę, aby zwiększać świadomość i prowadzić poinformowane dyskusje na temat złożonych relacji między ludźmi a AI. Poprzez uznanie fundamentalnej roli pracy człowieka i rozwiązywanie związanych z rozwojem AI wyzwań, możemy dążyć do bardziej inkluzywnej i odpowiedzialnej przyszłości dla technologii AI.
FAQ:
The source of the article is from the blog maestropasta.cz