Umetna inteligenca (UI) je močna in široko uporabljana tehnologija, ki prinaša ogromne priložnosti, a hkrati nosi tudi pomembna tveganja. Ko se družba vse bolj zanaša na sisteme UI za sprejemanje odločitev, postaja bistveno, da jih reguliramo in nadzorujemo. Strokovnjaki poudarjajo potrebo po večplastnem pristopu k obravnavanju izzivov povezanih z UI, vključno z dezinformacijami, deepfakes in diskriminacijo.
UI poganjajo kompleksni algoritmi, matematične enačbe z neskončnimi parametri. Ti algoritmi lahko pri vsakem zagonu proizvedejo različne rezultate, kar jih naredi nepredvidljive. Vendar pa imajo tudi potencial za krepitev pristranosti in diskriminacije. Na primer, Amazonov algoritem, ki je analiziral prijave za delo na podlagi zgodovinskih podatkov, je na koncu dajal prednost moškim kandidatom, kar je ohranjalo spolno pristranost v procesu zaposlovanja.
Da bi se spoprijeli s temi izzivi, je avstralska vlada izbrala, da vzpostavi široke smernice za uporabo UI v državi. Po besedah profesorice prava Jeanne Marie Paterson z Univerze v Melbournu, odgovorna uporaba UI zahteva celovit regulativni okvir, ki vključuje tehnologijo, usposabljanje, socialno vključenost in pravo. Ključno je najti ravnovesje med spodbujanjem inovacij ter blaženjem tveganj.
V skladu z evropskim pristopom si avstralska vlada prizadeva za sprejetje pristopa, ki temelji na tveganju. To pomeni uvedbo ukrepov zagotavljanja kakovosti za visoko tvegane sisteme UI, kot so tisti, ki se uporabljajo v avtonomnih vozilih ali medicinskih pripomočkih. Toby Walsh, profesor AI na Inštitutu AI UNSW, poudarja potrebo po kompleksni rešitvi za regulacijo UI, ki vključuje izvajanje obstoječih predpisov in razvoj novih za obravnavo nastajajočih tveganj.
Čeprav je regulacija ključna, je odgovornost tudi na strani tehnološkega sektorja sam. Petar Bielovich, direktor v podjetju Atturra, poudarja pomen kritičnega razmišljanja v ekipah za razvoj programske opreme. Človeški vnos je potreben, da se zagotovi, da so modeli UI usposobljeni na odgovornih in nepristranskih naborih podatkov. Podjetja, kot je Salesforce, so uvedla notranje mehanizme upravljanja, kot je “Urad za etično uporabo”, za obravnavanje pomislekov glede pristranskosti UI.
Vendar izzivi ostajajo. Sistemi UI močno temeljijo na podatkih, kakovost in celovitost teh nizov podatkov lahko vplivata na njihove rezultate. Uri Gal, profesor na Poslovni šoli Univerze v Sydneyju, opozarja, da se sistemi UI pogosto zanašajo na podatke iz različnih virov, tudi če so avtorskopravno zaščiteni ali namenjeni drugim namenom. To poudarja potrebo po alternativnih pristopih, na primer ustvarjanju sintetičnih podatkov, za zmanjšanje tveganja pristranskosti in zagotavljanje reprezentativnosti.
Ker se področje UI nadaljuje z razvojem, morajo regulatorji najti krhek ravnotežje med spodbujanjem inovacij in zaščito pred nepričakovanimi posledicami. Previden in konzervativen pristop je ključen. Kot pravilno poudarja Petar Bielovich: “Biti moramo previdni in konzervativni.”
FAQ
The source of the article is from the blog crasel.tk