Штучний інтелект (ШІ) – це потужна та широко застосовувана технологія, яка відкриває перед нами великі можливості, але також несе значні ризики. У сучасному суспільстві значно зростає залежність від систем ШІ для прийняття рішень, тому стає надзвичайно важливим регулювати та контролювати їх використання. Експерти наголошують на необхідності комплексного підходу для вирішення проблем, пов’язаних із ШІ, включаючи розповсюдження дезінформації, створення глибоких фейків та дискримінацію.
ШІ працює на основі складних алгоритмів, які є математичними рівняннями з невловимою кількістю параметрів. Ці алгоритми можуть давати різні результати кожного разу, що робить їх передбачуваність складною. Проте вони також мають потенціал посилювати упередженість та дискримінацію. Наприклад, алгоритм Amazon, що аналізував резюме на основі історичних даних, виявив підвищений захист чоловічих кандидатів, закріплюючи гендерну упередженість у процесі найму.
Для вирішення цих проблем аustralійський уряд обрав широкі орієнтири використання ШІ в країні. Згідно з професоркою права Університету Мельбурна Жинні Марі Патерсон, відповідальний ШІ потребує комплексної регуляторної платформи, яка включає в себе технології, навчання, соціальну інтеграцію та право. Важливо знайти баланс між стимулюванням інновацій та пом’якшенням ризиків.
Узгоджуючи свій підхід з Європейським Союзом, уряд Австралії прагне впровадити стратегію, орієнтовану на ризик. Це означає впровадження заходів з забезпечення якості для високоризикових систем ШІ, таких як ті, що використовуються в автономних транспортних засобах або медичному обладнанні. Тобі Уолш, професор ШІ Інституту ЯИ Національного університету Австралії, підкреслює необхідність складної відповіді на питання регулювання ШІ, включаючи контроль існуючих правил та розробку нових для вирішення нових ризиків.
Хоча регулювання є важливим аспектом, відповідальність покладається також на сектор технологій. Петар Бєлович, директор Atturra, наголошує на важливості критичного мислення в командах розробників програмного забезпечення. Людський внесок необхідний для того, щоб забезпечити, що моделі ШІ навчаються на відповідальних і безпередвняних наборах даних. Компанії, наприклад, Salesforce, вводять внутрішні механізми управління, такі як “Офіс етичного використання”, щоб вирішувати проблеми, пов’язані з упередженістю ШІ.
Проте, виклики лишаються. Системи ШІ великою мірою залежать від даних, і якість та повнота цих наборів можуть впливати на їх результати. Урі Гал, професор Бізнес-школи Університету Сіднея, вказує на те, що системи ШІ часто використовують дані з різних джерел, навіть якщо вони мають авторські права або призначені для різних цілей. Це підкреслює необхідність альтернативних підходів, таких як створення синтетичних даних, для пом’якшення ризиків упередженості та забезпечення репрезентативності.
Подібно до того, як галузь ШІ продовжує розвиватися, регуляторам доведеться знайти вірний баланс між стимулюванням інновацій та захистом від непередбачених наслідків. Обережний і консервативний підхід є важливим. Як відзначає Петар Бєлович, “Нам потрібно бути обережними, нам потрібно бути консервативними”.
ЧаПаЛіч ЧаПа 😃
**Що таке штучний інтелект (ШІ)?**
ШІ відноситься до розробки комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як візуальне сприйняття, розпізнавання мови, вирішення проблем та прийняття рішень.
**Що таке алгоритми?**
Алгоритми – це математичні рівняння, які використовуються в системах ШІ для обробки даних і прийняття прогнозів або рішень. Вони складаються з численних параметрів і можуть давати різні результати при кожному запуску.
**Які є ризики ШІ?**
ШІ несе ризики, такі як дезінформація, глибокі фейки та упередженість. Алгоритми можуть ненавмисно закріплювати дискримінацію на основі раси, статі або інших охоронних ознак, якщо їх навчати на упереджених наборах даних.
**Як можна регулювати ШІ?**
Регулювання ШІ вимагає комплексного підходу, що включає в себе регуляторні рамки, технології, навчання та соціальну інтеграцію. Уряди можуть встановлювати вказівки та правила для забезпечення відповідального використання ШІ та пом’якшення ризиків.
**Що таке ризик-орієнтований підхід до регулювання ШІ?**
Ризик-орієнтований підхід передбачає впровадження заходів для оцінки та управління ризиками, пов’язаними з системами ШІ. Це включає забезпечення якості для додатків ШІ з високим ризиком та вирішення проблем, таких як дезінформація та глибокі фейки.
**Джерела:**
– Університет Мельбурна Школа Права: [unimelb.edu](https://www.unimelb.edu.au/)
– Інститут ШІ Національного університету Уолеша Південної Уельса: [unsw.edu.au](https://www.unsw.edu.au/)
– Бізнес-школа Університету Сіднея: [sydney.edu.au](https://www.sydney.edu.au/)
– Atturra: [atturra.com](https://www.atturra.com/)
– Salesforce: [salesforce.com](https://www.salesforce.com/)
The source of the article is from the blog regiozottegem.be