Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας ταχέως αναπτυσσόμενος τομέας που έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση σε πολλές πτυχές της ζωής μας. Ωστόσο, παρά τα πολλά πλεονεκτήματά της, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης ορισμένους περιορισμούς που πρέπει να ληφθούν υπόψη. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα διερευνήσουμε ορισμένους από τους κύριους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων ζητημάτων που σχετίζονται με την ακρίβεια, την ερμηνευτικότητα και την ηθική.
Κατανοώντας αυτούς τους περιορισμούς, μπορούμε να εκτιμήσουμε καλύτερα τις δυνατότητες και τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης και να λάβουμε πιο ενημερωμένες αποφάσεις σχετικά με τον τρόπο χρήσης της στο μέλλον.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει μεταμορφώσει την ανθρωπότητα, επιτρέποντας στις εταιρείες να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα, να μειώσουν το κόστος και να ενισχύσουν τις επιχειρήσεις τους με διάφορους τρόπους. Ωστόσο, το 2023, δεν είναι χωρίς ελαττώματα.
Οι τρεις κύριοι περιορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης είναι ότι μπορεί να είναι τόσο έξυπνη ή αποτελεσματική όσο η ποιότητα των δεδομένων που της παρέχονται, οι αλγοριθμικές προκαταλήψεις και η φύση του «μαύρου κουτιού».
Ανακρίβεια στην ανάλυση δεδομένων:
Τα προγράμματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μάθουν μόνο από τα δεδομένα που τους παρέχουμε. Ωστόσο, εάν τα δεδομένα που παρέχονται στο πρόγραμμα είναι ελλιπή ή αναξιόπιστα, τα αποτελέσματά σας μπορεί να είναι ανακριβή ή μεροληπτικά. Ως αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι τόσο έξυπνη ή αποτελεσματική όσο τα δεδομένα που τροφοδοτούνται.
Η Amazon, για παράδειγμα, άρχισε να χρησιμοποιεί ένα Πρόγραμμα AI για την εξέταση νέων αιτούντων εργασία το 2014. Εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας βιογραφικά της περασμένης δεκαετίας, η συντριπτική πλειοψηφία των οποίων ήταν άνδρες. Το σύστημα εσφαλμένα υπέθεσε ότι οι άνδρες υποψήφιοι προτιμώνται για νέες προσλήψεις και άρχισε να φιλτράρει τις γυναίκες αιτούντες.
Αλγοριθμική προκατάληψη:
Οι αλγόριθμοι είναι ένα σύνολο οδηγιών που ακολουθεί μια μηχανή για να ολοκληρώσει μια συγκεκριμένη εργασία, η οποία μπορεί να έχει γραφτεί ή να μην έχει γραφτεί από έναν άνθρωπο προγραμματιστή. Ωστόσο, εάν οι αλγόριθμοι είναι ελαττωματικοί ή μεροληπτικοί, θα παράγουν μόνο άδικα αποτελέσματα και δεν μπορούμε να βασιστούμε σε αυτούς. Οι προκαταλήψεις προκύπτουν κυρίως επειδή οι προγραμματιστές έχουν σχεδιάσει τον αλγόριθμο εν μέρει για να ευνοούν ορισμένα επιθυμητά ή αυτοεξυπηρετούμενα κριτήρια. Η αλγοριθμική μεροληψία είναι κοινή σε μεγάλες πλατφόρμες, όπως ιστότοποι μέσων κοινωνικής δικτύωσης και μηχανές αναζήτησης.
Το 2017, για παράδειγμα, ένας αλγόριθμος του Facebook δημιούργησε έναν αλγόριθμο για την κατάργηση της ρητορικής μίσους. Ωστόσο, αργότερα διαπιστώθηκε ότι ο αλγόριθμος απέκλεισε τη ρητορική μίσους που απευθύνεται σε λευκούς άνδρες ενώ επέτρεπε τη ρητορική μίσους που απευθύνεται σε μαύρα παιδιά. Ο αλγόριθμος επέτρεψε αυτή τη ρητορική μίσους επειδή σχεδιάστηκε για να φιλτράρει μόνο μεγάλες κατηγορίες όπως "λευκοί", "μαύροι", "μουσουλμάνοι", "τρομοκράτες" και "ναζί", αντί για συγκεκριμένα υποσύνολα κατηγοριών.
Η φύση του «μαύρου κουτιού» της AI:
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι γνωστή για την ικανότητά της να μαθαίνει από μεγάλες ποσότητες δεδομένων, να εντοπίζει υποκείμενα μοτίβα και να λαμβάνει αποφάσεις βάσει δεδομένων. Ωστόσο, ενώ το σύστημα παράγει σταθερά ακριβή αποτελέσματα, ένα βασικό μειονέκτημα είναι ότι το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να εκφράσει ή να εξηγήσει πώς κατέληξε σε αυτό το συμπέρασμα. Αυτό εγείρει το ερώτημα: πώς μπορούμε να εμπιστευτούμε το σύστημα σε εξαιρετικά ευαίσθητους τομείς όπως η εθνική ασφάλεια, η διακυβέρνηση ή τα επιχειρηματικά εγχειρήματα όπου το διακύβευμα είναι υψηλό;
Άλλοι περιορισμοί AI το 2023 (OpenAI και ChatGPT)
Μερικοί από τους κύριους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν:
- Περιορισμένη ακρίβεια: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι επιρρεπή σε σφάλματα, ειδικά όταν ασχολούνται με πολύπλοκα ή διφορούμενα δεδομένα.
- Έλλειψη ερμηνείας: Πολλά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θεωρούνται «μαύρα κουτιά», που σημαίνει ότι μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοήσουμε πώς κατέληξαν σε μια συγκεκριμένη απόφαση ή πρόβλεψη.
- Ηθικές ανησυχίες: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαιωνίσει, ακόμη και να ενισχύσει τις προκαταλήψεις στα δεδομένα στα οποία έχει εκπαιδευτεί. Μπορεί επίσης να εγείρει ζητήματα ιδιωτικότητας, αυτονομίας και μετατόπισης εργασίας.
- Περιορισμένη εμβέλεια: Το AI δεν μπορεί να κατανοήσει τις αποχρώσεις των ανθρώπινων συναισθημάτων, του συλλογισμού και της συνείδησης.
- Εξάρτηση δεδομένων: Η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε δεδομένα υψηλής ποιότητας για να μάθει και να κάνει προβλέψεις, που μπορεί να είναι δύσκολο και δαπανηρό να αποκτηθούν.
- Υπερβολική τοποθέτηση: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μερικές φορές μπορούν να «απομνημονεύσουν» τα δεδομένα εκπαίδευσης αντί να μάθουν γενικεύσιμα χαρακτηριστικά, γεγονός που καθιστά δύσκολη τη γενίκευση σε νέα αόρατα δεδομένα.
- Αντίπαλες επιθέσεις: Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να είναι ευάλωτα σε κακόβουλους παράγοντες που προσπαθούν να χειραγωγήσουν τα δεδομένα εισόδου για να ξεγελάσουν το μοντέλο ώστε να λάβει λανθασμένες αποφάσεις.
- Περιορισμοί υλικού: Τα μοντέλα AI απαιτούν σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους, οι οποίοι μπορεί να είναι απαγορευτικοί από πλευράς κόστους για ορισμένους οργανισμούς.
- Ρυθμιστικές Αρχές: Το νομικό και ρυθμιστικό περιβάλλον για την τεχνητή νοημοσύνη εξακολουθεί να εξελίσσεται, γεγονός που μπορεί να καταστήσει δύσκολο για τους οργανισμούς την πλοήγηση στις απαιτήσεις και τη διασφάλιση της συμμόρφωσης.
Κατώτατη γραμμή
Λόγω των υψηλών διακυβεύσεων που εμπλέκονται σε αυτούς τους περιορισμούς, οι κυβερνήσεις, οι καινοτόμοι, οι ηγέτες των επιχειρήσεων και οι ρυθμιστικές αρχές θα πρέπει να χρησιμοποιούν την τεχνολογία AI με ηθικό τρόπο.