Tehisintellekt (AI) on kiiresti arenev valdkond, mis võib muuta meie elu paljusid aspekte. Vaatamata paljudele eelistele on tehisintellektil ka mitmeid piiranguid, mida tuleb arvestada. Selles postituses uurime mõningaid tehisintellekti peamisi piiranguid, sealhulgas täpsuse, tõlgendatavuse ja eetikaga seotud probleeme.
Mõistes neid piiranguid, saame paremini hinnata tehisintellekti võimalusi ja piiranguid ning teha teadlikumaid otsuseid selle kohta, kuidas seda tulevikus kasutada.
Tehisintellekt on inimkonda muutnud, võimaldades ettevõtetel suurendada tõhusust, vähendada kulusid ja tugevdada oma äri mitmel viisil. Siiski pole 2023. aastal see vigadeta.
Tehisintellekti kolm peamist piirangut seisnevad selles, et see saab olla ainult nii intelligentne või tõhus kui talle esitatavate andmete kvaliteet, algoritmilised eelarvamused ja selle "musta kasti" olemus.
Andmete analüüsi ebatäpsus:
AI-programmid saavad õppida ainult nende andmete põhjal, mida me neile esitame. Kui aga programmile esitatud andmed on puudulikud või ebausaldusväärsed, võivad teie tulemused olla ebatäpsed või kallutatud. Selle tulemusena saab tehisintellekt olla ainult nii intelligentne või tõhus, kui palju on talle etteantud andmed.
Näiteks Amazon hakkas kasutama an AI programm 2014. aastal uute tööotsijate läbivaatamiseks. Koolituse läbiviimiseks kasutati viimase kümnendi elulookirjeldusi, millest valdav enamus olid mehed. Süsteem eeldas ekslikult, et uutele töötajatele eelistati meessoost taotlejaid, ja hakkas naissoost taotlejaid välja filtreerima.
Algoritmiline nihe:
Algoritmid on juhiste kogum, mida masin konkreetse ülesande täitmiseks järgib ja mille võib olla või mitte kirjutada programmeerija. Kui aga algoritmid on vigased või kallutatud, annavad need ainult ebaõiglasi tulemusi ja me ei saa neile loota. Eelarvamused tekivad peamiselt seetõttu, et programmeerijad on algoritmi osaliselt kavandanud teatud soovitud või omakasupüüdlike kriteeriumide eelistamiseks. Algoritmiline eelarvamus on levinud suurtel platvormidel, nagu sotsiaalmeedia saidid ja otsingumootorid.
Näiteks 2017. aastal lõi Facebooki algoritm vihakõne eemaldamiseks algoritmi. Hiljem leiti aga, et algoritm blokeeris valgetele meestele suunatud vihakõne, lubades samal ajal mustanahalistele lastele suunatud vihakõne. Algoritm lubas seda vihakõnet, kuna see oli loodud selleks, et filtreerida välja ainult laiad kategooriad, nagu "valged", "mustad", "moslemid", "terroristid" ja "natsid", mitte teatud kategooriate alamhulgad.
AI "musta kasti" olemus:
AI on tuntud oma võime poolest õppida suurtest andmemahtudest, tuvastada aluseks olevaid mustreid ja teha andmepõhiseid otsuseid. Kuigi süsteem annab järjekindlalt täpseid tulemusi, on üks peamisi puudusi see, et AI-süsteem ei suuda väljendada ega selgitada, kuidas ta sellele järeldusele jõudis. See tõstatab küsimuse: kuidas saame usaldada süsteemi väga tundlikes valdkondades, nagu riiklik julgeolek, valitsemine või äritegevused, kus panused on kõrged?
Muud AI piirangud 2023. aastal (OpenAI ja ChatGPT)
Mõned AI peamised piirangud on järgmised:
- Piiratud täpsus: AI mudelid võivad olla altid vigadele, eriti keeruliste või mitmetähenduslike andmete käsitlemisel.
- Tõlgendavuse puudumine: Paljusid tehisintellekti mudeleid peetakse mustadeks kastideks, mis tähendab, et võib olla raske mõista, kuidas nad konkreetse otsuse või ennustuseni jõudsid.
- Eetilised mured: AI võib säilitada ja isegi võimendada eelarvamusi andmetes, mille põhjal seda treenitakse. See võib tõstatada ka privaatsuse, autonoomia ja töökoha ümberpaigutamise probleeme.
- Piiratud ulatus: AI ei saa aru inimese emotsioonide, arutluskäigu ja teadvuse nüanssidest.
- Andmete sõltuvus: AI toetub õppimiseks ja prognooside tegemiseks suuresti kvaliteetsetele andmetele, mille hankimine võib olla keeruline ja kulukas.
- Liigne paigaldamine: AI mudelid suudavad mõnikord treeningandmeid "mällu jätta", mitte õppida üldistavaid funktsioone, mistõttu on raske üldistada uutele nähtamatutele andmetele.
- Võistlevad rünnakud: AI mudelid võivad olla haavatavad pahatahtlike osalejate ees, kes üritavad sisendandmetega manipuleerida, et petta mudelit valesid otsuseid tegema.
- Riistvara piirangud: Tehisintellekti mudelid nõuavad märkimisväärseid arvutusressursse, mis võib mõne organisatsiooni jaoks olla kulukas.
- Määrus: AI õiguslik ja regulatiivne keskkond on endiselt arenemisjärgus, mistõttu võib organisatsioonidel olla nõuetes liikumise ja vastavuse tagamine keeruline.
Loosung
Nende piirangutega kaasnevate suurte panuste tõttu peaksid valitsused, uuendajad, ettevõtete juhid ja reguleerijad kasutama tehisintellekti tehnoloogiat eetilisel viisil.