Sztuczna inteligencja (AI) to szybko rozwijająca się dziedzina, która może zrewolucjonizować wiele aspektów naszego życia. Jednak pomimo wielu zalet sztuczna inteligencja ma również szereg ograniczeń, które należy wziąć pod uwagę. W tym poście omówimy niektóre z głównych ograniczeń sztucznej inteligencji, w tym kwestie związane z dokładnością, interpretowalnością i etyką.
Rozumiejąc te ograniczenia, możemy lepiej docenić możliwości i ograniczenia sztucznej inteligencji i podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące sposobu jej wykorzystania w przyszłości.
Sztuczna inteligencja przekształciła ludzkość, umożliwiając firmom zwiększanie wydajności, obniżanie kosztów i wzmacnianie swojej działalności na różne sposoby. Jednak rok 2023 nie jest pozbawiony wad.
Trzy główne ograniczenia sztucznej inteligencji polegają na tym, że może ona być tak inteligentna i skuteczna, jak jakość dostarczanych jej danych, błędy algorytmiczne i jej charakter „czarnej skrzynki”.
Niedokładność w analizie danych:
Programy AI mogą uczyć się jedynie na podstawie danych, które im dostarczamy. Jeśli jednak dane dostarczone do programu są niekompletne lub niewiarygodne, Twoje wyniki mogą być niedokładne lub stronnicze. W rezultacie sztuczna inteligencja może być na tyle inteligentna i skuteczna, na ile dane, które do niej trafiają.
Na przykład Amazon zaczął używać pliku program AI w celu sprawdzenia nowych kandydatów do pracy w 2014 r. Do szkolenia wykorzystano życiorysy z ostatniej dekady, z których zdecydowaną większość stanowili mężczyźni. System błędnie założył, że w przypadku nowych pracowników preferowani są mężczyźni, i zaczął odfiltrowywać kandydatki płci żeńskiej.
Odchylenie algorytmiczne:
Algorytmy to zestaw instrukcji, które wykonuje maszyna, aby wykonać określone zadanie, które mogą, ale nie muszą, zostać napisane przez programistę. Jeśli jednak algorytmy będą wadliwe lub stronnicze, dadzą jedynie nieuczciwe wyniki i nie możemy na nich polegać. Błędy powstają głównie dlatego, że programiści zaprojektowali algorytm częściowo tak, aby faworyzował pewne pożądane lub egoistyczne kryteria. Błąd algorytmiczny jest powszechny na dużych platformach, takich jak portale społecznościowe i wyszukiwarki.
Na przykład w 2017 r. algorytm Facebooka stworzył algorytm usuwania mowy nienawiści. Jednak później odkryto, że algorytm blokował mowę nienawiści skierowaną do białych mężczyzn, jednocześnie dopuszczając mowę nienawiści skierowaną do czarnych dzieci. Algorytm pozwolił na mowę nienawiści, ponieważ został zaprojektowany tak, aby odfiltrowywać jedynie szerokie kategorie, takie jak „biali”, „czarni”, „muzułmanie”, „terroryści” i „naziści”, a nie określone podzbiory kategorii.
„Czarna skrzynka” natury sztucznej inteligencji:
Sztuczna inteligencja znana jest ze swojej zdolności do uczenia się na podstawie dużych ilości danych, identyfikowania leżących u ich podstaw wzorców i podejmowania decyzji w oparciu o dane. Chociaż system konsekwentnie generuje dokładne wyniki, jedną z kluczowych wad jest to, że system sztucznej inteligencji nie jest w stanie wyrazić ani wyjaśnić, w jaki sposób doszedł do takiego wniosku. Nasuwa się pytanie: w jaki sposób możemy zaufać systemowi w bardzo wrażliwych obszarach, takich jak bezpieczeństwo narodowe, zarządzanie lub przedsięwzięcia biznesowe, w których stawka jest wysoka?
Inne ograniczenia AI w 2023 r. (OpenAI i ChatGPT)
Niektóre z głównych ograniczeń sztucznej inteligencji obejmują:
- Ograniczona dokładność: Modele AI mogą być podatne na błędy, szczególnie w przypadku złożonych lub niejednoznacznych danych.
- Brak interpretowalności: Wiele modeli sztucznej inteligencji uważa się za „czarne skrzynki”, co oznacza, że zrozumienie, w jaki sposób doszły do konkretnej decyzji lub przewidywania, może być trudne.
- Obawy etyczne: Sztuczna inteligencja może utrwalić, a nawet wzmocnić błędy w danych, na których jest szkolona. Może również podnosić kwestie prywatności, autonomii i przenoszenia stanowisk pracy.
- Ograniczony zakres: Sztuczna inteligencja nie jest w stanie zrozumieć niuansów ludzkich emocji, rozumowania i świadomości.
- Zależność danych: Sztuczna inteligencja w dużym stopniu opiera się na wysokiej jakości danych, aby się uczyć i formułować prognozy, co może być trudne i kosztowne.
- Przeładowanie: Modele AI mogą czasami „zapamiętywać” dane szkoleniowe, zamiast uczyć się cech, które można uogólnić, co utrudnia uogólnianie na nowe, niewidoczne dane.
- Ataki przeciwnika: Modele sztucznej inteligencji mogą być podatne na ataki złośliwych aktorów, którzy próbują manipulować danymi wejściowymi, aby nakłonić model do podjęcia błędnych decyzji.
- Ograniczenia sprzętowe: Modele sztucznej inteligencji wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, co dla niektórych organizacji może być zbyt kosztowne.
- Regulacja: Otoczenie prawne i regulacyjne dotyczące sztucznej inteligencji wciąż ewoluuje, co może stanowić wyzwanie dla organizacji w zakresie poruszania się po wymaganiach i zapewniania zgodności.
Podsumowanie
Ze względu na wysoką stawkę, jaką wiążą się z tymi ograniczeniami, rządy, innowatorzy, liderzy biznesu i organy regulacyjne powinny wykorzystywać technologię sztucznej inteligencji w sposób etyczny.