Искусственный интеллект (ИИ) — быстро развивающаяся область, способная произвести революцию во многих аспектах нашей жизни. Однако, несмотря на множество преимуществ, ИИ также имеет ряд ограничений, которые необходимо учитывать. В этом посте мы рассмотрим некоторые основные ограничения ИИ, включая проблемы, связанные с точностью, интерпретируемостью и этикой.
Понимая эти ограничения, мы сможем лучше оценить возможности и ограничения ИИ и принять более обоснованные решения о том, как его использовать в будущем.
Искусственный интеллект изменил человечество, позволив компаниям повысить эффективность, сократить расходы и укрепить свой бизнес различными способами. Тем не менее, в 2023 году он не лишен недостатков.
Три основных ограничения ИИ заключаются в том, что он может быть настолько интеллектуальным и эффективным, насколько качество предоставляемых ему данных, алгоритмические предвзятости и его природа «черного ящика».
Неточность в анализе данных:
Программы ИИ могут учиться только на тех данных, которые мы им предоставляем. Однако если данные, предоставленные программе, неполны или недостоверны, ваши результаты могут быть неточными или предвзятыми. В результате ИИ может быть настолько умным и эффективным, насколько интеллектуальны и эффективны данные, которые ему подаются.
Amazon, например, начал использовать программа ИИ для проверки новых претендентов на работу в 2014 году. Обучение проводилось с использованием резюме за последнее десятилетие, подавляющее большинство из которых были мужчинами. Система ошибочно предположила, что кандидатам-мужчинам отдается предпочтение при приеме на работу, и начала отфильтровывать кандидатов-женщин.
Алгоритмический уклон:
Алгоритмы — это набор инструкций, которым машина следует для выполнения конкретной задачи, которые могут быть написаны или не быть написаны программистом-человеком. Однако если алгоритмы ошибочны или предвзяты, они дадут только несправедливые результаты, и мы не можем на них полагаться. Предвзятости возникают в первую очередь потому, что программисты разработали алгоритм частично так, чтобы отдавать предпочтение определенным желаемым или корыстным критериям. Алгоритмическая предвзятость распространена на крупных платформах, таких как социальные сети и поисковые системы.
Например, в 2017 году алгоритм Facebook создал алгоритм для удаления разжигания ненависти. Однако позже выяснилось, что алгоритм блокировал разжигание ненависти, направленное на белых мужчин, и разрешал разжигание ненависти, направленное на чернокожих детей. Алгоритм допускал подобные высказывания, разжигающие ненависть, поскольку он был разработан для фильтрации только широких категорий, таких как «белые», «черные», «мусульмане», «террористы» и «нацисты», а не конкретных подмножеств категорий.
Природа ИИ как «черного ящика»:
ИИ известен своей способностью учиться на больших объемах данных, выявлять основные закономерности и принимать решения на основе данных. Однако, хотя система постоянно выдает точные результаты, одним из ключевых недостатков является то, что система ИИ не может выразить или объяснить, как она пришла к такому выводу. Возникает вопрос: как мы можем доверять системе в столь чувствительных областях, как национальная безопасность, управление или бизнес-проекты, где ставки высоки?
Другие ограничения ИИ в 2023 году (OpenAI и ChatGPT)
Некоторые из основных ограничений ИИ включают в себя:
- Ограниченная точность: Модели ИИ могут быть подвержены ошибкам, особенно при работе со сложными или неоднозначными данными.
- Отсутствие интерпретируемости: Многие модели ИИ считаются «черными ящиками», а это означает, что может быть трудно понять, как они пришли к тому или иному решению или прогнозу.
- Этические проблемы: ИИ может закреплять и даже усиливать искажения в данных, на которых он обучается. Это также может вызвать проблемы конфиденциальности, автономии и увольнения.
- Ограниченный объем: ИИ не может понимать нюансы человеческих эмоций, рассуждений и сознания.
- Зависимость данных: ИИ в значительной степени полагается на высококачественные данные для обучения и прогнозирования, получить которые может быть сложно и дорого.
- переобучения: модели ИИ иногда могут «запоминать» обучающие данные вместо изучения обобщаемых функций, что затрудняет обобщение на новые невидимые данные.
- Состязательные атаки: Модели ИИ могут быть уязвимы для злоумышленников, которые пытаются манипулировать входными данными, чтобы заставить модель принимать неправильные решения.
- Аппаратные ограничения: Модели ИИ требуют значительных вычислительных ресурсов, что может оказаться непомерно дорогостоящим для некоторых организаций.
- "Регулирование": Нормативно-правовая среда для ИИ все еще развивается, что может затруднить организациям понимание требований и обеспечение их соответствия.
Заключение
Из-за высоких ставок, связанных с этими ограничениями, правительства, новаторы, бизнес-лидеры и регулирующие органы должны использовать технологию ИИ этично.