Artificiell intelligens (AI) är ett snabbt växande område som har potential att revolutionera många aspekter av våra liv. Men trots sina många fördelar har AI också ett antal begränsningar som måste beaktas. I det här inlägget kommer vi att utforska några av de stora begränsningarna för AI, inklusive frågor relaterade till noggrannhet, tolkningsbarhet och etik.
Genom att förstå dessa begränsningar kan vi bättre uppskatta funktionerna och begränsningarna hos AI och fatta mer välgrundade beslut om hur vi ska använda den i framtiden.
Artificiell intelligens har förändrat mänskligheten och gjort det möjligt för företag att öka effektiviteten, minska kostnaderna och stärka sina verksamheter på olika sätt. Ändå, 2023, är det inte utan sina brister.
De tre huvudsakliga begränsningarna för AI är att den bara kan vara lika intelligent eller effektiv som kvaliteten på data som tillhandahålls till den, algoritmiska fördomar och dess "svarta låda".
Inexakthet i dataanalys:
AI-program kan bara lära sig av den data vi tillhandahåller dem. Men om data som tillhandahålls till programmet är ofullständiga eller opålitliga, kan dina resultat bli felaktiga eller partiska. Som ett resultat kan AI bara vara lika intelligent eller effektiv som den data den matas in.
Amazon började till exempel använda en AI-program för att screena nya jobbsökande 2014. Den utbildades med hjälp av CV från det senaste decenniet, varav de allra flesta var män. Systemet antog felaktigt att manliga sökande föredrogs för nyanställningar och började filtrera bort kvinnliga sökande.
Algoritmisk bias:
Algoritmer är en uppsättning instruktioner som en maskin följer för att utföra en specifik uppgift, som kanske eller inte kan ha skrivits av en mänsklig programmerare. Men om algoritmerna är felaktiga eller partiska kommer de bara att ge orättvisa resultat och vi kan inte lita på dem. Fördomar uppstår främst på grund av att programmerare har designat algoritmen delvis för att gynna vissa önskade eller egennyttiga kriterier. Algoritmisk bias är vanligt på stora plattformar som sociala medier och sökmotorer.
2017 skapade till exempel en Facebook-algoritm en algoritm för att ta bort hatretorik. Det visade sig dock senare att algoritmen blockerade hatretorik riktat mot vita män samtidigt som det tillät hattal riktat mot svarta barn. Algoritmen tillät detta hatretorik eftersom den var utformad för att filtrera bort endast breda kategorier som "vita", "svarta", "muslimer", "terrorister" och "nazister", snarare än specifika undergrupper av kategorier.
Den "svarta lådan" av AI:
AI är känt för sin förmåga att lära av stora mängder data, identifiera underliggande mönster och fatta datadrivna beslut. Men även om systemet konsekvent producerar korrekta resultat, är en viktig nackdel att AI-systemet inte kan uttrycka eller förklara hur det kom till den slutsatsen. Detta väcker frågan: hur kan vi lita på systemet på mycket känsliga områden som nationell säkerhet, styrelseformer eller affärsprojekt där insatserna är höga?
Andra AI-begränsningar 2023 (OpenAI och ChatGPT)
Några av de största begränsningarna för AI inkluderar:
- Begränsad noggrannhet: AI-modeller kan vara utsatta för fel, särskilt när de hanterar komplexa eller tvetydiga data.
- Brist på tolkningsbarhet: Många AI-modeller anses vara "svarta lådor", vilket betyder att det kan vara svårt att förstå hur de kom fram till ett visst beslut eller förutsägelse.
- Etiska problem: AI kan vidmakthålla och till och med förstärka fördomar i data som den tränas på. Det kan också ta upp frågor om integritet, självständighet och förskjutning av jobb.
- Begränsat omfång: AI kan inte förstå nyanserna av mänskliga känslor, resonemang och medvetande.
- Databeroende: AI är starkt beroende av data av hög kvalitet för att lära sig och göra förutsägelser, vilket kan vara svårt och dyrt att få fram.
- Överanpassning: AI-modeller kan ibland "memorera" träningsdata snarare än att lära sig generaliserbara funktioner, vilket gör det svårt att generalisera till ny osynlig data.
- Motstridiga attacker: AI-modeller kan vara sårbara för illvilliga aktörer som försöker manipulera indata för att lura modellen att fatta felaktiga beslut.
- Hårdvarubegränsningar: AI-modeller kräver betydande beräkningsresurser, vilket kan vara kostsamt för vissa organisationer.
- reglering: Den juridiska och regulatoriska miljön för AI utvecklas fortfarande, vilket kan göra det utmanande för organisationer att navigera i kraven och säkerställa efterlevnad.
Bottom Line
På grund av de höga insatserna som är involverade i dessa begränsningar bör regeringar, innovatörer, företagsledare och tillsynsmyndigheter använda AI-teknik på ett etiskt sätt.