Ang artificial intelligence (AI) ay isang mabilis na umuunlad na larangan na may potensyal na baguhin ang maraming aspeto ng ating buhay. Gayunpaman, sa kabila ng maraming pakinabang nito, mayroon ding ilang limitasyon ang AI na dapat isaalang-alang. Sa post na ito, tutuklasin namin ang ilan sa mga pangunahing limitasyon ng AI, kabilang ang mga isyung nauugnay sa katumpakan, interpretability, at etika.
Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga limitasyong ito, mas mapapahalagahan natin ang mga kakayahan at limitasyon ng AI at makagawa ng mas matalinong mga desisyon tungkol sa kung paano ito gagamitin sa hinaharap.
Binago ng artificial intelligence ang sangkatauhan, na nagbibigay-daan sa mga kumpanya na pataasin ang kahusayan, bawasan ang mga gastos, at palakasin ang kanilang mga negosyo sa iba't ibang paraan. Gayunpaman, sa 2023, hindi ito walang mga kapintasan.
Ang tatlong pangunahing limitasyon ng AI ay maaari lamang itong maging kasing talino o epektibo gaya ng kalidad ng data na ibinigay dito, mga algorithmic biases, at ang likas na katangian nito na "itim na kahon".
Pagkakamali sa Pagsusuri ng Data:
Ang mga AI program ay maaari lamang matuto mula sa data na ibinibigay namin sa kanila. Gayunpaman, kung ang data na ibinigay sa programa ay hindi kumpleto o hindi mapagkakatiwalaan, ang iyong mga resulta ay maaaring hindi tumpak o may kinikilingan. Bilang resulta, ang AI ay maaari lamang maging kasing talino o epektibo ng data na ipinadala dito.
Ang Amazon, halimbawa, ay nagsimulang gumamit ng isang programa ng AI upang mag-screen ng mga bagong aplikante sa trabaho noong 2014. Ito ay sinanay gamit ang mga resume mula sa nakalipas na dekada, ang karamihan sa mga ito ay lalaki. Maling inakala ng system na ang mga lalaking aplikante ay ginustong para sa mga bagong hire at nagsimulang salain ang mga babaeng aplikante.
Algorithmic Bias:
Ang mga algorithm ay isang hanay ng mga tagubilin na sinusunod ng isang makina upang magawa ang isang partikular na gawain, na maaaring isinulat o hindi ng isang programmer ng tao. Gayunpaman, kung ang mga algorithm ay may depekto o bias, magbubunga lamang sila ng hindi patas na mga resulta at hindi tayo makakaasa sa kanila. Ang mga bias ay lumitaw lalo na dahil ang mga programmer ay nagdisenyo ng algorithm sa bahagi upang paboran ang ilang nais o self-serving na pamantayan. Ang algorithm na bias ay karaniwan sa malalaking platform tulad ng mga social media site at mga search engine.
Noong 2017, halimbawa, isang algorithm ng Facebook ang lumikha ng isang algorithm upang alisin ang mapoot na salita. Gayunpaman, nalaman sa kalaunan na hinarangan ng algorithm ang mapoot na salita na nakadirekta sa mga puting lalaki habang pinapayagan ang mapoot na salita na nakadirekta sa mga itim na bata. Pinahintulutan ng algorithm ang mapoot na salita na ito dahil idinisenyo ito upang i-filter lamang ang mga malalawak na kategorya gaya ng "mga puti," "mga itim," "Mga Muslim," "mga terorista," at "Nazis," sa halip na mga partikular na subset ng mga kategorya.
Ang likas na katangian ng "itim na kahon" ng AI:
Kilala ang AI sa kakayahan nitong matuto mula sa malaking dami ng data, tukuyin ang mga pinagbabatayan na pattern, at gumawa ng mga desisyon na batay sa data. Gayunpaman, habang ang system ay patuloy na gumagawa ng mga tumpak na resulta, ang isang pangunahing disbentaha ay ang AI system ay hindi maipahayag o maipaliwanag kung paano ito dumating sa konklusyong iyon. Itinataas nito ang tanong: paano natin mapagkakatiwalaan ang sistema sa mga napakasensitibong lugar tulad ng pambansang seguridad, pamamahala, o mga pakikipagsapalaran sa negosyo kung saan mataas ang pusta?
Iba pang Mga Limitasyon ng AI sa 2023 (OpenAI at ChatGPT)
Ang ilan sa mga pangunahing limitasyon ng AI ay kinabibilangan ng:
- Limitadong katumpakan: Ang mga modelo ng AI ay maaaring madaling kapitan ng mga error, lalo na kapag nakikitungo sa kumplikado o hindi maliwanag na data.
- Kakulangan ng interpretability: Maraming mga modelo ng AI ang itinuturing na "mga itim na kahon," ibig sabihin ay maaaring mahirap maunawaan kung paano sila nakarating sa isang partikular na desisyon o hula.
- Mga alalahanin sa etika: Maaaring ipagpatuloy at palakihin pa ng AI ang mga bias sa data kung saan ito sinanay. Maaari din nitong itaas ang mga isyu sa privacy, awtonomiya, at paglilipat ng trabaho.
- Limitadong saklaw: Hindi mauunawaan ng AI ang mga nuances ng mga emosyon, pangangatwiran, at kamalayan ng tao.
- Dependency sa data: Lubos na umaasa ang AI sa mataas na kalidad na data upang matuto at gumawa ng mga hula, na maaaring maging mahirap at magastos upang makuha.
- Overfitting: Ang mga modelo ng AI ay maaaring minsan ay "kasaulo" ang data ng pagsasanay sa halip na pag-aralan ang mga tampok na pangkalahatan, na nagpapahirap sa pag-generalize sa bagong hindi nakikitang data.
- Mga pag-atake ng kalaban: Maaaring masugatan ang mga modelo ng AI sa mga malisyosong aktor na sumusubok na manipulahin ang input data upang linlangin ang modelo sa paggawa ng mga maling desisyon.
- Mga limitasyon sa hardware: Ang mga modelo ng AI ay nangangailangan ng makabuluhang computational resources, na maaaring makatipid sa gastos para sa ilang organisasyon.
- Regulasyon: Ang ligal at regulasyong kapaligiran para sa AI ay umuunlad pa rin, na maaaring maging mahirap para sa mga organisasyon na mag-navigate sa mga kinakailangan at matiyak ang pagsunod.
Ika-Line
Dahil sa mataas na stake na kasangkot sa mga hadlang na ito, dapat gamitin ng mga pamahalaan, innovator, pinuno ng negosyo, at regulator ang teknolohiya ng AI sa isang etikal na paraan.