Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη και το ML μπορούν να ενισχύσουν το κοινωνικό καλό και τη βιωσιμότητα

Οι τομείς της υγείας, της εκπαίδευσης, του περιβάλλοντος και της οικονομίας είναι μερικοί μόνο από τους τομείς στους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (ML) έχουν τη δυνατότητα να αλλάξουν εντελώς. Για τη βελτίωση τόσο της ανθρώπινης όσο και της περιβαλλοντικής ευημερίας, μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για το κοινωνικό καλό και τη βιωσιμότητα. Θα εξετάσουμε τα πιθανά οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για τη βιωσιμότητα και το κοινωνικό καλό, καθώς και τις δυσκολίες και τις δυνατότητες που δημιουργούν.

Τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση για το κοινωνικό καλό

Η ιδέα του “κοινωνικού καλού” είναι η βελτίωση της κοινωνίας, ιδίως για τους ευάλωτους και μειονεκτούντες πληθυσμούς. Προσφέροντας δημιουργικές απαντήσεις σε ορισμένα από τα πιο δύσκολα ζητήματα που αντιμετωπίζει ο κόσμος σήμερα, όπως η φτώχεια, η πείνα, η ασθένεια, η ανισότητα και η αδικία, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να συμβάλουν στην προώθηση του κοινωνικού καλού. Μια ανάλυση του Παγκόσμιου Ινστιτούτου McKinsey υποστηρίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βοηθήσει εκατοντάδες εκατομμύρια ανθρώπους τόσο στις ανεπτυγμένες όσο και στις αναπτυσσόμενες χώρες, αντιμετωπίζοντας ζητήματα που σχετίζονται με όλους τους στόχους βιώσιμης ανάπτυξης του ΟΗΕ.

Ορισμένα παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης για το κοινωνικό καλό

Υγειονομική περίθαλψη

Ειδικά σε περιβάλλοντα με χαμηλούς πόρους, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να βελτιώσουν τη διάγνωση, τη θεραπεία και την πρόληψη διαφόρων ασθενειών. Παραδείγματα αξιοποίησης της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν την ανίχνευση της ελονοσίας από εικόνες αίματος, τη διάγνωση της φυματίωσης από ακτινογραφίες θώρακος, την πρόβλεψη του κινδύνου καρδιαγγειακής νόσου από σήματα ΗΚΓ και τη σύσταση εξατομικευμένων θεραπευτικών σχημάτων για καρκινοπαθείς.

Εκπαίδευση

Η ποιότητα, η ισότητα και η προσβασιμότητα της εκπαίδευσης μπορούν να βελτιωθούν με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, ιδίως για τους μη προνομιούχους και τους υποεκπροσωπούμενους μαθητές. Η τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον σχεδιασμό εξατομικευμένων και προσαρμόσιμων περιβαλλόντων μάθησης, για την παροχή ανατροφοδότησης και κατευθύνσεων σε εκπαιδευτικούς και μαθητές, για τη μετάφραση γλωσσών και την αναγνώριση της ομιλίας και για την προώθηση της δια βίου μάθησης και της ανάπτυξης δεξιοτήτων

Περιβάλλον

Ιδιαίτερα όσον αφορά την κλιματική αλλαγή και την απώλεια βιοποικιλότητας, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να βοηθήσουν στην παρακολούθηση, τη διαφύλαξη και την αποκατάσταση του περιβάλλοντος. Η τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση και τη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου, τη μεγιστοποίηση της χρήσης ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, τον εντοπισμό και τη διακοπή της λαθροθηρίας και της αποψίλωσης των δασών και την προσομοίωση και πρόβλεψη περιβαλλοντικών καταστάσεων

Ανθρώπινα δικαιώματα

Ειδικά για τους περιθωριοποιημένους και καταπιεσμένους πληθυσμούς, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να υποστηρίξουν και να υπερασπιστούν τα ανθρώπινα δικαιώματα. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να ενισχύσει τα κοινωνικά κινήματα και την εμπλοκή των πολιτών, να αποκαλύψει και να καταπολεμήσει τη ρητορική μίσους και την παραπληροφόρηση, να εντοπίσει και να διασώσει τα θύματα εμπορίας ανθρώπων και σεξουαλικής εκμετάλλευσης στο διαδίκτυο και να βελτιώσει την πρόσβαση στη δικαιοσύνη και τη νομική βοήθεια.

Τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση για τη βιωσιμότητα

Η ιδέα της βιωσιμότητας είναι η ικανοποίηση των σημερινών απαιτήσεων χωρίς να τίθεται σε κίνδυνο η ικανότητα των μελλοντικών γενεών να ικανοποιήσουν τις δικές τους. Διευκολύνοντας την αποτελεσματικότερη και αποδοτικότερη χρήση των ανθρώπινων και φυσικών πόρων και ελαχιστοποιώντας τις βλαβερές συνέπειες της ανθρώπινης δραστηριότητας στο περιβάλλον και την κοινωνία, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να συμβάλουν στην επίτευξη της αειφορίας. Μια ανάλυση της PwC υποστηρίζει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυξήσει το παγκόσμιο ΑΕΠ κατά 5,2 τρισεκατομμύρια δολάρια και να επιτρέψει τη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου κατά 4% έως το 2030.

Μερικά παραδείγματα τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης για τη βιωσιμότητα

Έξυπνη γεωργία

Η παραγωγή και η κατανάλωση τροφίμων μπορεί να βελτιστοποιηθεί με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, ιδίως υπό το πρίσμα της αύξησης του πληθυσμού και της επισιτιστικής ανασφάλειας. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει την ασφάλεια και την ιχνηλασιμότητα των τροφίμων, καθώς και να προβλέψει και να αποφύγει τις αποτυχίες των καλλιεργειών και τη σπατάλη τροφίμων. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση και τον έλεγχο της ανάπτυξης των καλλιεργειών, της άρδευσης και της διαχείρισης των παρασίτων.

Έξυπνη κινητικότητα

Ειδικά στο πλαίσιο της αστικοποίησης και της κυκλοφορίας, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να βελτιώσουν τη μετακίνηση ανθρώπων και προϊόντων. Η τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, μπορεί να διευκολύνει τα κοινόχρηστα και τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό, να βελτιώσει την οδική ασφάλεια και προστασία, να μειώσει την κατανάλωση καυσίμων και τις εκπομπές ρύπων και να βελτιστοποιήσει τη ροή της κυκλοφορίας, τη δρομολόγηση και τη στάθμευση

Έξυπνη μεταποίηση

Στο πλαίσιο της εκβιομηχάνισης και της καινοτομίας, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητα και το διαμέτρημα των διαδικασιών και των προϊόντων παραγωγής. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση των αλυσίδων εφοδιασμού και της εφοδιαστικής, την αυτοματοποίηση και τη συμπλήρωση της ανθρώπινης εργασίας, την παρακολούθηση και τη συντήρηση εγκαταστάσεων και εξοπλισμού και την προώθηση της μείωσης των αποβλήτων και της κυκλικής οικονομίας.

Έξυπνη ενέργεια

Ειδικότερα, καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδικασίας ενεργειακής μετάβασης και απαλλαγής από τον άνθρακα, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορούν να βοηθήσουν στην ενίσχυση της προσφοράς και της ζήτησης καθαρής και ανανεώσιμης ενέργειας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σε διάφορα καθήκοντα, όπως η ενσωμάτωση και η διαχείριση κατανεμημένων ενεργειακών πόρων, η πρόβλεψη και η εξισορρόπηση της παραγωγής και της κατανάλωσης ενέργειας, η ανίχνευση και η πρόληψη της ενεργειακής απάτης και των απωλειών και η ενεργοποίηση έξυπνων δικτύων και μικροδικτύων.

Δυνατότητες και δυσκολίες της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για τη βιωσιμότητα και το κοινωνικό καλό

Αν και η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση υπόσχονται πολλά για την αειφορία και το κοινωνικό καλό, συνοδεύονται επίσης από πολλούς κινδύνους που πρέπει να ληφθούν υπόψη και να μειωθούν. Μεταξύ των κυριότερων δυσκολιών και κινδύνων είναι:

Δεδομένα και προστασία της ιδιωτικής ζωής

Μεγάλα και ποικίλα σύνολα δεδομένων είναι απαραίτητα για την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για την εκπαίδευση και τη δοκιμή των μοντέλων τους, τα οποία ενδέχεται να παρουσιάσουν προβλήματα με την ασφάλεια, τη διαθεσιμότητα, την ποιότητα και την προσβασιμότητα των δεδομένων. Επιπλέον, η συλλογή και η επεξεργασία ιδιωτικών και ευαίσθητων δεδομένων από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση μπορεί να παραβιάζει το δικαίωμα των ανθρώπων και των ομάδων στην ιδιωτική ζωή και τη συγκατάθεση, υποβάλλοντάς τους σε πιθανούς κινδύνους και καταχρήσεις.

Μεροληψία και δικαιοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν τη δυνατότητα να αντανακλούν και να μεγεθύνουν τις προκαταλήψεις και τις προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα, τους αλγόριθμους και τα συστήματα, οδηγώντας σε άδικα και μεροληπτικά αποτελέσματα και επιπτώσεις για ορισμένα άτομα και ομάδες, ιδίως τις μειονεκτούσες και περιθωριοποιημένες. Επιπλέον, η απουσία διαφάνειας και λογοδοσίας στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση ενδέχεται να δυσχεράνει τον εντοπισμό και τη διόρθωση προκαταλήψεων και λαθών.

Δεοντολογία και αξίες

Οι στόχοι του κοινωνικού αγαθού και της βιωσιμότητας, οι οποίοι βασίζονται σε αρχές όπως η ανθρώπινη αξιοπρέπεια, η αυτονομία, η δικαιοσύνη και η αλληλεγγύη, ενδέχεται να τεθούν υπό αμφισβήτηση και να συγκρουστούν από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μπορεί να επιφέρει ηθικά αινίγματα και συμβιβασμούς μεταξύ αποτελεσματικότητας και ισότητας, καινοτομίας και ρύθμισης και βραχυπρόθεσμων και μακροπρόθεσμων συμφερόντων.

Περιβάλλον και κοινωνία

Οι ακούσιες και βλαβερές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στο περιβάλλον και την κοινωνία μπορεί να περιλαμβάνουν αυξημένη κατανάλωση πόρων και ενέργειας, ρύπανση και παραγωγή ηλεκτρονικών αποβλήτων, απώλεια ανθρώπινης εργασίας και δεξιοτήτων, καθώς και διατάραξη των θεσμών και των κοινωνικών κανόνων.

Για την αντιμετώπιση αυτών των κινδύνων και προκλήσεων και την πλήρη αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για το κοινωνικό καλό και τη βιωσιμότητα απαιτείται μια ολοκληρωμένη και συνεργατική προσέγγιση με τη συμμετοχή ποικίλων ενδιαφερόμενων φορέων και απόψεων, συμπεριλαμβανομένων των ερευνητών, των προγραμματιστών, των χρηστών, των νομοθετών, της κοινωνίας των πολιτών και του κοινού. Μεταξύ των βασικών στοιχείων αυτής της στρατηγικής είναι

Ευαισθητοποίηση και εκπαίδευση

Πρέπει να διαδοθεί στους ενδιαφερόμενους φορείς και στο ευρύ κοινό μια καλύτερη κατανόηση των δυνατοτήτων και των περιορισμών της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για τη βιωσιμότητα και το κοινωνικό καλό, καθώς και των ηθικών και κοινωνικών συνεπειών και υποχρεώσεων. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι για να γίνει αυτό, μεταξύ άλλων μέσω των μέσων ενημέρωσης, εκστρατειών, εκδηλώσεων και προγραμμάτων σπουδών

Ένταξη και συμμετοχή

Για το σχεδιασμό, την ανάπτυξη, την εφαρμογή και την αξιολόγηση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για το κοινωνικό καλό και τη βιωσιμότητα, καθώς και για την εποπτεία και τη διαχείριση αυτών των τεχνολογιών, είναι επιτακτική ανάγκη να εξασφαλιστεί η συμμετοχή και η εμπλοκή ενός ευρέος φάσματος αντιπροσωπευτικών και ποικίλων φορέων και κοινοτήτων. Για την επίτευξη αυτού του στόχου μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολυάριθμες τεχνικές, όπως η συνδημιουργία, η διαβούλευση, η ανατροφοδότηση και η ενδυνάμωση.

Καινοτομία και ρύθμιση

Για την προώθηση του κοινωνικού καλού και της βιωσιμότητας, η καινοτομία και η ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης πρέπει να εξισορροπηθούν με την ανάγκη συντονισμού και ευθυγράμμισης των τεχνολογιών αυτών με τους υφιστάμενους και μελλοντικούς νόμους και κανονισμούς. Για την επίτευξη αυτού του στόχου μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολυάριθμα εργαλεία, όπως πλαίσια, έλεγχοι, κανόνες και κίνητρα.

Αξιολόγηση και αντίκτυπος

Για την προώθηση της βιωσιμότητας και του κοινού καλού, είναι επιτακτική ανάγκη να αξιολογηθεί και να παρακολουθηθεί η αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, καθώς και να εντοπιστούν και να μειωθούν τυχόν κίνδυνοι ή αρνητικές επιπτώσεις. Οι δείκτες, οι μετρήσεις, τα σημεία αναφοράς και οι αξιολογήσεις επιπτώσεων είναι μερικά από τα μέσα που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για το σκοπό αυτό.

Εν κατακλείδι

Οι στόχοι της βελτίωσης της ανθρώπινης και περιβαλλοντικής ευημερίας μπορούν να επιτευχθούν μέσω της αειφορίας και του κοινωνικού καλού, τα οποία καθίστανται δυνατά με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, δύο ισχυρές τεχνολογίες. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση έχουν τη δυνατότητα να βελτιώσουν σημαντικά τα πιο πιεστικά ζητήματα του κόσμου, όπως η φτώχεια, η πείνα, οι ασθένειες, η ανισότητα και η αδικία. Μπορούν επίσης να διευκολύνουν την αποτελεσματικότερη και αποδοτικότερη χρήση των ανθρώπινων και φυσικών πόρων και να μειώσουν τις βλαβερές συνέπειες της ανθρώπινης δραστηριότητας στο περιβάλλον και την κοινωνία.

Τα δεδομένα και η προστασία της ιδιωτικής ζωής, η προκατάληψη και η δικαιοσύνη, η ηθική και οι αξίες, το περιβάλλον και η κοινωνία είναι μερικοί μόνο από τους σοβαρούς κινδύνους και τις ανησυχίες που φέρνουν μαζί τους η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση. Τα ζητήματα αυτά πρέπει να αντιμετωπιστούν. Θα απαιτηθεί μια ολοκληρωμένη και συνεργατική προσέγγιση στην οποία θα συμμετέχουν διάφοροι φορείς και απόψεις, συμπεριλαμβανομένων των ερευνητών, των προγραμματιστών, των χρηστών, των νομοθετών, της κοινωνίας των πολιτών και του κοινού, για να ξεπεραστούν αυτά τα εμπόδια και οι κίνδυνοι και να αξιοποιηθούν πλήρως οι δυνατότητες και τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για το κοινωνικό καλό και τη βιωσιμότητα. Η εκπαίδευση και η ευαισθητοποίηση, η δέσμευση και η ένταξη, η καινοτομία και η ρύθμιση, η αξιολόγηση και η επίδραση αποτελούν όλα σημαντικά στοιχεία αυτής της στρατηγικής.