Megoldás az árnyék mesterséges intelligencia problémájára
A mesterséges intelligencia (AI) a legmélyebb technológiai áttörések közé tartozik, és számos iparágban számos előnyt és lehetőséget kínál. Mindazonáltal az újonnan felmerülő új problémák, például az árnyék mesterséges intelligencia kihívásának szempontját nem lehet figyelmen kívül hagyni mindezen új innovációk fejlődése mellett.
A mesterséges intelligencia árnyékprobléma megértése
A titkos mesterséges intelligencia, feltételezzük, az átláthatóság és ellenőrzés nélkül működtetett rejtett mesterséges intelligencia a legnagyobb probléma, amelyet meg kell oldani ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia biztonságos és hasznos módon használható legyen. Azt tapasztaljuk azonban, hogy ezek az intelligens rendszerek többnyire a háttérben működnek, és olyan döntéseket hoznak, amelyek irányítják a rendszer áldozatainak kimenetelét és sorsát, anélkül, hogy képet kapnánk az ügyükről. A mesterséges intelligencia színe alatt két formája is megjelenhet, mint például a csaló algoritmusok, az elfogult modellek és a jogosulatlan mesterséges intelligencia programok.
Az árnyék mesterséges intelligencia vitáját az egyre erősebb és hozzáférhetőbb mesterséges intelligencia szoftverek és hardverek táplálják. Mivel a mesterséges intelligencia egyre olcsóbbá és egyszerűbbé válik a mindennapi életben, a szervezetek anélkül használhatnak mesterséges intelligencia rendszereket, hogy tisztában lennének azok következményeivel, vagy foglalkoznának az etikai következményekkel és a jogi szabályozásokkal.
A mesterséges intelligencia árnyékprobléma következményei
A mesterséges intelligencia álnévtelen hatalma számos sürgető kérdést vet fel, például a társadalom, az üzleti vállalatok és a magánszemélyek számára.
Etikai aggályok
Az árnyék mesterséges intelligenciához hasonló elfogult kezelés kockázatai még nagyobb egyenlőtlenséghez vezethetnek. Ezek a rendszerek például erősíthetik az előítéleteket, vagy ugyanezek az előítéletek vezérelhetik őket, mivel a rendszereket elfogult adatokra építették, vagy továbbá azért, mert nem estek át megfelelő felügyeleten és ellenőrzésen.
Szabályozási kockázatok
A nem felügyelt és ellenőrizetlen autonóm mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek nem felelnek meg a jogszabályoknak, az adatvédelmi követelmények, a biztonsági és egyéb előírások megsértéséhez vezethetnek, és ezért jogi és pénzügyi következményekkel járhatnak.
Reputációs károk
Az etikai szempontból kudarcot valló vagy a vállalatok számára káros eredményeket hozó, nem megfelelően működő mesterséges intelligencia-technológiák példái negatív fényt vethetnek a márkára. Az ilyen helyzetek többek között a fogyasztói bizalom és a márkaismertség elvesztését eredményezhetik.
Biztonsági fenyegetések
Veszélyt jelenthet, ha egy mesterséges intelligencia rendszerhez rosszindulatú szándékkal fér hozzá egy szervezet, még akkor is, ha nem katonai vagy bűnüldözési szándékkal. Az ilyen, áthatolhatatlan falak mögötti mesterségesintelligencia-rendszerek belépési ponttá válhatnak kritikus rendszerek célba vételére, ami adatbetörésekhez, kritikus infrastruktúra feltárásához stb. vezethet.
Stratégiák az árnyék mesterséges intelligencia problémájának kezelésére
Stratégiák az árnyék mesterséges intelligencia kezelésére, a biztonságos, megfelelő és hatékony mesterséges intelligencia biztosítása érdekében.
Átláthatóság és elszámoltathatóság
A vállalatoknak és a kormányoknak el kell kötelezniük magukat a mesterséges intelligencia-alkalmazások és rendszerek létrehozásával és használatával kapcsolatos átláthatóság és elszámoltathatóság növelése mellett. Ez azért van így, mert ez magában foglalja a mesterséges intelligencia algoritmusait, adatforrásait és döntéshozatali folyamatait dokumentáló mechanizmusok létrehozását, hogy azok nyomon követhetővé és ellenőrizhetővé váljanak.
A mesterséges intelligencia etikus irányítása
Az erős etikus mesterséges intelligencia-irányítási keretek kialakítása tehát döntő lépés lehet az árnyék mesterséges intelligencia néhány hátrányának leküzdésében. Ehhez nem csupán egy világos etikai keret és követendő normák meghatározására van szükség, hanem felülvizsgálati és felügyeleti architektúrák kialakítására is.
Oktatás és tudatosság
A mesterséges intelligencia állampolgárságának fejlesztése úgy érhető el, ha a fejlesztők, az adattudósok és a döntéshozók körében növeljük a mesterséges intelligencia etikájának, kockázatainak és legjobb gyakorlatainak megértését. Ez az egyetlen módja annak, hogy megakadályozzuk az árnyék mesterséges intelligencia terjedését. A mesterséges intelligencia etikájának biztosításában kulcsfontosságú tényezők lehetnek a képzési és oktatói tevékenységek, workshopok és oktatási segédeszközök.
Szabályozási megfelelés
A szervezeteknek garantálniuk kell a mesterséges intelligencia fejlesztésével és telepítésével kapcsolatos vonatkozó törvényeknek, szabályozásoknak és szabványoknak való megfelelést. Ezek lehetnek adatvédelmi szabályozások (mint a GDPR), magánjogi eszközök és joghatósági megközelítések, valamint a mesterséges intelligencia irányításának új fejlesztései.
Együttműködés és partnerségek
Az összes iparági szereplő, a jogalkotók, a tudományos élet és a civil társadalom részvétele segít hatékonyabbá tenni az „árnyék mesterséges intelligencia” problémája elleni folyamatos küzdelmet. A közös munka révén az érdekeltek lehetőséget kapnak a legjobb gyakorlatok megosztására, a jelenlegi szabványokkal kapcsolatos együttműködésre és olyan iránymutatások létrehozására, amelyek a lehető legfelelősségteljesebbé teszik a mesterséges intelligencia fejlesztését.
Folyamatos nyomon követés és értékelés
Rendszeresen ellenőrizni kell a mesterséges intelligencia rendszerek teljesítményét, viselkedését és következményeit. Ez az irányítási mechanizmus lehetővé teszi az árnyék mesterséges intelligencia eseteinek felderítését és megoldását. A szervezeteknek ki kell alakítaniuk a folyamatos nyomon követés, visszajelzés és teljesítményértékelés módozatait, hogy biztosak lehessenek abban, hogy a mesterséges intelligenciaeszközök etikusan és funkcionálisan működnek.
