Šešėlinio dirbtinio intelekto problemos sprendimas

Dirbtinis intelektas (DI) priskiriamas prie didžiausių technologinių laimėjimų ir teikia daugybę privalumų bei galimybių daugelyje pramonės šakų. Nepaisant to, greta visų šių naujausių inovacijų plėtros negalima ignoruoti naujų kylančių problemų, tokių kaip šešėlinio dirbtinio intelekto iššūkis, aspekto.

Šešėlinės dirbtinio intelekto problemos supratimas

Slaptasis dirbtinis intelektas, kaip manome, slaptasis dirbtinis intelektas, kuris veikia neskaidriai ir nekontroliuojamas, yra didžiausia problema, kurią reikia išspręsti, kad dirbtinį intelektą būtų galima naudoti saugiai ir naudingai. Tačiau pastebime, kad šios intelektinės sistemos dažniausiai veikia fone, priimdamos sprendimus, kurie kontroliuoja rezultatus ir sistemos aukų likimą, nesusipažindamos su jų atveju. Po dirbtinio intelekto spalva gali išryškėti dvi formos, pavyzdžiui, nesąžiningi algoritmai, šališki modeliai ir neautorizuotos dirbtinio intelekto programos.

Šešėlinio dirbtinio intelekto kontroversiją skatina vis galingesnė ir prieinamesnė dirbtinio intelekto programinė ir techninė įranga. Dirbtiniam intelektui tampant vis pigesniam ir paprastesniam diegti kasdieniame gyvenime, subjektai gali naudoti dirbtinio intelekto sistemas nežinodami jų pasekmių ir nesirūpindami etinėmis pasekmėmis bei teisinėmis nuostatomis.

Šešėlinės dirbtinio intelekto problemos pasekmės

Dirbtinio intelekto pseudonimų galia kelia keletą aktualių problemų, pavyzdžiui, visuomenei, verslo korporacijoms ir privatiems asmenims.

Etiniai klausimai

Tokio šališko traktavimo, kaip šešėlinis dirbtinis intelektas, rizika gali lemti dar didesnę nelygybę. Pavyzdžiui, šios sistemos gali sustiprinti išankstinį nusistatymą arba būti skatinamos to paties išankstinio nusistatymo, nes sistemos buvo sukurtos remiantis šališkais duomenimis arba, dar daugiau, dėl to, kad jos nebuvo pakankamai prižiūrimos ir kontroliuojamos.

Reguliavimo rizika

Neprižiūrimos ir nekontroliuojamos autonominės dirbtinio intelekto sistemos, kurios neatitinka reikalavimų, gali lemti duomenų privatumo reikalavimų, saugumo ir kitų teisės aktų pažeidimus, todėl gali kilti teisinių ir finansinių pasekmių.

Žala reputacijai

Nevaldomų dirbtinio intelekto technologijų, kurios etikos požiūriu būtų nesėkmingos arba suteiktų žalingų rezultatų įmonėms, pavyzdžiai gali neigiamai nušviesti prekės ženklą. Dėl tokių situacijų gali sumažėti vartotojų pasitikėjimas, sumažėti prekės ženklo žinomumas ir kt.

Grėsmės saugumui

Grėsmė gali kilti, kai prie dirbtinio intelekto sistemos prisijungia piktavališkų ketinimų turintis subjektas, net jei jis neturi karinių ar teisėsaugos ketinimų. Tokios dirbtinio intelekto sistemos, esančios už nepralaidžių sienų, gali tapti prieigos tašku, per kurį galima nusitaikyti į kritines sistemas, dėl ko gali būti pažeisti duomenys, atskleista kritinė infrastruktūra ir pan.

Šešėlinio dirbtinio intelekto problemos sprendimo strategijos

Šešėlinio dirbtinio intelekto valdymo strategijos, užtikrinančios saugų, reikalavimus atitinkantį ir veiksmingą dirbtinį intelektą.

Skaidrumas ir atskaitomybė

Įmonės ir vyriausybės turėtų įsipareigoti didinti skaidrumą ir atskaitomybę dėl dirbtinio intelekto programų ir sistemų kūrimo ir naudojimo. Taip yra todėl, kad tai reiškia, jog reikia sukurti mechanizmus, kurie leistų dokumentuoti dirbtinio intelekto algoritmus, duomenų šaltinius ir sprendimų priėmimo procesus, kad juos būtų galima atsekti ir patikrinti.

Etiškas dirbtinio intelekto valdymas

Taigi stiprių etiško dirbtinio intelekto valdymo sistemų sukūrimas galėtų būti esminis žingsnis siekiant įveikti kai kuriuos šešėlinio dirbtinio intelekto trūkumus. Tam reikia ne tik nustatyti aiškią etinę sistemą ir standartus, kurių reikia laikytis, bet ir įdiegti peržiūros ir priežiūros struktūras.

Švietimas ir informuotumas

Ugdyti dirbtinio intelekto pilietiškumą galima didinant kūrėjų, duomenų mokslininkų ir sprendimų priėmėjų supratimą apie dirbtinio intelekto etiką, riziką ir geriausią praktiką. Tai vienintelis būdas užkirsti kelią šešėlinio dirbtinio intelekto plitimui. Mokymo ir mokymo veikla, seminarai ir švietimo priemonės gali būti pagrindiniai veiksniai, padedantys užtikrinti dirbtinio intelekto etiką.

Reguliavimo reikalavimų laikymasis

Organizacijos turi užtikrinti, kad būtų laikomasi atitinkamų įstatymų, reglamentų ir standartų, susijusių su dirbtinio intelekto kūrimu ir diegimu. Tai gali būti duomenų apsaugos reglamentai (pavyzdžiui, BDAR), privatinės teisės priemonės ir jurisdikciniai požiūriai, taip pat naujai plėtojamas dirbtinio intelekto valdymas.

Bendradarbiavimas ir partnerystė

Visų pramonės subjektų, teisės aktų leidėjų, akademinės bendruomenės ir pilietinės visuomenės dalyvavimas padės veiksmingiau tęsti kovą su „šešėlinio dirbtinio intelekto” problema. Bendradarbiaudamos suinteresuotosios šalys turės galimybę dalytis gerąja patirtimi, bendradarbiauti dėl galiojančių standartų ir kurti gaires, kurios užtikrins kuo atsakingesnį dirbtinio intelekto vystymąsi.

Nuolatinė stebėsena ir vertinimas

Reikėtų periodiškai tikrinti dirbtinio intelekto sistemų veikimą, elgseną ir pasekmes. Šis valdymo mechanizmas leis aptikti ir išspręsti šešėlinio dirbtinio intelekto atvejus. Organizacijos turi sukurti nuolatinės stebėsenos, grįžtamojo ryšio ir veiklos vertinimo būdus, kad įsitikintų, jog dirbtinio intelekto priemonės veikia etiškai ir funkcionaliai.