Ülevaade tehisintellekti probleemidest

Tehisintellekt annab inimelule jätkuvalt juurdekasvu. Mckinsey raporti kohaselt lisab tehisintellekt aastaks 2030 maailmamajandusse 13 triljonit dollarit, mis moodustab umbes 16% kogu maailma osakaalust. Vaatamata käegakatsutavatele ja rahalistele eelistele on AI-l mitmesuguseid puudusi ja probleeme, mis pärsivad selle laialdast kasutuselevõttu. Probleemid hõlmavad ohutust, usaldust, arvutusvõimsust, muret töökoha kaotuse pärast jne.

Tehisintellektiga seotud suuremad probleemid

Järgnevalt on toodud mõned peamised probleemid, mis on seotud tehisintellekti ja selle võimalike lahendustega.

1. Töökoha kaotamise probleem

Kunstliku intelligentsusega seotud töökoha kaotamisega seotud probleemid on olnud paljudes ärijuhtumites ja akadeemilistes uuringutes. Oxfordi uuringu kohaselt on automatiseerimine 2030ndate keskpaigaks ohustatud enam kui 47% Ameerika töökohtadest. Maailma majandusfoorumi kohaselt asendab tehisintellekti automatiseerimine aastaks 2022 enam kui 75 miljonit töökohta. Mõned arvud on veelgi hirmutavad. Nagu teise Mckinsey raporti kohaselt, võiksid AI-baasidega robotid asendada 30% praegusest globaalsest tööjõust. AI-eksperdi ja riskikapitalisti Kai-Fu Lee sõnul asendatakse järgmise 10–15 aasta jooksul 40% maailma töökohtadest AI-põhiste robotitega. Madal sissetulek ja madala kvalifikatsiooniga töötajad mõjutavad seda muudatust kõige rängemalt. Kuna AI muutub päevaga targemaks, muutuvad isegi kõrgepalgalised ja kõrge kvalifikatsiooniga töötajad töökoha kaotamise suhtes haavatavamaks, kuna oskustööliste kõrgeid kulusid arvestades saavad ettevõtted oma töö automatiseerimisega paremaid marginaale. Neid töökoha kaotuse ja palgaga seotud probleeme saab lahendada, keskendudes järgmistele meetmetele.

  • Haridussüsteemi ümberkorraldamine ja suurema tähelepanu pööramine sellistele oskustele nagu kriitiline mõtlemine, loovus ja innovatsioon, kuna neid oskusi on raske korrata.
  • Nii avaliku kui ka erasektori investeeringute suurendamine inimkapitali arendamisse, et need vastaksid paremini tööstuse nõudlusele.
  • Tööturu olukorra parandamine, vähendades nõudluse ja pakkumise lõhet ning andes tõuke gigmajandusele.

2. Ohutusprobleem

Tehisintellektiga seotud ohutusprobleemid on alati olnud palju. Kui eksperdid, nagu Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, avaldavad muu hulgas AI ohutusega seotud muret, peaksime arvestama selle ohutusprobleemidega. On olnud palju juhtumeid, kus tehisintellekt on valesti läinud, kui Twitter Chabot hakkas kuritahtlikke ja natsimeelseid meelsusi sõnastama ning muudel juhtudel, kui Facebooki AI-robotid hakkasid üksteisega suhtlema keeles, millest keegi teine ​​aru ei saaks, viies projekti lõpuks Lülita välja.

Tehisintellekt teeb inimkonnale midagi kahjulikku tõsiselt. Näiteks on tegemist autonoomsete relvadega, mida saab programmeerida tapma teisi inimesi. Samuti on otsesed mured seoses AI-ga, mis moodustab „omaenda mõistuse“ ega väärtusta inimelu. Selliste relvade kasutuselevõtmise korral on selle tagajärgede tagasivõtmine väga keeruline. Allpool on toodud meetmed nende murede leevendamiseks.

  • Meil peavad olema ranged eeskirjad, eriti kui tegemist on autonoomsete relvade loomise või katsetamisega
  • Selliseid relvi puudutavates küsimustes on vaja ülemaailmset koostööd, et tagada, et keegi ei satuks roti võistlusse
  • Selle süsteemi ohutu kasutamise tagamiseks on hädavajalik täielik läbipaistvus süsteemis, kus selliseid tehnoloogiaid on katsetatud

3. Usaldusega seotud probleem

Kuna tehisintellekti algoritmid muutuvad päevaga võimsamaks, toob see kaasa ka mitmeid usaldusega seotud probleeme seoses võimega teha õiglasi otsuseid ja inimkonna paremaks muutmiseks. Kui AI jõuab aeglaselt inimese tasemel kognitiivsete võimeteni, muutub usalduse küsimus veelgi olulisemaks. On mitmeid rakendusi, kus AI toimib musta kasti kujul. Näide - kõrgsagedusliku kaubavahetuse korral pole isegi programmi arendajatel head arusaamist alusest, millel AI tehingu tegi. Mõned silmatorkavamad näited hõlmavad Amazoni AI-l põhinevat algoritmi samal päeval kohaletoimetamiseks, mis oli tahtmatult kallutatud musta naabruskonna vastu. Teine näide oli alternatiivsete sanktsioonide korrigeerivate õiguserikkujate juhtimisprofiilid (COMPAS), kus tehisintellekti algoritm kahtlustatavate profiilide koostamisel oli eelarvamuslik musta kogukonna suhtes. .

Järgnevalt on toodud mõned neist meetmetest, mida saab tehisintellekti usaldusega seotud probleemide ületamiseks võtta

  • Kõik suuremad tehisintellekti pakkujad peavad looma AI juurutamisel usaldus- ja läbipaistvuspõhimõtted. Neid põhimõtteid peavad religioosselt järgima kõik tehisintellekti arendamise ja kasutamisega seotud sidusrühmad
  • Kõik sidusrühmad peaksid olema teadlikud AI-algoritmiga kaasnevatest eelpingetest ning neil peaks olema kindel kallutatuse tuvastamise mehhanism ja viisid, kuidas seda käsitleda
  • Teadlikkus on veel üks võtmetegur, mis mängib olulist rolli usalduse lõhe ületamisel. Kasutajaid peaks tundma AI toimingud, selle võimalused ja isegi tehisintellektiga seotud puudujäägid.

4. Arvutusprobleem

Tehisintellekti algoritm hõlmab tohutu hulga andmete analüüsimist, mis nõuavad tohutult arvutusvõimsust. Siiani tegeleti probleemiga pilvandmetöötluse ja paralleelse töötlemise abil. Kuna andmemaht suureneb ja keerulisem süvaõppe algoritm tuleb ka peavoolu, ei piisa tänapäevasest arvutusvõimsusest keeruka nõude rahuldamiseks. Vajame rohkem salvestus- ja arvutusvõimsust, mis suudab hakkama saada andmete ekstreemsete ja Zettabytes'ide krigistamisega.

Kvantarvutusega saab töötlemiskiiruse probleemi lahendada keskmises ja pikas perspektiivis

Kvantteooria, mis põhineb kvantteooria kontseptsioonidel, võib olla vastus arvutusvõimsuse probleemide lahendamisele. Kvantarvutamine on 100 miljonit korda kiirem kui tavaline arvuti, mida me kodus kasutame. Ehkki praegu on see teadusuuringute ja katseetapis. Erinevate ekspertide hinnangu kohaselt näeme selle üldist rakendamist järgmise 10–15 aasta jooksul.

Ülalnimetatud probleeme pole kindlasti võimatu lahendada, kuid see nõuab nii tehnoloogia kiiret arengut kui ka inimeste koostööd. Ehkki oleme tehnoloogia arenguga hästi kursis, on meil veel pikk tee minna, et välja töötada põhimõtted, metoodika ja raamistikud tagamaks, et sellist võimsat tehnoloogiat nagu AI ei kasutata valesti ega rakendata valesti, mis võib põhjustada soovimatuid tagajärgi.

Soovitatavad artiklid

See on tehisintellekti probleemide juhend. Siin käsitleme tehisintellekti AI-ga seotud peamisi probleeme ja selle võimalikke lahendusi. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Tehisintellekti eelised
  2. Tehisintellekti tehnoloogia
  3. Tehisintellekti tüübid
  4. Tehisintellekti tööriistad
  5. Tehisintellekti tähtsus

Kategooria:

Suured andmed