Безопасность и предвзятость искусственного интеллекта Распутывание сложной цепи обучения искусственного интеллекта.
Безопасность и предвзятость искусственного интеллекта.
Проблемы безопасности и предвзятости искусственного интеллекта являются срочными, но сложными задачами для исследователей в области безопасности. Поскольку искусственный интеллект интегрируется во все сферы общества, понимание его процесса разработки, функциональности и потенциальных недостатков является важным.
Лама Начман, директор лаборатории исследования интеллектуальных систем в лабораториях Intel, сказала, что включение мнения разнообразного спектра экспертов в области в процесс обучения искусственного интеллекта является необходимым. Она говорит: “Мы предполагаем, что система искусственного интеллекта учится у эксперта в области, а не у разработчика искусственного интеллекта… Человек, обучающий систему искусственного интеллекта, не понимает, как программировать такую систему… и система может автоматически создавать модели распознавания действий и диалога.”
Также: Первый в мире саммит по безопасности искусственного интеллекта пройдет в Блетчли-парке, доме кодировщиков времен Второй мировой войны
Это представляет собой захватывающую, но потенциально затратную перспективу, с возможностью продолжения улучшения системы при взаимодействии с пользователями. Начман объясняет: “Есть части, которые вы абсолютно можете использовать из общего аспекта диалога, но есть много вещей, связанных с… спецификой того, как люди выполняют действия в физическом мире, что отличается от того, что вы делали бы в ChatGPT. Это указывает на то, что хотя существующие технологии искусственного интеллекта предлагают отличные системы диалога, переход к пониманию и выполнению физических задач представляет собой совершенно другую проблему”, – сказала она.
Она сказала, что безопасность искусственного интеллекта могут быть подвергнуты риску из-за нескольких факторов, таких как плохо определенные цели, недостаточная устойчивость и непредсказуемость реакции искусственного интеллекта на конкретные входные данные. Когда система искусственного интеллекта обучается на большом наборе данных, она может усвоить и воспроизводить вредное поведение, обнаруженное в данных.
- Очевидно, Трамп не продал Мар-а-Лаго.
- 20 реальных способов зарабатывать деньги, находясь дома
- Повышение качества обслуживания клиентов Раскрытие силы оценок
Предрассудки в системах искусственного интеллекта также могут привести к несправедливым результатам, таким как дискриминация или несправедливое принятие решений. Предрассудки могут проникать в системы искусственного интеллекта различными способами, например, через данные, используемые для обучения, которые могут отражать предубеждения, присутствующие в обществе. Поскольку искусственный интеллект продолжает проникать в различные аспекты человеческой жизни, потенциал нанесения вреда из-за предвзятых решений значительно возрастает, что подчеркивает необходимость эффективных методологий для обнаружения и смягчения этих предрассудков.
Также: 4 вещи, которые может делать Claude AI, но не может ChatGPT
Еще одной проблемой является роль искусственного интеллекта в распространении дезинформации. По мере того, как доступность сложных инструментов искусственного интеллекта увеличивается, растет риск их использования для создания обманчивого контента, который может вводить в заблуждение общественное мнение или продвигать ложные навязывания. Последствия могут быть далеко идущими, включая угрозы демократии, общественного здоровья и социальной согласованности. Это подчеркивает необходимость создания надежных контрмер для смягчения распространения дезинформации с помощью искусственного интеллекта и проведения постоянных исследований для опережения развивающихся угроз.
Также: Вот мои 5 любимых инструментов искусственного интеллекта для работы
С каждым нововведением возникает неизбежный набор проблем. Начман предложила разрабатывать системы искусственного интеллекта, которые “соответствуют человеческим ценностям” на высоком уровне, и предлагает рисковый подход к разработке искусственного интеллекта, который учитывает доверие, ответственность, прозрачность и объяснимость. Решение проблем искусственного интеллекта сейчас поможет обеспечить безопасность будущих систем.
