Dirbtinio intelekto derinimo perspektyvos ir rizika

Informatec Digital » Ištekliai » Dirbtinio intelekto derinimo perspektyvos ir rizika

La dirbtinio intelekto derinimas su visais mūsų gyvenimo aspektais Tai vyksta daug greičiau, nei dauguma organizacijų ir asmenų galėjo įsivaizduoti. Nuo pirmųjų rekomendacijų algoritmų per rekordiškai trumpą laiką perėjome prie generatyvinių modelių, galinčių rašyti ataskaitas, analizuoti sutartis, kurti itin realistiškus vaizdus ir automatiškai priimti sprendimus svarbiuose verslo procesuose.

Šis spartus plėtimasis atveria daugybę galimybių, bet ir Tai kelia pavojų, etinių dilemų ir reguliavimo iššūkių. Tai problemos, kurių negalima ignoruoti. Svarbu ne rinktis tarp apokaliptinės vizijos ar naivaus technologinio optimizmo, o ramiai suprasti, ką iš tikrųjų daro dabartinė dirbtinio intelekto sistema, ko nedaro, kur ji teikia daugiausia vertės ir kur gali tapti rimta problema, jei nebus valdoma išmintingai.

Ką šiandien suprantame kaip dirbtinį intelektą?

Kalbėdami apie dirbtinį intelektą kasdieniame gyvenime, iš tikrųjų turime omenyje rinkinį optimizavimo algoritmai ir statistiniai modeliai, apmokyti dideliais duomenų kiekiaisTai ne sąmoningos mašinos ar „smegenys“, mąstančios kaip žmogus, o sistemos, kurios mokosi modelių ir generuoja rezultatus, kurie yra naudingi (arba tikėtini) atliekant labai specifines užduotis.

Verslo pasaulyje DI išpopuliarėjo dėl to, kad Tai leidžia automatizuoti įprastas užduotis, analizuoti didžiules duomenų bazes ir padėti priimti sprendimus. tokiu tikslumu ir greičiu, kokio nepasiekia žmonių komanda. Nuo medicininės diagnostikos iki ankstyvo finansinio sukčiavimo nustatymo – naudojimo atvejų daugėja visuose sektoriuose.

Tačiau svarbu atskirti vadinamuosius Ribotas dirbtinis intelektas (tą, kuris sprendžia konkrečias problemas: vaizdų klasifikavimą, tekstų vertimą, turinio rekomendacijas...) ir hipotetinę Bendrasis dirbtinis intelektaskuri siektų samprotauti apie bet kokią užduotį kaip žmogus. Šiuo metu tai, ką mes plačiai naudojame, yra ribotos sistemos, kad ir kokie įspūdingi atrodytų tokie modeliai kaip „ChatGPT“, „Bard“ ar „DALL-E“.

Šie modeliai, ypač kalbos modeliai, yra sukurti tam, kad apskaičiuoti labiausiai tikėtiną ir socialiai priimtiną atsaką Gavus informaciją, jie nesupranta pasaulio ar neturi savo tikslų. Jie imituoja samprotavimus, bet po jais slypi sudėtingi statistiniai skaičiavimai, o ne sąmonė ar ketinimai.

Kaip veikia dirbtinis intelektas: pagrindiniai metodai

Dauguma šiuolaikinių dirbtinio intelekto programų remiasi trimis pagrindiniais technologiniais elementais: mašininis mokymasis, gilusis mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimasprie kurio pridedama kompiuterinė rega viskam, kas susiję su vaizdais ir vaizdo įrašais.

Mašininis mokymasis arba automatinis mokymasis

Mašininis mokymasis (ML) yra šaka, kuri daugiausia dėmesio skiria kurti algoritmus, gebančius mokytis iš duomenųnereikalaujant aiškiai programuoti kiekvienos taisyklės. Sistema randa modelius ir, remdamasi jais, pateikia prognozes, klasifikacijas arba rekomendacijas.

Prižiūrimo mokymosi metu modeliai yra apmokomi su pažymėti duomenys, rodantys teisingą atsakymą (pavyzdžiui, ar operacija buvo nesąžininga, ar ne). Kita vertus, neprižiūrimo mokymosi metu algoritmas aptinka paslėptas struktūras ir grupes nepažymėtuose duomenyse, o tai labai naudinga segmentuoti klientus, aptikti anomalijas arba grupuoti elgesį.

Tipiškas pramonės pavyzdys yra mašininio mokymosi naudojimas analizuoti gamyklinių jutiklių duomenis realiuoju laiku (temperatūra, vibracijos, naudojimo ciklai) ir numatyti, kada mašina suges, taip sudarant sąlygas atlikti nuspėjamąją priežiūrą.

Gilus mokymasis

Gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi porūšis, kuris naudoja daugiasluoksniai dirbtiniai neuroniniai tinklai išmokti vis sudėtingesnių duomenų reprezentacijų. Šie tinklai yra įkvėpti smegenų struktūros, nors jų tikrasis veikimas gerokai skiriasi nuo biologinio.

Dėl gilaus mokymosi tokios programos kaip balso atpažinimas, pažangi kompiuterinė rega, rekomendacijų sistemos arba autonominis vairavimasTurėdami prieigą prie milžiniškų duomenų rinkinių ir skaičiavimo galios, šie tinklai gali aptikti labai subtilius ryšius, kurių anksčiau buvo neįmanoma modeliuoti.

Pavyzdžiui, tokiuose sektoriuose kaip automobilių pramonė naudojamas gilusis mokymasis Kamerų vaizdų, radaro ir lidaro duomenų interpretavimas autonominio automobilio, įvertinti atstumus, numatyti trajektorijas ir beveik akimirksniu priimti sprendimus dėl manevrų.

Natūralios kalbos apdorojimas

Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) yra susijęs su sistemų įgalinimu suprasti, analizuoti ir kurti žmonių kalbątiek teksto, tiek balso. Tai apima tokias užduotis kaip dokumentų klasifikavimas, tekstų santraukų rengimas, vertimas, atsakinėjimas į klausimus ar pokalbių vedimas.

Dabartiniai dideli kalbų modeliai (LLM) gali aptikti sintaksės struktūras ir semantinius niuansus dideliuose teksto kiekiuoseTai leidžia jiems pateikti stebėtinai natūralius atsakymus. Jie naudojami pokalbių robotuose, virtualiuose asistentuose, nuotaikų analizėje, klientų aptarnavime ir vidinėje įmonių palaikymo sferoje.

kompiuterinis matymas

Mašininis matymas orientuotas į mašinų įgalinimą interpretuoti vaizdus ir vaizdo įrašus su detalumo lygiu, panašiu į žmogausKeletas pavyzdžių yra objektų aptikimas, veidų atpažinimas, simbolių skaitymas, matmenų matavimas arba pramoninės dalies defektų nustatymas.

Ši technologija tapo pagrindiniu komponentu kokybės kontrolė gamyklose, stebėjimo sistemos, medicininė vaizdinė diagnostika ir papildytos realybės patirtis, be daugelio kitų panaudojimo būdų.

Dirbtinio intelekto privalumai ir galimybės

Ekonominiu ir socialiniu lygmeniu DI atveria duris nauja produktų, paslaugų ir verslo modelių inovacijų bangaPavyzdžiui, Europoje tai laikoma esminiu tokių sektorių kaip žalioji ekonomika, transformacijos varikliu. pramoninės technologijosžemės ūkis, sveikata, turizmas ar mada.

Verslo pasaulyje vienas didžiausių dirbtinio intelekto privalumų yra... pasikartojančių procesų ir nuobodžių užduočių automatizavimasFiziniai robotai ir išmanioji programinė įranga gali atlikti mechanines operacijas, klasifikuoti incidentus, generuoti standartinius atsakymus arba išgauti duomenis, taip atlaisvindami žmonių laiką kūrybinėms ir strateginėms užduotims.

Dar vienas svarbus privalumas yra galimybė sumažinti žmogiškąsias klaidas atliekant daug pasikartojančių ar didelio tikslumo reikalaujančių veiksmųNuo detalių mikrodefektų aptikimo naudojant infraraudonųjų spindulių kameras iki automatinio duomenų įvedimo – dirbtinis intelektas sumažina klaidų skaičių ir pagerina įvykių atsekamumą.

Tuo pačiu metu, išmaniosios sistemos prisideda puikus tikslumas analizuojant didelius informacijos kiekiusTai sukuria naudingus rodiklius, padedančius priimti sprendimus dėl investicijų, koreguoti kainas, nustatyti darbuotojų skaičių arba pertvarkyti procesus. Šis analitinis pajėgumas pagerina verslo sprendimų kokybę.

Sveikatos priežiūros srityje dirbtinis intelektas jau naudojamas remti diagnozes, pagrįstas medicininiais vaizdais, kurti individualizuotą gydymą ir paspartinti vaistų atradimąBankininkystės ir finansų srityje tai padeda aptikti sukčiavimą, įvertinti kredito riziką ir automatizuoti operacijas akcijų rinkose.

Viešosios paslaugos taip pat naudingos: Transporto optimizavimas, išmanus atliekų tvarkymas, energijos taupymas, individualizuotas švietimas ar efektyvesnė e. valdžia Tai aiškios taikymo sritys. Analitikai taip pat atkreipia dėmesį, kad atsakingas dirbtinio intelekto naudojimas gali prisidėti prie demokratijos stiprinimo, padedant kovoti su dezinformacija, aptikti kibernetines atakas ir pagerinti viešųjų pirkimų procesų skaidrumą.

Generatyvusis dirbtinis intelektas: naujas šuolis galimybių srityje... ir rizikose

Generatyviojo dirbtinio intelekto atsiradimas žymi lūžio tašką, nes šios sistemos gali kurti originalų ir įtikinamą turinįTechniniai tekstai, vaizdai, garso įrašai, vaizdo įrašai ar kodas ir praktiniai pavyzdžiai, pvz. Kaip sukurti „WhatsApp“ lipdukus naudojant „ChatGPT“.

Įmonėms tai atveria galimybę daug greičiau kurti dokumentus, rinkodaros kampanijas, ataskaitas ar prototipustaip pat komandų rėmimas produktyvumo kopilotais. Tačiau tai taip pat kelia papildomų iššūkių, susijusių su kokybe, intelektine nuosavybe, saugumu ir reputacija.

Viena iš labiausiai matomų rizikų yra generavimas neteisinga informacija arba „haliucinacijos“Modelis sukuria duomenis ar nuorodas, kurie atrodo įtikinami, bet neatitinka realybės. Jei tai netinkamai peržiūrėta, gali būti klaidingų sprendimų priežastis, ypač tokiose svarbiose srityse kaip sveikatos apsauga, teisė ar finansai.

Prie to prisideda ir klausimas dėl informacijos saugumas ir privatumasJei modeliui pateikiami jautrūs duomenys (klientai, pacientai, verslo strategija) be tinkamų apsaugos priemonių, kyla informacijos nutekėjimo, reguliavimo nesilaikymo arba netinkamo pakartotinio naudojimo rizika.

Be to, generatyvinis dirbtinis intelektas gali skatinti per didelė technologinė priklausomybė, didėjant su didelių modelių naudojimu susijusioms išlaidoms, turinys ir pasiūlymai gali būti pernelyg vienodi, taip sumažinant prekių ženklų diferenciaciją, jei jie visi naudoja tas pačias priemones jų neasmenindami.

Dirbtinio intelekto keliamos rizikos

Be generatyvinio aspekto, masinis dirbtinio intelekto diegimas atneša ir kitų privalumų. Struktūrinė rizika, daranti įtaką užimtumui, pagrindinėms teisėms, saugumui ir ekonominiam stabilumuiJų supratimas yra būtinas norint mokėti juos valdyti.

Darbo vietų praradimas ir įgūdžių trūkumas

Dirbtinio intelekto valdoma automatizacija turi dviprasmišką poveikį užimtumui: Tai panaikina tam tikras pareigas, transformuoja kitas ir sukuria naujas profesijas.Administracinės užduotys, labai įprastas biuro darbas arba pagrindinės kontrolės užduotys yra ypač pažeidžiamos.

Be aiškios politikos, profesinis perkvalifikavimas ir įgūdžių atnaujinimasDaugelis žmonių gali likti nuošalyje darbo rinkoje, o tai dar labiau padidintų esamą nelygybę. Planinėje ekonomikos sistemoje šis perėjimas galėtų būti geriau organizuotas; dabartiniame kapitalizme jis dažniausiai reiškia nestabilumą ir nesaugumą, kol prisitaiko gamybos struktūra.

Algoritminiai šališkumai ir diskriminacija

Algoritmai dažnai mokosi iš istorinių duomenų Jie atspindi esamus išankstinius nusistatymus, nelygybę ir galios struktūrasJei šie šališkumai neištaisomi, sistemos juos atkuria ir sustiprina įdarbinimo procesuose, paskolų tvirtinime, draudimo valdyme ar net teismų sistemoje.

Jau žinome personalo atrankos modelių atvejų, kurie Jie sistemingai bausdavo moteris nes jie buvo apmokyti naudojant daugiausia vyriškus šablonus arba rasiškai šališkus nusikalstamumo rizikos vertinimo įrankius. Norint sumažinti šią riziką, reikalingi nepriklausomi auditai, įvairios kūrimo komandos ir subalansuoti bei peržiūrėti mokymo duomenys.

Privatumas, stebėjimas ir pagrindinės teisės

Dirbtinis intelektas veikia geriau, kuo daugiau duomenų jis turi, o tai skatina masinis asmeninės informacijos rinkimasVeido atpažinimo sistemos, sekimas internete, išsamių elgesio profilių kūrimas ar socialinių tinklų analizė gali pažeisti privatumą ir, patekusios į netinkamas rankas, tapti stebėjimo įrankiais.

Europos teisės aktai (įskaitant būsimą Dirbtinio intelekto įstatymą) daugiausia dėmesio skiria didelės rizikos naudojimo ribojimui, pavyzdžiui, masinis biometrinis identifikavimas arba automatizuotas sprendimų priėmimas be žmogaus įsikišimo galimybėsNepaisant to, piktnaudžiavimo pavojus išlieka, ypač situacijose, kai demokratinė priežiūra yra mažesnė.

Saugumas, kibernetinės atakos ir kenkėjiškas naudojimas

Dirbtinis intelektas yra dviašmenis kardas: jis gali daug nuveikti geriau užkirsti kelią kibernetinio saugumo grėsmėms, jas aptikti ir į jas reaguotiTai taip pat gali padidinti užpuolikų galimybes. Kai kurios iš rizikų yra sukčiavimo apsimetant kampanijų automatizavimas, sudėtingesnių kenkėjiškų programų generavimas arba aptikimo sistemų apėjimas naudojant priešininkų pavyzdžius.

Karinėje ir nacionalinio saugumo srityje poveikis autonominiai ginklai, automatizuotos gynybos sistemos ir dirbtinio intelekto palaikoma kibernetinė kovaTarptautinė bendruomenė vis dar toli gražu neturi tvirto sutarimo dėl šių programų etinių ir teisinių ribų.

Informacijos manipuliavimas ir giluminės klastotės

Su generatyviniu dirbtiniu intelektu sukurti yra gana lengva netikri, bet labai patikimi vaizdo įrašai, garso įrašai ir vaizdaiTai vadinama giliosiomis klastotėmis. Šie kūriniai gali būti naudojami turto prievartavimui, politinėms manipuliacijoms, reputacijos išpuoliams ar masinėms dezinformacijos kampanijoms.

Tuo pačiu metu algoritmai, kurie suasmenina turinį socialinėje žiniasklaidoje, gali uždarant vartotojus aido kameroseTai sustiprina kraštutinius požiūrius ir dar labiau suskaldo viešąją sferą. Taigi dirbtinis intelektas tampa esamos dinamikos stiprintuvu, kurio aprėptį sunku kontroliuoti.

Sistemų nenuspėjamumas ir sudėtingumas

Modeliams tampant vis sudėtingesniems ir autonomiškesniems, Jų elgesys tampa vis mažiau skaidrus net ir jų kūrėjams.Dėl to sunku paaiškinti, kodėl buvo priimtas konkretus sprendimas, o tai yra labai svarbu reguliuojamose srityse.

Jei esminės funkcijos (sveikatos priežiūra, infrastruktūra, teisingumas, transportas) bus deleguotos neskaidrioms sistemoms, išaugs rizika, kad... sisteminiai gedimai, kaskadinis poveikis ir žmogaus kontrolės praradimasTodėl svarbu kurti paaiškinamus modelius, turinčius atsekamumą ir rankinio įsikišimo galimybę.

Etikos, reguliavimo ir atsakomybės iššūkiai

Dirbtinio intelekto iškilimas iškėlė sudėtingų problemų: Kas atsakingas, jei algoritmas padaro žalą? Kaip užtikrinamas sąžiningumas ir skaidrumas? Kokie apribojimai turėtų būti nustatyti? Tradiciniai reglamentai atsilieka nuo inovacijų tempo, ir tai sukuria teisines spragas.

Europos Sąjunga propaguoja dirbtinio intelekto įstatymą, kuris klasifikuoja programas pagal rizikos lygius ir nustato griežtesnius reikalavimus didelį poveikį darantiems sektoriams (sveikatos, transporto, užimtumo, teisingumo, saugumo). Numatyti įpareigojimai dėl dokumentacijos, audito, mokymo duomenų valdymo ir žmonių priežiūros.

Vienas ypač jautrus klausimas yra atsakomybė žalos atvejuJei autonominis automobilis sukelia avariją arba automatizuota sistema neteisėtai atmeta paskolos suteikimą, ar atsakingas techninės įrangos gamintojas, modelio kūrėjas, jį eksploatuojanti įmonė ar galutinis vartotojas? Pernelyg laisva sistema gali pakenkti kokybei, o per griežta – stabdyti inovacijas.

Tuo pačiu metu dirbtinio intelekto etika reikalauja daugiau nei formalaus įstatymų laikymosi. Organizacijos, kūrėjai ir reguliuotojai privalo susitarti dėl teisingumo, nediskriminavimo, pagarbos autonomijai ir žalos mažinimo principųO tam neišvengiamai reikalingos informuotos viešos diskusijos, kuriose dalyvautų ne tik įmonės ir vyriausybės, bet ir piliečiai bei susijusios grupės.

Dirbtinio intelekto valdymas organizacijose: nuo chaoso iki bendros sistemos

Daugelyje įmonių dirbtinio intelekto diegimas prasidėjo neoficialiai: Kiekvienas skyrius testuoja savo modelį arba integruoja išorinę paslaugą.Rinkodaros skyrius naudoja teksto generatorių, operacijų skyrius apmoko incidentų klasifikatorių, žmogiškųjų išteklių skyrius eksperimentuoja su CV atrankos įrankiais…

Šis „nuo modelio prie modelio“ metodas turi greičio pranašumą, tačiau vidutinės trukmės laikotarpiu jis sukelia technologinis susiskaldymas, pastangų dubliavimas ir kontrolės stokaAtsiranda dešimtys izoliuotų sprendimų, neturinčių bendros strategijos, atsekamumo ar bendrų sąnaudų ir vertės rodiklių.

Rizika kaupiasi: Nežinoma, kiek modelių yra gaminama, kokius duomenis jie naudoja ar kas juos prižiūri.Sprendimų įrašai yra nepilni, o tai trukdo atlikti vidaus ar reguliavimo auditus. O debesijos paslaugų sąskaitos nuolat auga, niekam neturint aiškaus grąžos vaizdo.

Alternatyva – judėti link centralizuota valdymo sistema kuri leidžia tęsti eksperimentus, tačiau remiantis bendru pagrindu: modelių katalogais, duomenų politika, prieigos kontrole, bendromis stebėjimo priemonėmis, atsekamumu ir rizikos vertinimu. Specializuotos architektūros, tokios kaip įmonių dirbtinio intelekto platformos, siekia tiksliai suderinti vietinį lankstumą su pasauline kontrole.

Be šios disciplinos dirbtinis intelektas tampa šaltiniu techninė skola, teisinis netikrumas ir išlaidų viršijimasTačiau kartu su juo tai tampa dar vienu strateginiu sluoksniu kibernetinio saugumo ar duomenų valdymo lygmeniu, galinčiu suteikti tvarių konkurencinių pranašumų.

Dirbtinio intelekto taikymas įmonių rizikos valdyme

Paradoksalu, bet daugelį su dirbtiniu intelektu susijusių grėsmių galima sušvelninti naudojant patį DI kaip sąjungininką rizikai valdyti organizacijose. Tokiose srityse kaip operacinė rizika, atitiktis reglamentams, kova su pinigų plovimu ir informacijos saugumas, jis jau naudojamas su gerais rezultatais.

Viena vertus, algoritmai leidžia išanalizuoti didelius kiekius vidinių ir išorinių duomenų per labai trumpą laiką, aptinkant anomalius elgesio modelius, nerimą keliančias tendencijas arba veiksnių derinius, kurie paprastai vyksta prieš atitinkamus incidentus.

Taip pat ypač vertingi yra nuspėjamieji modeliaiŠios priemonės padeda numatyti tam tikrų rizikų materializavimąsi remiantis istorinėmis tendencijomis. Tai leidžia planuoti prevencines priemones, stiprinti kontrolę arba pritaikyti draudimo apsaugą.

Sukčiavimo prevencijos srityje dirbtinis intelektas gali stebėti realiuoju laiku sandoriai, prieiga prie sistemos ir finansiniai judėjimaiidentifikuojant įtartinus sandorius, kurie lieka nepastebėti žmogaus akies. Panašiai ir atitikties rizikos valdymo srityje segmentavimo algoritmai palengvina klientų, produktų ar jurisdikcijų klasifikavimą pagal jų rizikos profilį.

Tačiau visa tai reikalauja, kokybiški, gerai valdomi ir reprezentatyvūs duomenysBe tvirto informacinio pagrindo modeliai generuoja klaidingai teigiamus rezultatus, šališkumą ir neteisingus sprendimus. Technologijos nepakeičia profesionalaus vertinimo, o jį papildo ir padidina jo efektyvumą.

Pastaraisiais metais atsirado ir konkrečių generatyviniu dirbtiniu intelektu pagrįstų sprendimų, kurie veikia kaip rizikos valdymo antrieji pilotaiŠie įrankiai padeda nustatyti, aprašyti ir įvertinti grėsmes, remiantis taikomais reglamentais, pramonės šaka ir kiekvienos įmonės procesais. Integruoti į patikimas platformas su atitinkamomis kontrolės priemonėmis, šie asistentai žymiai padidina rizikos komandų produktyvumą.

Visų aukščiau išvardytų dalykų derinys sukuria dviprasmišką vaizdą: Dirbtinis intelektas turi milžinišką potencialą pagerinti tai, kaip mes kuriame, priimame sprendimus ir gyvename, tačiau jis taip pat sustiprina nelygybę, klaidas ir konfliktus, jei naudojamas be kriterijų ar kontrolės.Norint rasti pusiausvyrą, reikia investuoti į mokymą, griežtinti reglamentavimą, diegti tvirtas valdymo sistemas ir visada užtikrinti, kad žmonės būtų sprendimų centre, naudojant dirbtinį intelektą kaip įrankį, o ne kaip savitikslį tikslą.