Prezentare generală a problemelor de inteligență artificială
Inteligența artificială continuă să aducă beneficii incrementale vieții umane. Conform raportului Mckinsey, inteligența artificială urmează să adauge 13 trilioane de dolari economiei globale până în 2030, ceea ce reprezintă aproximativ 16% din cota globală totală. În ciuda beneficiilor tangibile și monetare, AI are diverse deficiențe și probleme care inhibă adoptarea sa la scară largă. Problemele includ siguranța, încrederea, puterea de calcul, preocuparea privind pierderea de locuri de muncă etc.
Probleme majore asociate cu inteligența artificială
Următoarele sunt câteva dintre problemele majore asociate cu inteligența artificială și soluțiile sale posibile.
1. Problema pierderii locurilor de muncă
Problemele privind pierderea locurilor de muncă legate de inteligența artificială au făcut obiectul a numeroase cazuri de afaceri și studii academice. Conform unui studiu de la Oxford, peste 47% din locurile de muncă americane vor fi amenințate din cauza automatizării până la mijlocul anilor 2030. În conformitate cu Forumul Economic Mondial, automatizarea informațiilor artificiale va înlocui peste 75 de milioane de locuri de muncă până în 2022. Unele dintre cifre sunt și mai descurajante. Conform unui alt raport Mckinsey, roboții bazelor AI ar putea înlocui 30% din forța de muncă actuală globală. În conformitate cu expertul AI și capitalistul în riscuri Kai-Fu Lee, 40% din locurile de muncă din lume vor fi înlocuite cu roboți din AI, în următorii 10-15 ani. Lucrările cu venituri reduse și cu calificări reduse vor fi cel mai grav afectate de această schimbare. Deoarece AI devine mai inteligentă chiar și în ziua de azi, chiar și muncitorii cu înaltă remunerare, devin mai vulnerabili la pierderile de locuri de muncă, deoarece, având în vedere costul ridicat al lucrătorilor calificați, companiile obțin marje mai bune prin automatizarea muncii lor. Cu toate acestea, aceste probleme legate de pierderea locului de muncă și salariile pot fi abordate prin concentrarea pe următoarele măsuri.
- Reexaminarea sistemului educațional și concentrarea mai mare asupra abilităților precum gândirea critică, creativitatea și inovarea, deoarece aceste abilități sunt greu de replicat.
- Creșterea investițiilor publice și private în dezvoltarea capitalului uman, astfel încât acestea să fie mai bine aliniate la cererea industriei.
- Îmbunătățirea condiției pieței forței de muncă prin reducerea decalajului cererii-ofertă și impulsionării economiei concertate.
2. Problema de siguranță
Întotdeauna au existat multe probleme în legătură cu problemele de siguranță asociate cu Inteligența Artificială. Când experți precum Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, printre altele, își exprimă îngrijorarea legată de siguranța AI, ar trebui să fim atenți la problemele sale de siguranță. Au existat diferite cazuri în care inteligența artificială a greșit atunci când Twitter Chabot a început să spună sentimente abuzive și pro-naziste și, în alte cazuri, când robotii AI AI de pe Facebook au început să interacționeze între ei într-o limbă pe care nimeni altcineva nu ar înțelege, ducând în cele din urmă la realizarea proiectului. închide.
Există îngrijorări grave în ceea ce privește inteligența artificială care face ceva dăunător omenirii. Cazul este cazul armelor autonome care pot fi programate pentru a ucide alți oameni. Există, de asemenea, preocupări iminente cu AI care formează „Mintea proprie” și nu valorizează viața umană. Dacă astfel de arme sunt dislocate, va fi foarte dificil să anulați repercusiunile sale. Următoarele sunt măsurile care pot fi luate pentru atenuarea acestor preocupări.
- Trebuie să avem reglementări puternice, mai ales când vine vorba de crearea sau experimentarea armelor autonome
- Cooperarea globală pe probleme de armament este necesară pentru a se asigura că nimeni nu este implicat în cursa de șobolani
- Transparența completă a sistemului în care aceste tehnologii au experimentat este esențială pentru a asigura utilizarea sa în condiții de siguranță
3. Problema legată de încredere
Pe măsură ce algoritmii de inteligență artificială devin mai puternici în zilele noastre, acesta aduce, de asemenea, mai multe probleme legate de încredere cu privire la capacitatea sa de a lua decizii corecte și pentru îmbunătățirea omenirii. Odată ce AI atinge lent abilitățile cognitive la nivel uman, problema încrederii devine cu atât mai semnificativă. Există mai multe aplicații în care AI funcționează ca o cutie neagră. Exemplu - în tranzacționarea cu frecvență înaltă, chiar și dezvoltatorii de programe nu înțeleg foarte bine baza pe care AI a executat comerțul. Unele exemple mai surprinzătoare includ algoritmul bazat pe AI-ul Amazon pentru livrare în aceeași zi, care a fost părtinitor inadecvat față de cartierul negru, un alt exemplu a fost Profilul de gestionare corecțională a infractorilor pentru sancțiuni alternative (COMPAS), unde algoritmul de inteligență artificială, în timp ce suspecții de profil au fost părtinitori împotriva comunității negre .
Următoarele sunt câteva dintre măsurile care pot fi luate pentru a rezolva problemele legate de încredere în inteligența artificială
- Toți principalii furnizori de informații artificiale trebuie să stabilească reguli și principii de ghidare legate de încredere și transparență în implementarea AI. Aceste principii trebuie să fie urmate religios de toți factorii implicați în dezvoltarea și utilizarea inteligenței artificiale
- Toate părțile interesate ar trebui să fie conștiente de prejudecățile care intră în mod inerent cu algoritmul AI și ar trebui să aibă un mecanism robust de detectare a prejudecăților și modalități de gestionare
- Conștientizarea este un alt factor cheie care joacă un rol major în reducerea decalajului de încredere. Utilizatorii ar trebui să fie sensibilizați cu privire la operațiunile AI, capabilitățile sale și chiar deficitul care este asociat cu inteligența artificială
4. Problema calculului
Algoritmul de inteligență artificială implică analiza cantității uriașe de date care necesită o cantitate imensă de putere de calcul. Până acum, problema a fost rezolvată cu ajutorul Cloud Computing și în paralel Processing. Cu toate acestea, pe măsură ce cantitatea de date crește și algoritmul de învățare profundă mai complex este în mainstream, puterea de calcul actuală nu va fi suficientă pentru a răspunde cerinței complexe. Avem nevoie de mai multă putere de stocare și de calcul care să poată face față exabytes-urilor și Zettabytes de date.
Calcularea cuantică poate aborda problema vitezei de procesare pe termen mediu-lung
Calculul cuantic care se bazează pe concepte ale teoriei cuantice ar putea fi răspunsul la rezolvarea provocărilor puterii de calcul. Calculul cuantic este de 100 de milioane de ori mai rapid decât un computer normal pe care îl folosim acasă. Deși în prezent, se află în stadiul de cercetare și experiment. Conform estimărilor efectuate de diverși experți, putem vedea implementarea sa principală în următorii 10-15 ani.
Problemele menționate mai sus nu sunt cu siguranță imposibile de rezolvat, însă necesită o evoluție rapidă în tehnologie, precum și cooperare umană. În timp ce suntem bine în curs în ceea ce privește rata de avansare tehnologică, dar mai avem un drum lung pentru a dezvolta principii, metodologie și cadre pentru a ne asigura că o tehnologie puternică, cum ar fi AI, nu este utilizată greșit sau aplicată greșit, ceea ce poate duce la consecințe nedorite.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru problemele de inteligență artificială. Aici vom discuta problemele majore asociate cu inteligența artificială AI și soluțiile sale posibile. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Beneficiile inteligenței artificiale
- Tehnologia inteligenței artificiale
- Tipuri de inteligență artificială
- Instrumente de inteligență artificială
- Importanța inteligenței artificiale