Kai galvojame apie juodąsias dėžes, tikriausiai galvojame apie duomenų įrašymo įrenginius, daugiausia naudojamus lėktuvuose. Tačiau niekas negali būti toliau nuo tiesos, kai kalbama apie AI juodąsias dėžes.
AI juodojoje dėžutėje nėra nieko fizinio. AI juodosios dėžės yra virtualūs subjektai. Jie egzistuoja tik algoritmuose, duomenyse ir skaičiavimo sistemose.
Dirbtinio intelekto juodosios dėžės yra sąvoka, nurodanti savarankišką sprendimų priėmimą dirbtinio intelekto sistemose. Išsamiai pažvelkime į AI juodąsias dėžes, jų veikimą ir su jais susijusias problemas.
Kas yra AI juodosios dėžės?
AI juodoji dėžė yra nepriklausoma sistema, kuri gali priimti sprendimus nepaaiškindama, kaip šie sprendimai buvo priimti. Tai paprastas AI juodosios dėžės apibrėžimas.
Tačiau šis apibrėžimas apima paties dirbtinio intelekto esmę. AI sistemos sukurtos mokytis, analizuoti duomenis ir priimti sprendimus, pagrįstus išmoktais modeliais ir koreliacijomis. Tačiau apibrėžimas taip pat apima su AI susijusius rūpesčius.
Šiuo metu susirūpinimą paliksime į šalį, kai pažiūrėsime, kaip veikia dirbtinio intelekto juodosios dėžės.
Kaip veikia AI juodosios dėžės
Sujungiami trys pagrindiniai komponentai, sukuriantys AI juodąsias dėžes. Jie sujungiami, kad sukurtų sistemą, kuri sudaro juodąją dėžę:
- Mašininio mokymosi algoritmai: Veikia giluminio mokymosi algoritmai įgalindamas dirbtinį intelektą mokytis iš duomenų, nustatyti modelius ir pagal tuos modelius priimti sprendimus ar prognozes.
- Skaičiavimo galia: AI juodosioms dėžėms reikia didelės skaičiavimo galios, kad būtų galima apdoroti didelius reikalingus duomenų kiekius.
- Duomenys: Norint priimti sprendimus, reikalingos didžiulės duomenų saugyklos, kartais iki trilijonų žodžių.
Principas yra tas, kad dirbtinio intelekto juodosios dėžės naudoja šiuos tris elementus, kad atpažintų modelius ir pagal juos priimtų sprendimus. Dirbtinio intelekto juodąsias dėžes taip pat galima treniruoti tikslinant algoritmus ir tinkinant duomenis.
Mokymų metu sistemos susiduria su atitinkamais duomenų rinkiniais ir užklausų pavyzdžiais, kad būtų optimizuotas jų veikimas. Tai gali būti sutelkta į tokius rodiklius kaip efektyvumas ir tikslumas.
Baigus mokymo etapą, juodąsias dėžes galima panaudoti priimant nepriklausomus sprendimus, pagrįstus išmoktais algoritmais ir modeliais. Tačiau skaidrumo trūkumas, kaip priimami sprendimai, yra vienas iš pagrindinių su AI juodųjų dėžių susijusių problemų.
AI juodųjų dėžių iššūkiai ir pavojai
Žalingos technologijos retai būna be bagažo. AI yra labiausiai trikdanti technologija, su kuria susidūrėme šį šimtmetį, ir ji tikrai turi daug bagažo. Kad AI įvykdytų savo pažadus, šiuos iššūkius reikia spręsti. Kai kurie pagrindiniai rūpesčiai ir rizika yra šie:
- Skaidrumo trūkumas: Tai būtų galima palyginti su egzamino studentu, kuris rašo atsakymą neparodydamas savo darbų. Pagrindinis su šia technologija susijęs rūpestis yra skaidrumo trūkumas, kaip buvo priimtas sprendimas.
- Atsakomybė: Tai toli gražu nėra tobula technologija, todėl dirbtinis intelektas daro klaidų. Bet kur slypi atsakomybė, jei dirbtinio intelekto juodoji dėžė padaro klaidą? Tai turi rimtų pasekmių, ypač tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra ir finansai.
- Sąžiningumas ir šališkumas: Kompiuterinis posakis „Garbage In, Garbage Out“ vis dar aktualus dirbtinio intelekto amžiuje. AI sistemos vis dar priklauso nuo joms pateiktų duomenų tikslumo. Jei šiuose duomenyse yra šališkumo, jie gali pasireikšti priimant sprendimus. AI šališkumas yra vienas iš pagrindinių iššūkių kūrėjai susiduria.
- Teisinės ir etinės pasekmės: Tai dar vienas veiksnys, kuris gali būti siejamas su šių sistemų skaidrumo trūkumu. Dėl to gali kilti teisinių ir etinių dilemų.
- Visuomenės suvokimas ir pasitikėjimas: Vėlgi, skaidrumo trūkumas yra esminis dalykas. Tai gali sumažinti visuomenės pasitikėjimą tokiomis sistemomis, todėl vartotojai nenori pasikliauti AI sistemų sprendimų priėmimo procesais.
Tai žinomi iššūkiai, todėl dedamos pastangos kurti atskaitingesnes ir skaidresnes dirbtinio intelekto sistemas, kurios galėtų „pademonstruoti savo veikimą“.
Kokia AI juodųjų dėžių ateitis?
Pradėkime sakydami, kad AI tam tikra forma ar forma yra su mumis ilgą laiką. Pandoros skrynia buvo atidaryta ir daugiau neužsidarys. Tačiau ši technologija vis dar tik pradeda vystytis ir nenuostabu, kad su ja susiduriama su iššūkiais ir problemomis.
Kūrėjai siekia sukurti skaidresnius modelius, kurie sumažins daugelį su šia technologija susijusių rūpesčių. Tarp atliekamų veiksmų yra:
- Etinės ir teisinės bazės: Ekspertai ir politikos formuotojai stengiasi sukurti teisines ir etines sistemas, kurios valdys dirbtinio intelekto naudojimą. Tarp tikslų yra privatumo apsauga, sąžiningumo užtikrinimas ir atskaitomybė dirbtinio intelekto programose.
- Skaidrumas: Kūrėjai dirba su technikomis, kurios suteiks įžvalgų apie AI taikomųjų sprendimų priėmimo veiksmus. Galiausiai taip siekiama sustiprinti pasitikėjimą AI sprendimais, užtikrinant vartotojus, kad yra popierinis pėdsakas, kuriuo galima atsekti sprendimų logiką.
- Aiškinimo įrankiai: Šios priemonės kuriamos siekiant išaiškinti neskaidrius sprendimus, kuriuos priima AI juodosios dėžės sistemos. Galiausiai tikslas yra sukurti įrankius, kurie „parodytų, kaip veikia“, kaip priimami sprendimai.
- Visuomenės sąmoningumas ir švietimas: Yra daug mitai, supantys AI sistemas. Vienas iš būdų, kaip spręsti problemas, yra šviesti visuomenę apie AI technologijas ir jų galimybes bei apribojimus.
- Bendradarbiaujantis požiūris: tai nėra susiję su konkrečia pramonės šaka ar visuomenės dalimi. Todėl priemonės, kurių imamasi sprendžiant problemas, turi būti vykdomos bendradarbiaujant, įtraukiant politikos formuotojus, visuomenę ir kūrėjus.
Tai vis dar neapdorota technologija, kuri įtempia etines ir teisines ribas. Su AI juodosiomis dėžėmis susijusių problemų sprendimas yra labai svarbus jos ateičiai ir plėtrai.
AI juodosios dėžės: etinė dilema
Dirbtinio intelekto juodosios dėžės žada didžiulius pažadus ir galimybes, tačiau yra tam tikrų iššūkių, kuriuos reikia įveikti. Nėra jokių abejonių, kad AI yra čia, kad pasiliktų. Dėl greito technologijos įsisavinimo ji tapo neatsiejama mūsų gyvenimo dalimi. Tačiau skaidrumo ir atskaitomybės trūkumas yra tikras ir neatidėliotinas susirūpinimas.
Sukurdami daugiau skaidrumo ir atskaitomybės dirbtinio intelekto modeliuose, kūrėjai gali pereiti nuo „juodųjų dėžių“ prie skaidraus modelio priimdami sprendimus ir veiksmus, kurių imamasi siekiant juos pasiekti.
