Kreditas: LookerStudio / Shutterstock Kai 2022 m. lapkritį „OpenAI“ atleido „žvėrį“, kuris yra ChatGPT, technologijų įmonių, dalyvaujančių dirbtinio intelekto srityje, konkurencijos tempas rinkoje išaugo eksponentiškai.
Konkurencija rinkoje nulemia prekių ir paslaugų kainą, jų kokybę ir inovacijų greitį – tai buvo nuostabu dirbtinio intelekto pramonėje. Tačiau kai kurie ekspertai mano, kad per greitai įdiegiame galingiausią pasaulyje technologiją.
Tai gali trukdyti mūsų gebėjimui aptikti rimtas problemas, kol jos dar nepadarė žalos, o tai turės didelių pasekmių visuomenei, ypač kai negalime numatyti kažko, kas galiausiai gali treniruotis.
Tačiau dirbtinis intelektas nėra jokia naujiena – nors „ChatGPT“ daugelį žmonių galėjo nustebinti, dabartinio šurmulio dėl šios technologijos sėklos buvo padėtos prieš daugelį metų.
Ar AI naujas?
Šiuolaikinio dirbtinio intelekto ištakas galima atsekti šeštajame dešimtmetyje, kai Alanas Turingas dirbo, kad išspręstų sudėtingas matematines problemas, kad patikrintų mašinų intelektą.
Tuo metu riboti ištekliai ir skaičiavimo galia trukdė augti ir įsisavinti. Tačiau mašininio mokymosi, neuroninių tinklų ir duomenų prieinamumo laimėjimai paskatino dirbtinio intelekto atgimimą maždaug 2000-ųjų pradžioje. Tai paskatino daugelį pramonės šakų priimti dirbtinį intelektą. Finansų ir telekomunikacijų sektoriai jį naudojo sukčiavimo aptikimui ir duomenų analizei.
Duomenų sprogimas, debesų kompiuterijos plėtra ir didžiulių kompiuterinių išteklių prieinamumas vėliau paskatino dirbtinio intelekto algoritmų kūrimą. Tai labai paveikė tai, ką galima padaryti, pavyzdžiui, vaizdų ir vaizdo įrašų atpažinimą ir tikslinę reklamą.
Kodėl AI dabar sulaukia tiek daug dėmesio? AI jau seniai naudojamas socialinėje žiniasklaidoje, siekiant rekomenduoti atitinkamus įrašus, straipsnius, vaizdo įrašus ir skelbimus. Technologijų etikas Tristanas Harrisas sako, kad socialinė žiniasklaida iš esmės yra žmonijos „pirmasis kontaktas“ su AI.
Ir žmonija sužinojo, kad dirbtinio intelekto pagrįsti algoritmai socialinės žiniasklaidos platformose gali skleisti dezinformaciją ir dezinformaciją – poliarizuoti viešąją nuomonę ir skatinti internetines aido kameras. 2016 m. JAV prezidento rinkimuose ir JK „Brexit“ balsavimo kampanijose buvo išleisti pinigai, skirti rinkėjams internete.
Abu įvykiai paskatino visuomenės informuotumą apie AI ir tai, kaip technologija gali būti naudojama manipuliuoti politiniais rezultatais. Šie didelio atgarsio sulaukę incidentai sukėlė susirūpinimą dėl besivystančių technologijų galimybių.
Tačiau 2017 m. atsirado nauja AI klasė. Ši technologija žinoma kaip transformatorius. Tai mašininio mokymosi modelis, kuris apdoroja kalbą ir naudoja ją savo tekstui kurti ir pokalbiams palaikyti.
Žurnalistės Carole Cadwalladr TED pokalbis AI tema. Šis proveržis palengvino didelių kalbos modelių, pvz., „ChatGPT“, kūrimą, kurie gali suprasti ir generuoti tekstą, panašų į žmonių parašytą. Transformatoriumi pagrįsti modeliai, tokie kaip OpenAI GPT (generatyvus iš anksto apmokytas transformatorius), pademonstravo įspūdingas galimybes generuoti nuoseklų ir aktualų tekstą.
Skirtumas nuo transformatorių yra tas, kad įsisavindami naują informaciją, jie iš jos mokosi. Tai potencialiai leidžia jiems įgyti naujų galimybių, kurių inžinieriai jiems neprogramavo.
Didesnė problema
Dabar prieinama apdorojimo galia ir naujausių AI modelių galimybės reiškia, kad dar neišspręstas susirūpinimas dėl socialinės žiniasklaidos poveikio visuomenei, ypač jaunesnėms kartoms, tik didės.
Lucy Batley, privataus sektoriaus įmonės „Traction Industries“, padedančios įmonėms integruoti dirbtinį intelektą į savo veiklą, vadovė teigia, kad socialinės žiniasklaidos įmonės gali atlikti mūsų asmeninių duomenų ir detalių, kurias jos gali išgauti, analizę. bus automatizuotas ir paspartintas iki taško, kai didieji technologijų magnatai potencialiai žinos apie mus daugiau, nei mes sąmoningai apie save.
Tačiau kvantinė kompiuterija, kuri pastaraisiais metais patyrė didelių proveržių, gali gerokai pranokti įprastų kompiuterių našumą atliekant tam tikras užduotis. Batley mano, kad tai „leistų sukurti daug pajėgesnes AI sistemas, kurios galėtų ištirti įvairius mūsų gyvenimo aspektus“.
„Didžiųjų technologijų“ ir šalių, kurios pirmauja dirbtinio intelekto srityje, situaciją galima palyginti su tuo, ką žaidimų teoretikai vadina „kalinio dilema“. Tai sąlyga, kai dvi šalys turi nuspręsti dirbti kartu, kad išspręstų problemą, arba išduoti viena kitą. Jie susiduria su sunkiu pasirinkimu tarp įvykio, kuriame laimi viena šalis (turint omenyje, kad išdavystė dažnai duoda didesnį atlygį), arba įvykio, kuriame gali būti abipusės naudos.
Paimkime scenarijų, kai turime dvi konkuruojančias technologijų įmones. Jie turi nuspręsti, ar jie turėtų bendradarbiauti dalindamiesi naujausių technologijų tyrimais, ar išlaikyti savo tyrimų paslaptį. Jei abi įmonės bendradarbiaus, jos galėtų kartu padaryti didelę pažangą. Tačiau jei bendrovė A dalijasi akcijomis, o įmonė B ne, bendrovė A tikriausiai praranda savo konkurencinį pranašumą.
Tai labai nesiskiria nuo dabartinės padėties, kurioje atsidūrė JAV. JAV bando paspartinti dirbtinį intelektą, kad įveiktų užsienio konkurenciją. Todėl politikos formuotojai lėtai diskutavo apie AI reglamentavimą, kuris padėtų apsaugoti visuomenę nuo žalos, kurią sukelia technologijų naudojimas.
Nežinoma teritorija
Turi būti išvengta šio AI potencialo sukelti visuomeninių problemų. Turime pareigą juos suprasti ir mums reikia kolektyvinio susitelkimo, kad išvengtume klaidų, kurios anksčiau buvo daromos naudojant socialinę žiniasklaidą. Mes per vėlu reguliuoti socialinę žiniasklaidą. Tuo metu, kai šis pokalbis pateko į viešumą, socialinės platformos jau buvo įsipainiojusios į žiniasklaidą, rinkimus, verslą ir vartotojų gyvenimus.
Pirmasis didelis pasaulinis aukščiausiojo lygio susitikimas dirbtinio intelekto saugos klausimais planuojamas vėliau šiais metais JK. Tai galimybė politikos formuotojams ir pasaulio lyderiams apsvarstyti tiesioginę ir būsimą AI riziką ir tai, kaip šią riziką galima sumažinti taikant pasauliniu mastu suderintą požiūrį. Tai taip pat yra galimybė pakviesti platesnį visuomenės balsų ratą aptarti šią svarbią problemą, o tai suteiks įvairesnių požiūrių į sudėtingą klausimą, kuris turės įtakos visiems.
DI turi didžiulį potencialą pagerinti gyvenimo Žemėje kokybę, tačiau visi turime pareigą padėti skatinti atsakingas dirbtinio intelekto sistemas. Taip pat turime kolektyviai siekti, kad prekės ženklai veiktų pagal etikos gaires pagal reguliavimo sistemas. Geriausias laikas daryti įtaką medijai yra pačioje jos kelionės pradžioje.
Šis straipsnis iš naujo paskelbtas iš The Conversation pagal Creative Commons licenciją. Skaitykite originalų straipsnį.
Citata: Nuomonė: šiuo metu daug kalbame apie dirbtinį intelektą ir dar ne per anksti (2023 m. rugpjūčio 24 d.), gauta 2023 m. rugpjūčio 24 d. iš https://techxplore.com/news/2023-08-opinion-ai- lot-moment.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
