Kreditas: Pixabay / CC0 viešasis domenas Didžioji dalis diskusijų apie dirbtinio intelekto sistemų diegimą yra sutelkta į tai, ar dirbtinio intelekto programa yra „patikima“: ar ji duoda naudingų, patikimų rezultatų be šališkumo ir kartu užtikrina duomenų privatumą? Tačiau naujas dokumentas, paskelbtas gruodžio 7 d Dirbtinio intelekto ribos kelia kitą klausimą: ką daryti, jei dirbtinis intelektas yra per geras?
Kalifornijos universiteto Deiviso AI naujos kartos maisto sistemų instituto (AIFS) doktorantė Carrie Alexander apklausė daugybę maisto pramonės suinteresuotųjų šalių, įskaitant verslo lyderius ir akademinius bei teisės ekspertus, apie maisto pramonė link AI pritaikymo.
Reikšminga problema buvo ta, ar įgijus daug naujų žinių apie jų veiklą gali netyčia atsirasti naujų atsakomybės rizikų ir kitų išlaidų.
Pavyzdžiui, AI sistema maisto versle gali atskleisti galimą užteršimą patogenais. Tokios informacijos turėjimas galėtų būti naudingas visuomenei, bet taip pat atvertų įmonei būsimą teisinę atsakomybę, net jei rizika yra labai maža.
„Mažiausiai tikėtina, kad bus pritaikytos technologijos, kurios bus naudingiausios visai visuomenei, nebent bus priimtos naujos teisinės ir ekonominės struktūros“, – sakė Aleksandras.
AI skirta rampa
Aleksandras ir bendraautoriai profesorius Aaronas Smithas iš UC Davis žemės ūkio ir išteklių ekonomikos katedros ir profesorė Renata Ivanek iš Kornelio universiteto teigia, kad reikia laikinai „ant rampos“, kuri leistų įmonėms pradėti naudoti AI, kartu tiriant naudą ir riziką. ir būdus, kaip juos sušvelninti. Tai taip pat suteiktų laiko teismams, įstatymų leidėjams ir vyriausybinėms agentūroms susigaudyti ir apsvarstyti, kaip geriausiai panaudoti dirbtinio intelekto sistemų generuojamą informaciją priimant teisinius, politinius ir reguliavimo sprendimus.
„Mums reikia būdų, kad įmonės galėtų pasirinkti ir išbandyti AI technologiją“, – sakė Aleksandras. Subsidijos, pavyzdžiui, esamų įrašų skaitmeninimui, gali būti naudingos ypač mažoms įmonėms.
„Mes tikrai tikimės, kad bus atlikta daugiau tyrimų ir diskusijų apie tai, kas gali būti svarbi problema”, – sakė Aleksandras. – Mums visiems prireiks, kad tai išsiaiškintume.
Daugiau informacijos: Carrie S. Alexander ir kt., Saugiau nežinoti? Formuoti atsakomybės įstatymą ir politiką, siekiant paskatinti nuspėjamųjų AI technologijų taikymą maisto sistemoje, Dirbtinio intelekto ribos (2023). DOI: 10.3389/frai.2023.1298604
Citata: Ar dirbtinis intelektas gali būti per geras naudoti? (2023 m. gruodžio 13 d.) gauta 2023 m. gruodžio 13 d. iš https://techxplore.com/news/2023-12-ai-good.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.
