Обзор проблем искусственного интеллекта
Искусственный интеллект продолжает приносить дополнительные выгоды человеческой жизни. Согласно отчету Mckinsey, искусственный интеллект должен добавить к мировой экономике 13 триллионов долларов к 2030 году, что составляет около 16% от общей мировой доли. Несмотря на ощутимые и денежные выгоды, ИИ имеет различные недостатки и проблемы, которые препятствуют его широкому распространению. Проблемы включают безопасность, доверие, вычислительную мощность, проблему потери работы и т. Д.
Основные проблемы, связанные с искусственным интеллектом
Ниже приведены некоторые из основных проблем, связанных с искусственным интеллектом и его возможных решений.
1. Проблема потери работы
Проблемы потери работы, связанные с искусственным интеллектом, были предметом многочисленных бизнес-кейсов и научных исследований. Согласно Оксфордскому исследованию, более 47% американских рабочих мест будут под угрозой из-за автоматизации к середине 2030-х годов. Согласно Всемирному экономическому форуму, к 2022 году автоматизация искусственного интеллекта заменит более 75 миллионов рабочих мест. Некоторые цифры еще более пугающие. Согласно другому отчету Mckinsey, роботы на базе AI могут заменить 30% нынешней рабочей силы в мире. По мнению эксперта по ИИ и венчурного капиталиста Кай-Фу Ли, 40% рабочих мест в мире будут заменены ботами на основе ИИ в ближайшие 10-15 лет. Эти изменения будут сильнее всего сказываться на доходах и низкоквалифицированных рабочих. По мере того, как ИИ становится умнее с каждым днем, даже высокооплачиваемые, высококвалифицированные работники становятся более уязвимыми для потери рабочих мест, поскольку, учитывая высокую стоимость квалифицированных работников, компании получают более высокую прибыль, автоматизируя свою работу. Однако эти проблемы, связанные с потерей работы и заработной платой, можно решить, сосредоточив внимание на следующих мерах.
- Пересмотр системы образования и уделение большего внимания таким навыкам, как критическое мышление, креативность и инновации, поскольку эти навыки трудно воспроизвести.
- Увеличение как государственных, так и частных инвестиций в развитие человеческого капитала, чтобы они лучше соответствовали отраслевому спросу.
- Улучшение состояния рынка труда за счет устранения разрыва между спросом и предложением и стимулирования экономики концерта.
2. Проблема безопасности
В вопросах безопасности, связанных с искусственным интеллектом, всегда было много шума. Когда такие эксперты, как Элон Маск, Стивен Хокинг, Билл Гейтс и другие, выражают озабоченность по поводу безопасности ИИ, мы должны обратить внимание на его проблемы безопасности. Были различные случаи, когда искусственный интеллект ошибался, когда Twitter Chabot начал извергать оскорбительные и пронацистские настроения, и в других случаях, когда боты AI AI на Facebook начинали взаимодействовать друг с другом на языке, который никто не понимал, что в конечном итоге привело к тому, что проект стал неисправность.
Существуют серьезные опасения, что Искусственный интеллект сделает что-то вредное для человечества. Речь идет о автономном оружии, которое можно запрограммировать на убийство других людей. Есть также неизбежные проблемы с ИИ, формирующим «Разум их», и он не ценит человеческую жизнь. Если такое оружие будет развернуто, будет очень трудно устранить его последствия. Ниже приведены меры, которые могут быть приняты для смягчения этих опасений.
- У нас должны быть строгие правила, особенно когда речь идет о создании или экспериментах с автономным оружием.
- Глобальное сотрудничество по вопросам, касающимся такого вида оружия, необходимо для того, чтобы никто не участвовал в крысиных бегах.
- Полная прозрачность в системе, где такие технологии были опробованы, имеет важное значение для обеспечения ее безопасного использования
3. Проблема, связанная с доверием
По мере того, как алгоритмы искусственного интеллекта с каждым днем становятся все более мощными, он также ставит ряд вопросов, связанных с доверием, в отношении его способности принимать справедливые решения и улучшать качество человечества. Когда ИИ постепенно достигает когнитивных способностей на уровне человека, проблема доверия становится все более значимой. Есть несколько приложений, в которых ИИ работает как черный ящик. Пример - в высокочастотной торговле даже разработчики Программы не имеют хорошего понимания основы, на которой ИИ осуществлял торговлю. Несколько более ярких примеров - алгоритм на основе Amazon AI для доставки в тот же день, который был непреднамеренно смещен против черных соседей, другой пример - профилирование управления исправительными правонарушителями для альтернативных санкций (COMPAS), где алгоритм искусственного интеллекта при профилировании подозреваемых был смещен против черного сообщества.,
Ниже приведены некоторые из мер, которые могут быть приняты для преодоления связанных с доверием проблем в искусственном интеллекте.
- Все основные поставщики искусственного интеллекта должны установить руководящие правила и принципы, связанные с доверием и прозрачностью в реализации ИИ. Эти принципы должны строго соблюдаться всеми заинтересованными сторонами, участвующими в разработке и использовании искусственного интеллекта.
- Все заинтересованные стороны должны знать о смещении, которое изначально присуще алгоритму ИИ, и должно иметь надежный механизм обнаружения смещения и способы его устранения.
- Осведомленность является еще одним ключевым фактором, который играет важную роль в преодолении разрыва в доверии. Пользователи должны быть осведомлены об операциях ИИ, его возможностях и даже недостатках, связанных с искусственным интеллектом.
4. Проблема вычислений
Алгоритм искусственного интеллекта включает анализ огромного количества данных, которые требуют огромных вычислительных ресурсов. До сих пор эта проблема решалась с помощью облачных вычислений и параллельной обработки. Однако по мере увеличения объема данных и появления более сложного алгоритма глубокого обучения основной поток современных вычислительных мощностей будет недостаточен для удовлетворения сложных требований. Нам потребуется больше места для хранения и вычислительных ресурсов, которые могут обрабатывать искаженные и зетабайтные данные.
Квантовые вычисления могут решить проблему скорости обработки в среднесрочной и долгосрочной перспективе.
Квантовые вычисления, основанные на понятиях квантовой теории, могут стать ответом на решение сложных вычислительных задач. Квантовые вычисления в 100 миллионов раз быстрее, чем обычный компьютер, который мы используем дома. Хотя в настоящее время он находится в стадии исследований и экспериментов. По оценке различных экспертов, мы можем увидеть его основное внедрение в ближайшие 10-15 лет.
Вышеупомянутые проблемы, безусловно, не являются невозможными для решения, однако, это требует быстрого развития технологий, а также человеческого сотрудничества. Несмотря на то, что мы идем в ногу с точки зрения темпов технического прогресса, но нам еще предстоит пройти долгий путь для разработки принципов, методологии и структур, чтобы гарантировать, что такие мощные технологии, как ИИ, не используются не по назначению и не по назначению, что может привести к непредвиденным последствиям.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по проблемам искусственного интеллекта. Здесь мы обсудим основные проблемы, связанные с искусственным интеллектом AI и его возможные решения. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше:
- Преимущества искусственного интеллекта
- Технология искусственного интеллекта
- Типы Искусственного Интеллекта
- Инструменты искусственного интеллекта
- Важность искусственного интеллекта