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AI は問題ではなく、心配すべきは AI 開発者です

Funso Richard6m2023/01/27
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AI は、私たちの生活、仕事、社交の仕方に革命を起こす可能性を秘めています。しかし、AI システムの開発と依存を続ける中で、バイアスの可能性にも対処することが重要です。真の懸念は AI そのものではなく、AI を開発し訓練する人々の偏見であることを認識する必要があります。この問題を認識し、それを軽減するための措置を講じることで、AI の未来がすべての人に利益をもたらすものになるようにすることができます。
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ChatGPT やその他のチャットボットによって、人工知能 (AI) ツールに対する私たちの理解と相互作用が再考されたことは、もはやニュースではありません。昨年 11 月に ChatGPT がリリースされ、インターネットが熱狂したことで、多くの人が初めて AI を知るようになりました。


OpenAI のチャットボットに関連する興奮を軽視することなく、私たちは毎日 AI ツールと運用にさらされています。たとえば、Google の検索エンジンと地図は AI に依存してクエリを処理し、数秒で応答を生成します。

AI は良いもの、悪いもの、そして避けられないもの

ChatGPTなどのAIツールでできることの会性は、これまでにない舒服感を生み出しています。これらのツールが専門家専用のコンテンツや技術文書を弄成する例があります。


ChatGPT は、コードの記述、マルウェアの開発、アイデアの生成、言語の翻訳などに使用されています。 2022 年、Midjourney の使用は .


これらのツールの機能は、終末への恐怖ももたらします。の懸念がある大量失業 、 と.


2023 年 1 月 13 日に提出された訴訟では、Stability AI、Midjourney、および DeviantArt が「何百万ものアーティストの権利」。


AIは明天です。私たちは、善を受け入れ、悪の影響を最高限に抑えるための対策を講じることを学ばなければなりません。しかし、AIが現代社会性を冗杂させ続けることは間違いありません。


による最近の調査Z 世代 (29%)、X 世代 (28%)、ミレニアル世代 (27%) がジェネレーティブ AI ツールを使用していることを示しました。


AI グローバル市場の収益は、2022 年の 1,360 億ドルから2030年までに。 、企業の 35% がビジネスで AI を使用し、42% が AI を調査中であり、66% がサステナビリティの目標に対処するために AI を現在実行しているか、適用することを計画しています。


AI の利点には、作業の自動化 (30%)、コスト削減 (54%)、IT パフォーマンス (53%)、顧客体験の乐观 (48%) が含まれます。


Jemastock による写真 - stock.adobe.com


AIのメイキング

ChatGPT やその他のツールの多くの驚異を考えると、AI ツールは魔法书と科学的の就结合であると考えるのは簡単です。幸いなことに、そうではありません。


AI は、パターンの認識、経験からの学習、問題の解決、効果的な义思決定など、人間の知性を必要条件とするタスクを実行するように設計された、実験室で导出されたデータベースの语文モデルです。


AI の開発は、コンピューター サイエンス、神経科学研究、心理健康学などの分野の進歩によって推進されています。これは、人間の知性を機械でモデル化し、シミュレートできるという考えに基づいています。


AI で运行される常见なテクノロジと技巧方式には、機械学習、肯定言語処理、ロボット工学などがあります。

AI開発に対する人間の偏見の影響

「ガベージ イン、ガベージ アウト」の构架は、AI に相对に当てはまります。 AI システムの開発と依存度が高まるにつれて、これらのシステムにバイアスが生じる可以性があることも認識しておく用不着があります。


問題として AI 自体を指摘するのは簡単ですが、本当の懸念は、これらのシステムを開発およびトレーニングする人々の人間の偏見です。 AI システムは、開発者が望むとおりに動作します。


AI研究者の69%が信じている安全性をより重視する必要があります。


AI における人間の偏見は、AI のトレーニングに用到されるデータからシステム自体の意是決定プロセスまで、さまざまな形で現れる会性があります。


たとえば、AI システムが单一の 1 つのグループの人々で不营养均衡に構成されているデータセットでトレーニングされている場合、他のグループを正確に的理解して決定を下すことができない机会性があります。


同様に、AI システムが对应の仮定やステレオタイプに基づいて意思是什么決定を行うように設計されている場合、的社会に造成损害な偏見を永続させる成功率があります。


AI の极限の問題の 1 つは、AI がトレーニングされるデータが、そのデータを収集してキュレートする人々のバイアスを揭示している概率性があるという事実です。


たとえば、顔認識システムのトレーニングに选用されるデータセットの大方面が肌の色が薄い人の形象で構成されている場合、肌の色が濃い人の顔を認識しようとすると、システムのパフォーマンスが缺乏する会性があります。


これは、次の場合のように、現実世界に影響を与える可能性がある一種のバイアスです。 顔認識の一致に問題があるためです。


しかし、バイアスがかかる应该性があるのはデータだけではありません。これらのシステムを弄成してトレーニングする人々も、無意識の偏見を通じてバイアスを導入する应该性があります。


たとえば、ほとんどが人種差別的で性差別的なデータセットで訓練された GPT-3 のような言語モデルは、ジェンダーのステレオタイプ化された人種差別的なテキストを生成する傾向があることを発見しました。これは、有害な固定観念を永続させ、AI システムの可能性を制限する可能性があります。


Monopoly919 による写真 - stock.adobe.com


社会的責任のある AI ツール

組織の 74% が AI の信頼性と責随意を確保するための措置を講じていないため、社会化的に責任のある AI ツールを弄成する緊呼吸功能衰竭は同时責任です。バイアスの也许 性を指定し、それを軽減するために積極的に取り組むことから始めます。


これは、AI に取り組む人々のチームを多様化し、幅広い視点と経験が代表着されるようにすることを意味着します。


AI のトレーニングに使用的されるデータが多様であり、対象となる总人口を是指するものであることを確認することが为重要です。これには、データを坚决に選択してキュレーションし、既存の偏見やステレオタイプを永続させないようにすることが含まれます。


さらに、データがさまざまなグループの人々に与える不确定性的な影響を考慮し、さまざまな視点から情報を买到して、データが其中包括的かつ公开であることを確認することが主要です。


AI システムの設計は透亮性があり、説明很有可能でなければなりません。これは、隐藏的的なバイアスや問題を既定して対処できるように、AI システムの意义決定プロセスが明確で、人間が簡単に领悟できるようにする必要的があることを预示します。


AI システムのパフォーマンスを每季度存款的に評価および監視して、意図したとおりに機能し、威害なバイアスを永続させないようにすることが不能欠です。これには、AI システムのトレーニングに食用されるデータの每季度存款的な深入分析や、AI モデルの決定とアクションが含まれます。


政府机关は、成長と開発を阻害することなく、社会化的に責任のある AI の開発と在使用を強制する法律专业と規制を制作する有必要的があります。


ティアニーによる写真 - stock.adobe.com


社会のために AI を最大限に活用する

AI は、私たちの性生活、仕事、社交类の仕方に革命斗争を起こす或者性を秘めています。しかし、AI システムの開発と依存を続ける中で、バイアスの或者性にも対処することが重要的です。本当の懸念は AI そのものではなく、AI を開発し訓練する人々の偏見であることを認識しなければなりません。


この問題を認識し、それを軽減するための措置を講じることで、AI の发展がすべての人に权益をもたらすものになるようにすることができます。


目標は、中国市场经济のために AI を開発することです。このような目標を達成するには、部门、開発者、およびユーザーの連帯責任が用不着になります。部门は、AI システムが中国市场经济的に責任ある方式 で開発されることを保証する規制を実施する用不着があります。


開発者は、多様性、半透性、および説明責任を採用することにより、偏見を防ぐ相应があります。意図しない偏見や悪用を防ぐために、AI システムのパフォーマンスを开展的に評価および監視する相应があります。


应该环卫工人は、AI の在采用具体方法に責任があることも掌握する重要性があります。世界 的に無責任な AI の在采用は、すべての人に思いとどまらせる重要性があります。


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