Muda uliokadiriwa wa kusoma: 11 minuti
slab picha za uwongo ya Donald Trump aliyekamatwa na maafisa wa polisi wa Jiji la New York kwenye chatbot inayoelezea moja mwanasayansi wa kompyuta akiwa hai sana kama alikufa kwa kusikitisha , uwezo wa kizazi kipya cha mifumo akili ya bandia kiendeshi cha kuzalisha ili kuunda maandishi na picha za kulazimisha lakini za uwongo ni kuzua kengele kuhusu ulaghai wa steroidi na taarifa potofu. Hakika, mnamo Machi 29, 2023 kundi la watafiti wa AI na takwimu za tasnia walihimiza tasnia hiyo kusimamisha mafunzo zaidi juu ya teknolojia ya hivi karibuni ya AI au, ikizuia hilo, serikali "kulazimisha kusitishwa".
Jenereta za picha kama SLAB , Safari ya katikati e Usambazaji Imara na jenereta za maudhui kama vile Bard , GumzoGPT , Chinchilla e Simu - sasa zinapatikana kwa mamilioni ya watu na hazihitaji maarifa ya kiufundi kutumia.
Kwa kuzingatia mazingira yanayojitokeza ya kampuni za teknolojia zinazotumia mifumo ya AI na kuijaribu kwa umma, watunga sera wanapaswa kujiuliza ikiwa na jinsi ya kudhibiti teknolojia inayoibuka. Mazungumzo yaliwauliza wataalamu watatu wa sera za teknolojia kueleza kwa nini kudhibiti AI ni changamoto na kwa nini ni muhimu sana kuirekebisha.
S. Shyam Sundar, profesa wa athari za medianuwai na mkurugenzi, Kituo cha AI inayowajibika kwa Jamii, Jimbo la Penn
Sababu ya kudhibiti AI si kwa sababu teknolojia iko nje ya udhibiti, lakini kwa sababu mawazo ya binadamu ni nje ya uwiano. Utangazaji mwingi wa vyombo vya habari umechochea imani zisizo na mantiki kuhusu uwezo na ufahamu wa AI. Imani hizi zinatokana na " upendeleo wa otomatiki ” au kwa mwelekeo wa kuacha macho yetu wakati mashine zinafanya kazi fulani. Mfano ni umakini mdogo miongoni mwa marubani wakati ndege yao inaruka kwa kujiendesha.
Tafiti nyingi katika maabara yangu zimeonyesha kuwa mashine, badala ya binadamu, inapotambuliwa kama chanzo cha mwingiliano, huzua njia ya mkato ya kiakili katika akili za watumiaji ambayo tunaiita "heuristics ya mashine". " . Mkato huu ni imani kwamba mashine ni sahihi, lengo, halina upendeleo, hazikosei, na kadhalika. Huzuia uamuzi wa mtumiaji na kusababisha mtumiaji kuamini mashine kupita kiasi. Hata hivyo, kuwakatisha tamaa watu kuhusu kutokosea kwa AI haitoshi, kwa sababu wanadamu wanajulikana kudhania ustadi bila kujua hata wakati teknolojia hairuhusu.
Utafiti pia umeonyesha kuwa watu huchukulia kompyuta kama viumbe vya kijamii wakati mashine zinaonyesha hata dokezo dogo la ubinadamu, kama vile matumizi ya lugha ya mazungumzo. Katika kesi hizi, watu hutumia sheria za kijamii za mwingiliano wa kibinadamu, kama vile adabu na usawa. Kwa hivyo wakati kompyuta zinaonekana kuwa na hisia, watu huwa na imani nao kwa upofu. Udhibiti unahitajika ili kuhakikisha kuwa bidhaa za AI zinastahili uaminifu huu na hazitumii vibaya.
AI inatoa changamoto ya kipekee kwa sababu, tofauti na mifumo ya jadi ya uhandisi, wabunifu hawawezi kuwa na uhakika jinsi mifumo ya AI itafanya kazi. Gari la kitamaduni lilipotoka kiwandani, wahandisi walijua hasa jinsi lingefanya kazi. Lakini kwa magari yanayojiendesha, wahandisi hawawezi kamwe kuwa na uhakika jinsi watakavyoishi katika hali mpya .
Hivi majuzi, maelfu ya watu ulimwenguni kote wamestaajabia ni mifano gani mikubwa ya AI kama GPT-4 na DALL-E 2 inazalisha kujibu mapendekezo yao. Hakuna hata mmoja wa wahandisi waliohusika katika kuunda aina hizi za AI anayeweza kukuambia ni nini hasa mifano itazalisha. Ili kutatiza mambo, miundo hii hubadilika na kubadilika kwa mwingiliano mkubwa zaidi.
Yote hii ina maana kwamba kuna uwezekano wa kutosha wa makosa ya moto. Kwa hivyo, mengi inategemea jinsi mifumo ya AI inatekelezwa na ni masharti gani ya kukimbilia yapo wakati hisia za kibinadamu au ustawi unadhuru. AI ni zaidi ya miundombinu, kama barabara kuu. Unaweza kuiunda ili kuunda tabia za binadamu katika pamoja, lakini utahitaji mbinu za kukabiliana na matumizi mabaya, kama vile mwendo kasi na matukio yasiyotabirika, kama vile ajali.
Wasanidi wa AI pia watahitaji kuwa wabunifu wa ajabu katika kutabiri njia ambazo mfumo unaweza kufanya na kujaribu kutarajia ukiukaji unaowezekana wa viwango na majukumu ya kijamii. Hii ina maana kwamba kuna haja ya mifumo ya udhibiti au utawala ambayo inategemea ukaguzi wa mara kwa mara na ukaguzi wa matokeo na bidhaa za AI, ingawa ninaamini mifumo hii inapaswa pia kutambua kwamba wabunifu wa mifumo hawawezi kuwajibika kila wakati kwa matukio.
Cason Schmit, profesa msaidizi wa afya ya umma, Chuo Kikuu cha Texas A&M
Kudhibiti akili ya bandia ni ngumu . Ili kurekebisha AI vizuri, lazima kwanza definish AI na kuelewa hatari na faida zinazotarajiwa za AI. DefiKufungua kisheria AI ni muhimu kwa kutambua kile ambacho kiko chini ya sheria. Lakini teknolojia za AI bado zinaendelea, kwa hivyo ni ngumu defikumaliza moja defiufafanuzi thabiti wa kisheria.
Kuelewa hatari na faida za AI pia ni muhimu. Udhibiti mzuri unapaswa kuongeza manufaa ya umma huku ukipunguza hatari. Hata hivyo, maombi ya AI bado yanajitokeza, kwa hivyo ni vigumu kujua au kutabiri hatari au manufaa ya baadaye yanaweza kuwa nini. Aina hizi za zisizojulikana hufanya teknolojia zinazoibuka kama AI kuwa kubwa sana vigumu kudhibiti pamoja na sheria na kanuni za jadi.
Wabunge ni mara nyingi polepole sana kurekebisha kwa mazingira ya kiteknolojia yanayobadilika haraka. Mtu fulani sheria mpya zimepitwa na wakati wakati zinatolewa au kufanywa mtendaji. Bila sheria mpya, vidhibiti wanapaswa kutumia sheria za zamani kukabili matatizo mapya . Wakati mwingine hii inasababisha vikwazo vya kisheria kwa ajili ya faida za kijamii o mianya ya kisheria kwa ajili ya tabia mbaya .
Le "sheria laini ” ni mbadala wa mbinu za kutunga sheria za “sheria ngumu” za kimila zinazolenga kuzuia ukiukaji mahususi. Katika mfumo wa sheria laini, shirika la kibinafsi linaanzisha kanuni au viwango kwa wanachama wa sekta hiyo. Hizi zinaweza kubadilika kwa haraka zaidi kuliko sheria za jadi. Hiyo inafanya kuahidi sheria laini kwa teknolojia zinazoibuka kwa sababu zinaweza kukabiliana haraka na programu mpya na hatari. Hata hivyo, Sheria laini zinaweza kumaanisha utekelezaji laini .
Megan Doerr , Jennifer Wagner e io (Cason Schmit) tunapendekeza njia ya tatu: Copyleft AI na Utekelezaji Unaoaminika (CAITE) . Mbinu hii inachanganya dhana mbili tofauti katika mali miliki: leseni copyleft e patent troll.
Leseni hizo copyleft hukuruhusu kutumia, kutumia tena, au kurekebisha maudhui kwa urahisi chini ya masharti ya leseni, kama vile programu huria. Mfano CAITE kutumia leseni copyleft kuhitaji watumiaji wa AI kufuata miongozo maalum ya kimaadili, kama vile tathmini za uwazi za athari za upendeleo.
Katika muundo wetu, leseni hizi pia huhamisha haki ya kisheria ya kutekeleza ukiukaji wa leseni kwa mtu mwingine anayeaminika. Hii huunda huluki ya utekelezaji ambayo ipo kwa ajili ya kutekeleza viwango vya maadili vya AI pekee na inaweza kufadhiliwa kwa sehemu na faini kwa mwenendo usiofaa. Chombo hiki ni kama a patent troll kwani ni ya kibinafsi badala ya ya kiserikali na inajitegemeza kwa kutekeleza haki miliki za kisheria inazokusanya kutoka kwa wengine. Katika kesi hii, badala ya kuendesha kwa faida, huluki hutekeleza miongozo ya maadili defikatika leseni.
Mtindo huu unaweza kunyumbulika na kubadilika ili kukidhi mahitaji ya mazingira ya AI yanayobadilika kila mara. Pia inaruhusu chaguzi kubwa za utekelezaji kama vile kidhibiti cha jadi cha serikali. Kwa njia hii, inachanganya vipengele bora vya mbinu za sheria ngumu na laini ili kukabiliana na changamoto za kipekee za AI.
John Villasenor, profesa wa uhandisi wa umeme, sheria, sera ya umma na usimamizi, Chuo Kikuu cha California, Los Angeles
The maendeleo ya ajabu hivi karibuni katika lugha kubwa AI ya kuzalisha kwa msingi wa modeli inachochea mahitaji ya kuunda kanuni mpya mahususi za AI. Hapa kuna maswali manne muhimu ya kujiuliza:
Matokeo mengi yanayoweza kuwa ya matatizo ya mifumo ya AI tayari yanashughulikiwa na mifumo iliyopo. Ikiwa kanuni ya AI inayotumiwa na benki kutathmini maombi ya mkopo itasababisha maamuzi ya ukopeshaji ya ubaguzi wa rangi, itakuwa inakiuka Sheria ya Makazi ya Haki. Iwapo programu ya AI katika gari lisilo na dereva itasababisha ajali, sheria ya dhima ya bidhaa hutoa masharti mfumo wa kutafuta tiba .
Mfano wa classic wa hii ni Sheria ya Mawasiliano iliyohifadhiwa , ambayo ilitungwa mwaka wa 1986 kushughulikia teknolojia za mawasiliano ya kidijitali ambazo wakati huo zilikuwa za kibunifu kama vile barua pepe. Katika kutunga SCA, Congress ilitoa ulinzi mdogo sana wa faragha kwa barua pepe za zaidi ya siku 180.
Sababu ilikuwa kwamba hifadhi ndogo ilimaanisha kuwa watu walikuwa wakisafisha vikasha vyao kila mara kwa kufuta ujumbe wa zamani ili kutoa nafasi kwa mpya. Kwa hivyo, ujumbe uliowekwa kwenye kumbukumbu kwa zaidi ya siku 180 ulionekana kuwa muhimu sana kwa mtazamo wa faragha. Haijulikani ikiwa mantiki hii iliwahi kuwa na maana, na kwa hakika haileti maana katika miaka ya 20, wakati barua pepe zetu nyingi na mawasiliano mengine ya kidijitali yaliyohifadhiwa kwenye kumbukumbu yana zaidi ya miezi sita.
Jibu la kawaida kwa wasiwasi kuhusu kudhibiti teknolojia kulingana na muhtasari mmoja baada ya muda ni hili: Ikiwa sheria au kanuni itapitwa na wakati, isasishe. Ni rahisi kusema kuliko kutenda. Watu wengi wanakubali kwamba SCA ilipitwa na wakati miongo kadhaa iliyopita. Lakini kwa sababu Congress haikuweza kukubaliana haswa juu ya jinsi ya kurekebisha utoaji wa siku 180, bado iko kwenye vitabu zaidi ya theluthi moja ya karne baada ya kupitishwa.
Il Ruhusu Mataifa na Waathiriwa Kupambana na Sheria ya Usafirishaji wa Ngono Mtandaoni ya 2017 ilikuwa ni sheria iliyopitishwa mwaka 2018 ambayo aliifanyia marekebisho Sehemu ya 230 wa Sheria ya Uadilifu wa Mawasiliano kwa lengo la kupambana na biashara ya ngono. Ingawa kuna ushahidi mdogo kwamba amepunguza biashara ya ngono, amekuwa na a athari yenye shida sana kwa kundi tofauti la watu: wafanyabiashara ya ngono ambao walitegemea tovuti zilizotolewa nje ya mtandao na FOSTA-SESTA ili kubadilishana taarifa kuhusu wateja hatari. Mfano huu unaonyesha umuhimu wa kuangalia kwa mapana madhara yanayoweza kusababishwa na kanuni zinazopendekezwa.
Ikiwa wasimamizi nchini Marekani watachukua hatua kupunguza kimakusudi maendeleo katika AI, hiyo itasukuma tu uwekezaji na uvumbuzi - na kusababisha uundaji wa nafasi za kazi - mahali pengine. Wakati AI inayoibuka inazua wasiwasi mwingi, pia inaahidi kuleta faida kubwa katika maeneo kama vile maagizo , dawa , uzalishaji , usalama wa usafiri , kilimo , previsioni meteorologicalhe , upatikanaji wa huduma za kisheria na zaidi.
Ninaamini kuwa kanuni za AI zilizoandaliwa kwa kuzingatia maswali manne yaliyo hapo juu zitakuwa na uwezekano mkubwa wa kushughulikia kwa mafanikio madhara yanayoweza kusababishwa na AI huku kikihakikisha ufikiaji wa manufaa yake.
Makala haya yamenukuliwa bila malipo kutoka kwa The Conversation, shirika huru la habari lisilo la faida linalojitolea kushiriki maarifa ya wataalamu wa kitaaluma.
BlogInnovazione.it
Operesheni ya ophthalmoplasty kwa kutumia kitazamaji cha kibiashara cha Apple Vision Pro ilifanywa katika Catania Polyclinic…
Kukuza ujuzi mzuri wa magari kupitia kupaka rangi huwatayarisha watoto kwa ujuzi changamano zaidi kama vile kuandika. Kupaka rangi...
Sekta ya majini ni nguvu ya kweli ya kiuchumi duniani, ambayo imepitia kwenye soko la bilioni 150 ...
Jumatatu iliyopita, Financial Times ilitangaza makubaliano na OpenAI. FT inatoa leseni kwa uandishi wake wa habari wa kiwango cha kimataifa…
