Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար։

Արհեստական ​​բանականությունը խոստանում է արագություն, մասշտաբ և երբեմն-երբեմն կախարդանք։ Սակայն այդ փայլը կարող է կուրացնել։ Եթե հետաքրքրվել եք, թե ինչու է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար, այս ուղեցույցը պարզ լեզվով ներկայացնում է ամենամեծ վնասները՝ օրինակներով, լուծումներով և մի քանի անհարմար ճշմարտություններով։ Այն հակատեխնոլոգիական չէ։ Այն իրականության կողմնակից է։

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Որքա՞ն ջուր է օգտագործում արհեստական ​​բանականությունը
Բացատրում է արհեստական ​​բանականության զարմանալի ջրի սպառումը և թե ինչու է այն կարևոր համաշխարհային մակարդակով։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության տվյալների հավաքածուն
Բաշխում է տվյալների բազմության կառուցվածքը, աղբյուրները և մարզման մոդելների կարևորությունը։

🔗 Ինչպե՞ս է արհեստական ​​բանականությունը կանխատեսում միտումները
Ցույց է տալիս, թե ինչպես են ալգորիթմները վերլուծում օրինաչափությունները՝ արդյունքները ճշգրիտ կանխատեսելու համար։

🔗 Ինչպես չափել արհեստական ​​բանականության արդյունավետությունը
Ներառում է մոդելի ճշգրտությունը, արագությունը և հուսալիությունը գնահատելու հիմնական չափանիշները։

Արագ պատասխան. Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար։ ⚠️

Քանի որ առանց լուրջ պաշտպանիչ պատնեշների, արհեստական ​​բանականությունը կարող է ուժեղացնել կողմնակալությունը, ողողել տեղեկատվական տարածքները համոզիչ կեղծիքներով, գերբեռնել հսկողությունը, աշխատանքից ազատել աշխատողներին ավելի արագ, քան մենք նրանց վերապատրաստում ենք, ծանրաբեռնել էներգետիկ և ջրային համակարգերը և կայացնել բարձր ռիսկային որոշումներ, որոնք դժվար է աուդիտի ենթարկել կամ բողոքարկել: Առաջատար ստանդարտացման մարմիններն ու կարգավորող մարմինները նշում են այս ռիսկերը որոշակի պատճառով: [1][2][5]

Անեկդոտ (համակցված). Տարածաշրջանային վարկատուն փորձարկում է արհեստական ​​ինտելեկտով վարկերի տեսակավորման գործիք։ Այն բարձրացնում է մշակման արագությունը, սակայն անկախ վերանայումը պարզում է, որ մոդելը թերաշխատում է պատմականորեն սահմանված կարմիր գծի հետ կապված որոշակի փոստային ինդեքսներից դիմորդների համար։ Ուղղումը հուշագիր չէ՝ այլ տվյալների, քաղաքականության և արտադրանքի վրա աշխատանք։ Այդ օրինաչափությունը կրկին ու կրկին ի հայտ է գալիս այս հոդվածում։

Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար։ Լավ փաստարկներ ✅

Լավ քննադատությունը կատարում է երեք բան.

• վնասի կամ բարձրացված ռիսկի վերարտադրելի ապացույցները

• Ցույց տվեք կառուցվածքային դինամիկա, ինչպիսիք են համակարգային մակարդակի սպառնալիքների օրինաչափությունները և չարաշահման խթանները, այլ ոչ թե միայն միանգամյա պատահարները: [2]

• Առաջարկեք կոնկրետ մեղմացնող միջոցառումներ , որոնք համապատասխանում են գործող կառավարման գործիքակազմին (ռիսկերի կառավարում, աուդիտներ, ոլորտային ուղեցույցներ), այլ ոչ թե «էթիկայի» անորոշ կոչեր: [1][5]

Գիտեմ, նյարդայնացնողորեն ողջամիտ է հնչում։ Բայց սա է չափանիշը։

Վնասները, չփաթեթավորված

1) Կողմնակալություն, խտրականություն և անարդար որոշումներ 🧭

Ալգորիթմները կարող են գնահատել, դասակարգել և պիտակավորել մարդկանց այնպես, որ արտացոլեն աղավաղված տվյալներ կամ թերի դիզայն։ Ստանդարտացման մարմինները հստակորեն զգուշացնում են, որ չկառավարվող արհեստական ​​բանականության ռիսկերը՝ արդարությունը, բացատրելիությունը, գաղտնիությունը, վերածվում են իրական վնասների, եթե դուք անտեսում եք չափումը, փաստաթղթավորումը և կառավարումը։ [1]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. կողմնակալ գործիքները մեծ մասշտաբով աննկատ պահպանում են վարկերը, աշխատատեղերը, բնակարանները և առողջապահությունը: Թեստավորումը, փաստաթղթավորումը և անկախ աուդիտները օգնում են, բայց միայն այն դեպքում, եթե մենք դրանք իրականում անում ենք: [1]

2) Ապատեղեկատվություն, խորը կեղծիքներ և իրականության աղավաղում 🌀

Այժմ էժան է ստեղծել աուդիո, վիդեո և տեքստ՝ զարմանալի իրատեսությամբ: Կիբերանվտանգության մասին զեկույցները ցույց են տալիս, որ հակառակորդները ակտիվորեն օգտագործում են սինթետիկ մեդիա և մոդելային մակարդակի հարձակումներ՝ վստահությունը խաթարելու և խարդախության ու ազդեցության գործողությունները խթանելու համար: [2]

Ինչու է դա վատ հասարակության համար. վստահությունը փլուզվում է, երբ ցանկացած մեկը կարող է պնդել, որ ցանկացած տեսահոլովակ կեղծ է կամ իրական՝ կախված հարմարությունից: Մեդիագրագիտությունը օգնում է, բայց բովանդակության իսկության չափանիշները և տարբեր հարթակների համակարգումն ավելի կարևոր են: [2]

3) Զանգվածային հսկողություն և գաղտնիության ճնշում 🕵️♀️

Արհեստական ​​բանականությունը նվազեցնում է բնակչության մակարդակի հետևման արժեքը՝ դեմքեր, ձայներ, կյանքի օրինաչափություններ: Սպառնալիքների լանդշաֆտի գնահատումները նշում են տվյալների միաձուլման և մոդելային վերլուծության աճող օգտագործումը, որոնք կարող են ցրված սենսորները վերածել փաստացի հսկողության համակարգերի, եթե չստուգվեն: [2]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. խոսքի և հաղորդակցության վրա բացասական ազդեցությունը դժվար է նկատել, քանի դեռ այն արդեն իսկ չի դրսևորվել: Հսկողությունը պետք է նախորդի կիրառմանը, այլ ոչ թե հետ մնա դրանից: [2]

4) Աշխատատեղեր, աշխատավարձեր և անհավասարություն 🧑🏭→🤖

Արհեստական ​​բանականությունը կարող է բարձրացնել արտադրողականությունը, անշուշտ, բայց ազդեցությունը անհավասար է: Աշխատողների և գործատուների միջև անցկացված տարբեր երկրների հարցումները ցույց են տալիս ինչպես աճի, այնպես էլ խափանումների ռիսկեր, որտեղ որոշակի առաջադրանքներ և մասնագիտություններ ավելի խոցելի են, քան մյուսները: Որակավորման բարձրացումը օգնում է, բայց անցումները իրական ժամանակում հարվածում են իրական տնային տնտեսություններին: [3]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. եթե արտադրողականության աճը հիմնականում կենտրոնանում է մի քանի ընկերությունների կամ ակտիվների սեփականատերերի վրա, մենք խորացնում ենք անհավասարությունը՝ միաժամանակ քաղաքավարիորեն թոթվելով մյուս բոլորի նկատմամբ։ [3]

5) Կիբերանվտանգություն և մոդելների շահագործում 🧨

Արհեստական ​​բանականության համակարգերը ընդլայնում են հարձակման մակերեսը՝ տվյալների թունավորում, արագ ներարկում, մոդելների գողություն և մատակարարման շղթայի խոցելիություններ արհեստական ​​բանականության հավելվածների շուրջ գործիքակազմում: Եվրոպական սպառնալիքների մասին զեկույցները փաստաթղթավորում են սինթետիկ լրատվամիջոցների իրական աշխարհում չարաշահումները, ջեյլբրեյքերը և թունավորման արշավները: [2]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. երբ ամրոցը պահպանող բանը դառնում է նոր բարձրացող կամուրջ։ Կիրառեք նախագծային անվտանգության և ամրապնդման մեթոդներ արհեստական ​​բանականության խողովակաշարերի համար՝ ոչ միայն ավանդական հավելվածների համար։ [2]

6) Էներգիայի, ջրի և շրջակա միջավայրի ծախսեր 🌍💧

Խոշոր մոդելների վերապատրաստումը և սպասարկումը կարող են լուրջ էլեկտրաէներգիա և ջուր սպառել տվյալների կենտրոնների միջոցով: Միջազգային էներգետիկ վերլուծաբանները այժմ հետևում են արագ աճող պահանջարկին և զգուշացնում են ցանցի վրա ազդեցության մասին՝ արհեստական ​​բանականության աշխատանքային ծանրաբեռնվածության մեծացմանը զուգընթաց: Խնդիրը պլանավորումն է, այլ ոչ թե խուճապը: [4]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. անտեսանելի ենթակառուցվածքային սթրեսը դրսևորվում է ավելի բարձր վճարների, ցանցի գերբեռնվածության և տեղակայման վեճերի տեսքով՝ հաճախ ավելի քիչ լծակներ ունեցող համայնքներում: [4]

7) Առողջապահություն և այլ բարձր ռիսկային որոշումներ 🩺

Համաշխարհային առողջապահական մարմինները նշում են կլինիկական արհեստական ​​բանականության անվտանգության, բացատրելիության, պատասխանատվության և տվյալների կառավարման հետ կապված խնդիրներ: Տվյալների հավաքածուները խառնաշփոթ են, սխալները թանկ են, իսկ վերահսկողությունը պետք է լինի կլինիկական մակարդակի: [5]

Ինչու է դա հասարակության համար վատ. ալգորիթմի վստահությունը կարող է թվալ որպես կոմպետենտություն։ Այդպես չէ։ Պաշտպանիչ ցանկապատերը պետք է արտացոլեն բժշկական իրականությունը, այլ ոչ թե ցուցադրական տրամադրությունը։ [5]

Համեմատական ​​աղյուսակ. վնասը նվազեցնելու գործնական գործիքներ

(այո, վերնագրերը միտումնավոր տարօրինակ են)

Խորը վերլուծություն. ինչպես է իրականում կողմնակալությունը ներթափանցում 🧪

• Աղավաղված տվյալներ – պատմական գրառումները ներառում են անցյալի խտրականությունը. մոդելները արտացոլում են այն, եթե դուք չեք չափում և մեղմացնում այն: [1]

• Փոփոխվող համատեքստեր . մեկ բնակչության մեջ գործող մոդելը կարող է փլուզվել մեկ այլ բնակչության մեջ. կառավարումը պահանջում է շրջանակի որոշում և շարունակական գնահատում: [1]

• Պրոքսի փոփոխականներ – պաշտպանված ատրիբուտներից հրաժարվելը բավարար չէ. փոխկապակցված հատկանիշները վերականգնում են դրանք։ [1]

Գործնական քայլեր՝ փաստաթղթավորել տվյալների հավաքածուները, անցկացնել ազդեցության գնահատումներ, չափել արդյունքները խմբերի միջև և հրապարակել արդյունքները: Եթե դուք չեք պաշտպանի այն առաջին էջում, ապա մի՛ հրապարակեք այն: [1]

Խորը վերլուծություն. ինչու է սխալ տեղեկատվությունը այդքան կպչուն արհեստական ​​բանականության հետ 🧲

• Արագություն + անհատականացում = կեղծիքներ, որոնք թիրախավորում են միկրոհամայնքները։

• Անորոշության շահագործում . երբ ամեն ինչ կարող է կեղծ լինել, վատ գործողներին միայն կասկած սերմանել է պետք։

• Ստուգման ուշացում – ծագման չափանիշները դեռևս համընդհանուր չեն. իսկական լրատվամիջոցները պարտվում են մրցավազքում, եթե հարթակները չհամակարգվեն։ [2]

Խորը վերլուծություն. ենթակառուցվածքների վճարման ժամկետը լրանում է 🧱

• Հզորություն – Արհեստական ​​բանականության աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը մեծացնում է տվյալների կենտրոնների էլեկտրաէներգիայի օգտագործումը. կանխատեսումները ցույց են տալիս կտրուկ աճ այս տասնամյակում: [4]

• Ջրային սառեցման կարիքները ծանրաբեռնում են տեղական համակարգերը, երբեմն՝ երաշտի հակված շրջաններում։

• Տեղակայման վեճեր . համայնքները հակադարձում են, երբ ծախսերը ստանում են առանց դրական կողմի։

Մեղմացնող գործոններ՝ արդյունավետություն, ավելի փոքր/ավելի խնայողական մոդելներ, ոչ գագաթնակետային ժամերի եզրակացություն, վերականգնվող էներգիայի աղբյուրների մոտ տեղակայում, ջրի օգտագործման թափանցիկություն: Հեշտ է ասել, ավելի դժվար՝ անել: [4]

Տակտիկական ստուգաթերթիկ այն առաջնորդների համար, ովքեր չեն ցանկանում գլխավորել նորությունները 🧰

• Կատարեք արհեստական ​​բանականության ռիսկի գնահատում ՝ կապված օգտագործվող համակարգերի կենդանի գրանցամատյանի հետ: Քարտեզագրեք մարդկանց վրա ազդեցությունը, ոչ միայն SLA-ները: [1]

• ներդրեք բովանդակության իսկության տեխնոլոգիա և միջադեպերի կառավարման ձեռնարկներ: [2]

• Կազմակերպեք անկախ աուդիտներ և կարմիր թիմեր կարևորագույն համակարգերի համար: Եթե այն որոշում է կայացնում մարդկանց վերաբերյալ, ապա արժանի է մանրակրկիտ ուսումնասիրության: [2]

• Առողջապահական օգտագործման դեպքերում հետևեք ոլորտի ուղեցույցներին և պնդեք կլինիկական վավերացման, այլ ոչ թե ցուցադրական չափորոշիչների վրա։ [5]

• Զուգակցեք տեղակայումը առաջադրանքների վերաձևավորման և որակավորման բարձրացման , չափվում է եռամսյակը մեկ։ [3]

Հաճախակի տրվող nudge-պատասխաններ 🙋♀️

• Մի՞թե արհեստական ​​բանականությունը նույնպես լավը չէ։ Իհարկե։ Այս հարցը մեկուսացնում է ձախողման եղանակները, որպեսզի մենք կարողանանք դրանք շտկել։

• Մի՞թե չենք կարող պարզապես թափանցիկություն ավելացնել։ Օգտակար է, բայց բավարար չէ։ Ձեզ անհրաժեշտ է թեստավորում, մոնիթորինգ և հաշվետվողականություն։ [1]

• Արդյո՞ք կարգավորումը ոչնչացնելու է նորարարությունը: Հստակ կանոնները հակված են նվազեցնել անորոշությունը և ազատել ներդրումները: Ռիսկերի կառավարման շրջանակները հենց այն մասին են, թե ինչպես անվտանգ կառուցել: [1]

Վերջնական մտքեր և ամփոփում 🧩

Ինչո՞ւ է արհեստական ​​բանականությունը վնասակար հասարակության համար։ Որովհետև մասշտաբը + անթափանցիկությունը + անհամապատասխան խթանները = ռիսկ։ Եթե արհեստական ​​բանականությունը մենակ մնա, այն կարող է ամրապնդել կողմնակալությունը, քայքայել վստահությունը, սպառել վառելիքի հսկողությունը, սպառել ռեսուրսները և որոշել, թե ինչի վրա մարդիկ պետք է կարողանան բողոքարկել։ Մյուս կողմից՝ մենք արդեն ունենք հիմք՝ ավելի լավ ռիսկային շրջանակներ, աուդիտներ, իսկության չափանիշներ և ոլորտային ուղեցույցներ մշակելու համար։ Խոսքը արգելակները սեղմելու մասին չէ։ Խոսքը դրանք տեղադրելու, ղեկը ստուգելու և մեքենայում իրական մարդիկ հիշելու մասին է։ [1][2][5]

Հղումներ

1. NIST – Արհեստական ​​բանականության ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF 1.0): Հղում

2. ENISA – Սպառնալիքների լանդշաֆտ 2025։ Հղում

3. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպություն – Արհեստական ​​բանականության ազդեցությունը աշխատավայրի վրա. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) կողմից գործատուների և աշխատողների շրջանում արհեստական ​​բանականության վերաբերյալ հարցումների հիմնական արդյունքները ։ Հղում

4. ՄԷԳ – Էներգիա և արհեստական ​​բանականություն (էլեկտրաէներգիայի պահանջարկ և հեռանկար): Հղում

5. Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպություն – Արհեստական ​​բանականության էթիկա և կառավարում առողջության համար ։ Հղում

Նշումներ շրջանակի և հավասարակշռության վերաբերյալ. Տնտեսական համագործակցության և զարգացման կազմակերպության (OECD) եզրակացությունները հիմնված են որոշակի ոլորտներում/երկրներում անցկացված հարցումների վրա. մեկնաբանեք այդ համատեքստը հաշվի առնելով: ENISA-ի գնահատումը արտացոլում է ԵՄ սպառնալիքների պատկերը, բայց ընդգծում է համաշխարհային մակարդակով համապատասխան օրինաչափությունները: IEA-ի հեռանկարը տրամադրում է մոդելավորված կանխատեսումներ, այլ ոչ թե որոշակիություններ. դա պլանավորման ազդանշան է, այլ ոչ թե մարգարեություն:

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին