Безопасность и предвзятость ИИ: распутывание сложной цепочки обучения ИИ

Безопасность и предвзятость ИИ — неотложные, но сложные проблемы для исследователей безопасности. Как ИИ интегрирован во все аспекты жизни общества, поэтому понимание процесса его развития, функциональности и потенциальных недостатков имеет первостепенное значение.

Лама Нахман, директор лаборатории исследований интеллектуальных систем в Intel Labs, сказал, что участие широкого круга экспертов в предметной области в процессе обучения и обучения искусственному интеллекту имеет важное значение. Она заявляет: «Мы предполагаем, что система ИИ учится у эксперта в предметной области, а не у разработчика ИИ… Человек, обучающий систему ИИ, не понимает, как программировать систему ИИ... и система может автоматически строить модели распознавания действий и диалога».

Также: Первый в мире саммит по безопасности искусственного интеллекта пройдет в Блетчли-парке, доме взломщиков кодов времен Второй мировой войны.

Это открывает захватывающую, но потенциально дорогостоящую перспективу с возможностью дальнейшего совершенствования системы по мере ее взаимодействия с пользователями. Нахман объясняет: «Есть части, которые вы можете полностью использовать из общего аспекта диалога, но есть много вещей, с точки зрения просто... специфики того, как люди выполняют действия в физическом мире, которые не похожи на то, что вы делали бы в обычном мире. ЧатGPT. Это указывает на то, что, хотя современные технологии искусственного интеллекта предлагают отличные диалоговые системы, переход к пониманию и выполнению физических задач представляет собой совершенно другую задачу», — сказала она.

Безопасность ИИ может быть поставлена ​​под угрозуПо ее словам, это связано с несколькими факторами, такими как плохо определенные цели, недостаточная надежность и непредсказуемость реакции ИИ на конкретные входные данные. Когда система ИИ обучается на большом наборе данных, она может изучать и воспроизводить вредоносное поведение, обнаруженное в данных.

Предвзятости в системах искусственного интеллекта также могут привести к несправедливым результатам, таким как дискриминация или несправедливое принятие решений. Предубеждения могут проникнуть в системы ИИ разными способами; например, с помощью данных, используемых для обучения, которые могут отражать предрассудки, существующие в обществе. Поскольку ИИ продолжает проникать в различные аспекты человеческой жизни, потенциальный вред из-за предвзятых решений значительно возрастает, усиливая потребность в эффективных методологиях для выявления и смягчения этих предубеждений.

Также: 4 вещи, которые Claude AI может делать, а ChatGPT — нет

Еще одной проблемой является роль искусственного интеллекта в распространение дезинформации. По мере того, как сложные инструменты искусственного интеллекта становятся все более доступными, возрастает риск их использования для создания вводящего в заблуждение контента, который может ввести в заблуждение общественное мнение или продвигать ложные повествования. Последствия могут быть далеко идущими, включая угрозы демократии, общественному здравоохранению и социальной сплоченности. Это подчеркивает необходимость создания надежных контрмер для смягчения распространения дезинформации с помощью ИИ и проведения постоянных исследований, чтобы опережать развивающиеся угрозы.

Также: Это 5 моих любимых инструментов искусственного интеллекта для работы

Любая инновация сопряжена с неизбежным набором проблем. Нахман предложил разрабатывать системы искусственного интеллекта так, чтобы они «соответствовали человеческим ценностям» на высоком уровне, и предлагает риск-ориентированный подход к разработке ИИ, который учитывает доверие, подотчетность, прозрачность и объяснимость. Решение проблем искусственного интеллекта сейчас поможет гарантировать безопасность будущих систем.