Když přemýšlíme o černých skříňkách, pravděpodobně si vybavíme záznamníky dat, které se primárně používají v dopravních letadlech. Nic však nemůže být dále od pravdy, pokud jde o černé skříňky AI.
Na černé skříňce AI není nic fyzického. Černé skříňky umělé inteligence jsou virtuální entity. Existují pouze v rámci algoritmů, dat a výpočetních systémů.
Černé skříňky umělé inteligence jsou konceptem, který odkazuje na autonomní rozhodování v systémech umělé inteligence. Pojďme se podrobně podívat na AI Black boxy, jak fungují a jaké jsou obavy, které je obklopují.
Co jsou černé skříňky umělé inteligence?
Černá skříňka umělé inteligence je nezávislý systém, který může činit rozhodnutí, aniž by vysvětloval, jak bylo těchto rozhodnutí dosaženo. To je jednoduchá definice černé skříňky AI.
Tato definice však shrnuje podstatu samotné umělé inteligence. Systémy umělé inteligence jsou navrženy tak, aby se učily, analyzovaly data a rozhodovaly se na základě vzorců a korelací, které se naučí. Definice však také zahrnuje obavy týkající se umělé inteligence.
Obavy prozatím necháme stranou, když se podíváme na to, jak fungují černé skříňky umělé inteligence.
Jak fungují černé skříňky AI
Tři hlavní komponenty se integrují a vytvářejí černé skříňky umělé inteligence. Tyto kombinace vytvářejí rámec, který tvoří černou skříňku:
- Algoritmy strojového učení: Algoritmy hlubokého učení fungují tím, že umožňuje umělé inteligenci učit se z dat, identifikovat vzorce a na základě těchto vzorů činit rozhodnutí nebo předpovědi.
- Výpočetní výkon: Černé skříňky umělé inteligence potřebují značný výpočetní výkon ke zpracování velkého množství požadovaných dat.
- Data: K rozhodování jsou zapotřebí obrovská datová úložiště, která někdy dosahují bilionů slov.
Princip spočívá v tom, že černé skříňky umělé inteligence využívají tyto tři prvky k rozpoznání vzorců a rozhodování na jejich základě. Černé skříňky umělé inteligence lze také trénovat vyladěním algoritmů a přizpůsobením dat.
Systémy jsou během školení vystaveny relevantním datovým sadám a vzorovým dotazům, aby se optimalizoval jejich výkon. To může být zaměřeno na takové metriky, jako je účinnost a přesnost.
Jakmile je tréninková fáze dokončena, mohou být černé skříňky nasazeny k nezávislému rozhodování na základě naučených algoritmů a vzorců. Nedostatek transparentnosti ohledně toho, jak jsou přijímána rozhodnutí, je však jedním z hlavních problémů souvisejících s černými skříňkami AI.
Výzvy a rizika černých skříněk AI
Rušivé technologie se zřídkakdy obejdou bez zavazadel. Umělá inteligence je nejničivější technologií, které jsme v tomto století čelili, a určitě přichází s velkým množstvím zavazadel. Aby umělá inteligence splnila své sliby, je třeba tyto výzvy řešit. Některé z hlavních obav a rizik zahrnují:
- Nedostatek transparentnosti: Dalo by se to přirovnat ke zkouškovému studentovi, který napíše odpověď, aniž by ukázal, jak funguje. Nedostatek transparentnosti, pokud jde o to, jak bylo dosaženo rozhodnutí, je hlavním problémem souvisejícím s touto technologií.
- Odpovědnost: Toto má k dokonalé technologii daleko a AI dělá chyby. Ale kde leží odpovědnost, pokud černá skříňka umělé inteligence udělá chybu? To má vážné důsledky, zejména v oblastech, jako je zdravotnictví a finance.
- Spravedlnost a zaujatost: Počítačové pořekadlo „Garbage In, Garbage Out“ je v době umělé inteligence stále aktuální. Systémy umělé inteligence stále spoléhají na přesnost údajů, které jim jsou poskytovány. Pokud tato data obsahují zkreslení, pak se mohou projevit v rozhodnutích, ke kterým dosáhnou. Předpojatost AI je jednou z hlavních výzev tvář vývojářů.
- Právní a etické důsledky: Toto je další faktor, který lze přičíst nedostatečné transparentnosti těchto systémů. Z toho mohou vzniknout právní a etická dilemata.
- Vnímání a důvěra veřejnosti: Jádrem toho je opět nedostatek transparentnosti. To může narušit důvěru veřejnosti v takové systémy a uživatelé se zdráhají spoléhat na rozhodovací procesy systémů umělé inteligence.
To jsou známé výzvy a probíhají snahy vyvinout odpovědnější a transparentnější systémy umělé inteligence, které mohou „ukázat své fungování“.
Co má budoucnost pro černé skříňky s umělou inteligencí?
Začněme tím, že AI v nějaké podobě nebo formě je tu s námi dlouhodobě. Pandořina skříňka byla otevřena a už se nechystá zavřít. Je to však stále technologie v plenkách a není divu, že s ní existují výzvy a problémy.
Vývojáři pracují na transparentnějších modelech, které zmírní mnohé obavy z této technologie. Mezi podniknuté kroky patří:
- Etické a právní rámce: Odborníci a tvůrci politik pracují na vytvoření právních a etických rámců, kterými se bude používání umělé inteligence řídit. Mezi cíle patří ochrana soukromí, zajištění spravedlnosti a odpovědnosti v aplikacích AI.
- Průhlednost: Vývojáři pracují na technikách, které poskytnou přehled o krocích rozhodování v aplikacích AI. Cílem je v konečném důsledku vybudovat důvěru v rozhodnutí AI ujištěním uživatelů, že existuje papírová stopa, kterou lze sledovat a sledovat logiku rozhodnutí.
- Nástroje interpretace: Tyto nástroje jsou vyvíjeny, aby objasnily neprůhledná rozhodnutí dosažená systémy černých skříněk umělé inteligence. Konečným cílem je vyvinout nástroje, které „ukazují fungování“ toho, jak jsou přijímána rozhodnutí.
- Osvěta a vzdělávání veřejnosti: Je jich spousta mýty kolem systémů AI. Jedním ze způsobů, jak lze obavy řešit, je vzdělávání veřejnosti o technologiích AI a jejich schopnostech a omezeních.
- Kolaborativní přístup: Nejedná se o obavy, které jsou omezeny na určité odvětví nebo část společnosti. Opatření přijatá k řešení problémů jako taková musí zaujmout společný přístup zahrnující tvůrce politik, veřejnost a vývojáře.
Toto je stále surová technologie, která narušuje etické a právní hranice. Řešení problémů souvisejících s černými skříňkami umělé inteligence je zásadní pro její budoucnost a vývoj.
AI černé skříňky: etické dilema
Černé skříňky umělé inteligence jsou obrovským příslibem a příležitostí, ale existují určité výzvy, které je třeba překonat. Není pochyb o tom, že AI tu zůstane. Díky rychlému nástupu technologie se stala nedílnou součástí našich životů. Nedostatek transparentnosti a odpovědnosti jsou však skutečné a naléhavé obavy.
Vytvořením větší transparentnosti a odpovědnosti v modelech umělé inteligence mohou vývojáři při rozhodování a krocích podniknutých k jejich dosažení přejít od „černých skříněk“ k transparentnímu modelu.