Eeldatav lugemisaeg: 11 minutit
Anna talle võltsfotod New Yorgi politseinikud arreteerisid Donald Trumpi vestlusbotile, mis kirjeldas ühte arvutiteadlane väga elus kui traagiliselt hukkunud , uue põlvkonna süsteemide võime tehisintellekt Generatiivne püüdlus luua köitvat, kuid fiktiivset teksti ja pilte tekitab häireid steroidide pettuse ja valeinformatsiooni kohta. Tõepoolest, 29. märtsil 2023 kutsus rühm tehisintellekti teadlasi ja tööstuse tegelasi tööstusel üles peatama uusimate tehisintellektitehnoloogiate alane täiendkoolitus või valitsused kehtestama moratooriumi.
Pildigeneraatoritele meeldib DALL-E , Keskteekond e Stabiilne difusioon ja sisugeneraatorid nagu bard , ChatGPT , tšintšilja e Kõned – on nüüd saadaval miljonitele inimestele ja nende kasutamiseks ei ole vaja tehnilisi teadmisi.
Arvestades tehisintellektisüsteeme juurutavate ja avalikkuse peal katsetavate tehnoloogiaettevõtete maastikku, peaksid poliitikakujundajad endalt küsima, kas ja kuidas tekkivat tehnoloogiat reguleerida. Vestlus palus kolmel tehnoloogiapoliitika eksperdil selgitada, miks on AI reguleerimine nii suur väljakutse ja miks on nii oluline seda õigesti teha.
S. Shyam Sundar, Penn State'i sotsiaalselt vastutustundliku tehisintellekti keskuse multimeediaefektide professor ja direktor
Tehisintellekti reguleerimise põhjus ei ole mitte selles, et tehnoloogia on kontrolli alt väljas, vaid selles, et inimese kujutlusvõime on proportsioonist väljas. Valdav meediakajastus on õhutanud irratsionaalseid uskumusi tehisintellekti võimekuse ja teadvuse kohta. Need uskumused põhinevad " automatiseerimise eelarvamus ” või kalduvusest lasta end alt vedada, kui masinad ülesandeid täidavad. Näide on pilootide vähenenud valvsus kui nende lennuk lendab autopiloodil.
Arvukad uuringud minu laboris on näidanud, et kui interaktsiooni allikaks peetakse masinat, mitte inimest, käivitab see kasutajate mõtetes vaimse otsetee, mida me nimetame "masina heuristikaks". " . See stenogramm on usk, et masinad on täpsed, objektiivsed, erapooletud, eksimatud jne. See hägustab kasutaja otsustusvõimet ja paneb kasutaja masinaid ülemäära usaldama. Siiski ei piisa lihtsalt inimeste pettumisest tehisintellekti eksimatuse suhtes, sest on teada, et inimesed omandavad alateadlikult oskusi isegi siis, kui tehnoloogia seda ei õigusta.
Seda on ka uuringud näidanud inimesed kohtlevad arvuteid sotsiaalsete olenditena kui masinad näitavad vähimatki vihjet inimlikkusele, nagu näiteks vestluskeele kasutamine. Sellistel juhtudel rakendavad inimesed inimestevahelise suhtluse sotsiaalseid reegleid, nagu viisakus ja vastastikkus. Nii et kui arvutid tunduvad tundlikud, kipuvad inimesed neid pimesi usaldama. Määrust on vaja tagamaks, et tehisintellekti tooted väärivad seda usaldust ega kasuta seda ära.
AI on ainulaadne väljakutse, sest erinevalt traditsioonilistest insenerisüsteemidest ei saa disainerid olla kindlad, kuidas AI-süsteemid toimivad. Kui traditsiooniline auto tehasest välja veeres, teadsid insenerid täpselt, kuidas see hakkab töötama. Aga isejuhtivate autodega, inseneridega nad ei saa kunagi olla kindlad, kuidas nad uutes olukordades käituvad .
Viimasel ajal on tuhanded inimesed üle maailma imestanud, mida suured generatiivsed AI mudelid, nagu GPT-4 ja DALL-E 2, vastusena nende soovitustele toodavad. Ükski nende tehisintellekti mudelite väljatöötamisega seotud inseneridest ei osanud teile täpselt öelda, mida need mudelid toodavad. Asja teeb keeruliseks, et need mudelid muutuvad ja arenevad koos üha suurema interaktsiooniga.
Kõik see tähendab, et tõrgete tekkevõimalusi on piisavalt. Seetõttu sõltub palju sellest, kuidas tehisintellektisüsteeme rakendatakse ja millised on õiguskaitsemeetmed, kui inimese tundlikkus või heaolu on kahjustatud. AI on rohkem infrastruktuur, nagu kiirtee. Saate selle kujundada nii, et see kujundaks inimeste käitumist kollektiivis, kuid vajate mehhanisme, et tulla toime kuritarvitustega, nagu kiiruseületamine, ja ettearvamatute sündmustega, nagu õnnetused.
Tehisintellekti arendajad peavad olema ka erakordselt loovad, et ennustada, kuidas süsteem võib käituda, ning püüdma ennetada sotsiaalsete standardite ja kohustuste võimalikke rikkumisi. See tähendab, et on vaja regulatiivseid või juhtimisraamistikke, mis põhinevad perioodilistel audititel ning tehisintellekti tulemuste ja toodete kontrollimisel, kuigi ma usun, et need raamistikud peaksid tunnistama ka seda, et süsteemidisainereid ei saa alati intsidentide eest vastutusele võtta.
Cason Schmit, Texase A&M ülikooli rahvatervise dotsent
Tehisintellekti reguleerimine on keeruline . AI hästi reguleerimiseks peate esmalt seda tegema defitutvuda tehisintellektiga ning mõista AI eeldatavaid riske ja eeliseid. DefiÕiguslik tehisintellekti esitamine on oluline selleks, et teha kindlaks, mille suhtes seadus kehtib. Kuid tehisintellekti tehnoloogiad alles arenevad, nii et see on raske defilõpeta üks defistabiilne juriidiline määratlus.
Samuti on oluline mõista tehisintellektiga kaasnevaid riske ja eeliseid. Hea reguleerimine peaks maksimeerima avalikku kasu, minimeerides samas riske. Tehisintellekti rakendused on aga alles tekkimas, mistõttu on raske teada või ennustada, millised võivad olla tulevased riskid või eelised. Seda tüüpi tundmatud muudavad esilekerkivad tehnoloogiad, nagu AI, erakordseks raske reguleerida traditsiooniliste seaduste ja määrustega.
Seadusandjad on sageli liiga aeglane kohanemiseks kiiresti muutuvas tehnoloogilises keskkonnas. keegi uued seadused on nende väljaandmise ajal vananenud või tegevjuhiks tehtud. Ilma uute seaduste, regulaatoriteta nad peavad kasutama vanu seadusi näkku uued probleemid . Mõnikord viib see selleni õiguslikud tõkked kohta sotsiaaltoetused o õiguslüngad kohta kahjulikud käitumised .
"pehme seadus ” on alternatiiv traditsioonilistele „raske õiguse” seadusandlikele lähenemisviisidele, mille eesmärk on ära hoida konkreetseid rikkumisi. Pehme õiguse lähenemisviisi puhul asutab eraorganisatsioon reeglid või standardid tööstuse liikmetele. Need võivad muutuda kiiremini kui traditsioonilised õigusaktid. See teeb paljutõotavad pehmed seadused arenevatele tehnoloogiatele, sest need suudavad kiiresti kohaneda uute rakenduste ja riskidega. Kuid, Pehmed seadused võivad tähendada pehmet jõustamist .
Megan Doerr , Jennifer Wagner e io (Cason Schmit) pakume välja kolmanda võimaluse: Copyleft AI koos usaldusväärse jõustamisega (CAITE) . See lähenemisviis ühendab kaks väga erinevat intellektuaalomandi mõistet: litsentsid copyleft e patent troll.
Litsentsid copyleft võimaldab teil hõlpsasti kasutada, taaskasutada või muuta sisu litsentsitingimuste alusel, näiteks avatud lähtekoodiga tarkvara. Mudel CAITE kasutada litsentse copyleft nõuda tehisintellekti kasutajatelt konkreetsete eetiliste juhiste järgimist, näiteks läbipaistvaid hinnanguid eelarvamuste mõju kohta.
Meie mudelis annavad need litsentsid ka seadusliku õiguse litsentsirikkumiste jõustamiseks üle usaldusväärsele kolmandale osapoolele. See loob jõustamisüksuse, mis eksisteerib üksnes tehisintellekti eetiliste standardite jõustamiseks ja mida saab osaliselt rahastada trahvidega ebaeetilise käitumise eest. See üksus on nagu a patent troll kuna see on pigem era- kui valitsusasutus ning toetab end teistelt kogutavate seaduslike intellektuaalomandi õiguste jõustamisega. Sel juhul rakendab ettevõte kasumi teenimise asemel eetilisi juhiseid definite litsentsides.
See mudel on paindlik ja kohandatav, et vastata pidevalt muutuva tehisintellekti keskkonna vajadustele. See võimaldab ka olulisi jõustamisvõimalusi, nagu traditsiooniline valitsuse reguleeriv asutus. Sel moel ühendab see tehisintellekti ainulaadsete väljakutsetega tegelemiseks parimad rangete ja pehmete seaduste lähenemisviiside elemendid.
John Villasenor, Los Angelese California ülikooli elektrotehnika, õiguse, avaliku korra ja juhtimise professor
Gli viimase aja erakordne edu Suures keeles tekitavad mudelipõhised generatiivsed tehisintellektid nõudlust uute tehisintellektipõhiste regulatsioonide loomise järele. Siin on neli peamist küsimust, mida endalt küsida:
Paljud AI-süsteemide potentsiaalselt problemaatilised tulemused on juba olemasolevates raamistikes käsitletud. Kui pangas laenutaotluste hindamiseks kasutatav tehisintellekti algoritm viib rassiliselt diskrimineerivate laenuotsusteni, rikuks see õiglase eluaseme seadust. Kui juhita autos olev tehisintellekti tarkvara põhjustab õnnetuse, näeb tootevastutuse seadus ette õiguskaitsevahendite taotlemise raamistik .
Selle klassikaline näide on Salvestatud side seadus , mis kehtestati 1986. aastal, et käsitleda tolleaegseid uuenduslikke digitaalseid sidetehnoloogiaid, nagu e-post. SCA kehtestamisel pakkus Kongress oluliselt vähem privaatsuskaitset meilidele, mis on vanemad kui 180 päeva.
Põhjus oli selles, et piiratud salvestusruum tähendab, et inimesed koristasid pidevalt oma postkasti, kustutades vanemaid sõnumeid, et teha ruumi uutele. Seetõttu peeti rohkem kui 180 päeva arhiveeritud sõnumeid privaatsuse seisukohast vähem tähtsaks. On ebaselge, kas sellel loogikal oli kunagi mõtet, ja kindlasti pole sellel mõtet 20. aastatel, kui enamik meie e-kirju ja muud arhiveeritud digitaalset suhtlust on rohkem kui kuus kuud vanad.
Ühine vastus muredele, mis puudutavad tehnoloogia reguleerimist, mis põhinevad aja jooksul ühel pildil, on järgmine: kui seadus või määrus aegub, värskendage seda. Seda on lihtsam öelda kui teha. Enamik inimesi nõustub, et SCA vananes aastakümneid tagasi. Kuid kuna Kongress ei suutnud konkreetselt kokku leppida, kuidas 180-päevast sätet läbi vaadata, on see endiselt raamatutes rohkem kui kolmandik sajandit pärast selle kehtestamist.
Il Lubage riikidel ja ohvritel võidelda Internetis seksiga kaubitsemise vastu 2017. aasta seadus see oli 2018. aastal vastu võetud seadus, mida ta muutis Paragrahv 230 Kommunikatsioonisäästlikkuse seaduse nõuetest, mille eesmärk on võidelda seksikaubandusega. Kuigi on vähe tõendeid selle kohta, et ta on seksikaubandust vähendanud, on tal olnud a äärmiselt problemaatiline mõju teisele inimrühmale: seksitöötajad, kes kasutasid ohtlike klientide kohta teabe vahetamiseks veebisaite, mille FOSTA-SESTA võrguühenduseta eemaldas. See näide näitab, kui oluline on vaadelda kavandatavate määruste võimalikke mõjusid.
Kui USA reguleerivad asutused võtavad meetmeid tehisintellekti edenemise tahtlikuks aeglustamiseks, lükkab see lihtsalt investeeringuid ja innovatsiooni ning sellest tulenevat töökohtade loomist mujale. Kuigi arenev AI tekitab palju muret, tõotab see tuua tohutut kasu ka sellistes valdkondades nagu juhendamine , meditsiin , tootmine , transpordiohutus , põllumajandus , eelnev meteoroloogia , juurdepääs õigusteenustele e altro ankur.
Usun, et ülaltoodud nelja küsimust silmas pidades koostatud tehisintellekti määrused aitavad tõenäolisemalt edukalt tegeleda tehisintellekti võimalike kahjudega, tagades samal ajal juurdepääsu selle eelistele.
See artikkel on vabalt välja võetud The Conversationist, mis on sõltumatu mittetulunduslik uudisteorganisatsioon, mis on pühendunud akadeemiliste ekspertide teadmiste jagamisele.
BlogInnovazione.it
Catania polikliinikus viidi läbi oftalmoplastika operatsioon Apple Vision Pro reklaamivaaturiga…
Peenmotoorika arendamine värvimise kaudu valmistab lapsi ette keerukamate oskuste, nagu kirjutamise, jaoks. Värvimiseks…
Meresõidusektor on tõeline ülemaailmne majanduslik jõud, mis on liikunud 150 miljardi suuruse turu poole...
Eelmisel esmaspäeval teatas Financial Times tehingust OpenAI-ga. FT litsentsib oma maailmatasemel ajakirjandust…
