Tagasi pealehele

Tehisintellekti riskide juhtimine turvalisema tuleviku nimel

Tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad on kiiresti jõudmas kõikidesse eluvaldkondadesse: meditsiin, haridus, rahandus, sotsiaalmeedia, autonoomsed sõidukid, programmeerimine jne. Progressi ei saa peatada, nii et tehisintellekti mõju laieneb iga aastaga veelgi. Eelmises artiklis uurisime tehisintellekti riske ja nüüd uurime, kuidas saab tehisintellekti kasutamisega seotud negatiivseid tegureid vähendada.

Tehisintellekti tuvastamise vahendid

Kaasaegsete tehnoloogiate abil on võimalik fabritseerida heli, fotosid ja videoid, luua deepfake'i, manipuleerida avalikku arvamust, jäljendada teise inimese häält ja võltsida tõendeid.

Teadlased töötavad praegu võltsingute tuvastamise viiside kallal, mis võimaldavad kindlaks teha, kas heli- või videosalvestus on muudetud või täielikult tehisintellekti poolt loodud.

Genereeritud kujutiste tuvastamine

Genereeritud kujutiste tuvastamine

  • Intel on loonud esimese reaalajalise deepfake-tuvastusplatvormi, mis põhineb FakeCatcher-tehnoloogial. Tehnoloogia kasutab fotopletüsmograafia tehnikat, et analüüsida pildi pikslite peent "verevoolu". Mitme kaadri signaale töödeldakse läbi klassifikaatori, et teha kindlaks, kas kõnealune video on reaalne või võltsing.
  • USA valitsusasutus DARPA töötab SemaFor-tehnoloogiate (lühend semantilisest kohtuekspertiisist) kallal, mis suudab täpselt tuvastada kunstlikult loodud sünteetilisi pilte.

Peale selle on juba olemas kümneid erinevaid vahendeid, mille eesmärk on tuvastada genereeritud pilte ja teksti.

Kriitiline mõtlemine

Desinformatsioon, propaganda ja mitmesugused pettuse meetodid on olnud olemas juba ammu enne tehisintellekti leiutamist. Võib-olla olete teie või keegi teie tuttav sattunud petturite sihtmärgiks. Mõnda inimest on lihtne petta selliste skeemidega nagu "Nigeeria printsi" pärimismeil, samas kui teised on skeptilisemad ja mõtlevad kriitiliselt. Tänu tehnoloogia arengule, mis suudab manipuleerida pilte, heli ja videot, peame nüüd veelgi hoolikamalt fakte kontrollima.

Futurist Mark Ford ütles: "Keegi ei tea, mis on reaalne ja mis mitte. Nii et see viib tõesti olukorrani, kus te ei saa sõna otseses mõttes uskuda oma silmi ja kõrvu; te ei saa toetuda sellele, mida me ajalooliselt oleme pidanud parimateks võimalikeks tõenditeks."

Pettuse ja väärinfo vastu võitlemine on tsükliline protsess: kui ilmnevad uued võimalused pettuse avastamiseks, siis töötavad teised välja viisid nende vastu võitlemiseks, mis viib veelgi rohkemate kaitsemeetmete loomisele. Kuigi see ei pruugi pakkuda täielikku kaitset, ei ole me siiski kaitsetud.

Võltsitud foto paavst Franciscusest

Võltsitud foto paavst Franciscusest

Uute töökohtade loomine

Tehisintellekti laialdase kasutuselevõtuga kaasneb töökohtade kadumise oht. Me arutasime seda probleemi üksikasjalikult ühes eelmises artiklis. Sealt leiate ka lingid uuringutele, saate teada, millised ametid on kõige enam ohustatud ja millised mitte.

Loomulikult kaotavad tehisintellekti tõttu paljud inimesed oma töökoha (erinevate hinnangute kohaselt 100 kuni 800 miljonit inimest) ja mõned peavad läbima erialase ümberõppe (Seo.ai hinnangul on nende arv 120 miljonit inimest).

Kuid tehisintellekt ei võta mitte ainult töökohti ära, vaid loob ka uusi. Veelgi enam, võimalik on stsenaarium, kus uusi töökohti tekib kiiremini, kui vanu töökohti kaob. Siin on, mida kirjutab Maailma Majandusfoorum selle kohta:

Kuigi hävitatud töökohtade arvu ületab loodud "homsete töökohtade" arv, on töökohtade loomine erinevalt eelmistest aastatest aeglustumas, samal ajal kui töökohtade hävitamine kiireneb. Nendele arvudele tuginedes prognoosime, et 2025. aastaks võib inimeste ja masinate vahelise tööjaotuse muutumise tõttu kaduda 85 miljonit töökohta, samal ajal kui võib tekkida 97 miljonit uut ametikohta.

Nende uute töökohtade hulgas on:

  • Tehisintellekti mudeli- ja prompt-insenerid
  • Kasutajaliidese ja interaktsiooni disainerid
  • Tehisintellekti sisu loojad
  • Andmekuraatorid ja -koolitajad
  • Eetika- ja haldusspetsialistid
Mõned uued töökohad

Mõned uued töökohad

Tehnoloogia omaksvõtt

Mõned õpetajad on mures, et õpilased ei pruugi oma kirjutamisoskust arendada, sest tehisintellekt teeb töö nende eest ära. Sarnane olukord oli 1970ndatel ja 1980ndatel, kui elektroonilised kalkulaatorid levisid laialdaselt. Matemaatikaõpetajad muretsesid, et õpilased ei õpi enam põhilisi aritmeetikaülesandeid.

Edasimineku vastaseid on alati olnud. Tuhandeid aastaid tagasi, Vana-Kreekas, võttis Sokrates sõna kirjutamise enda vastu:

[Kirjutamine] tekitab õppijate hinges unustust, sest nad ei kasuta oma mälu; nad usaldavad väliseid kirjalikke sümboleid ja ei mäleta iseennast. See konkreetne, mille te olete avastanud, ei ole abivahend mälu, vaid mäletamise jaoks, ja te ei anna oma õpilastele mitte tõde, vaid ainult tõe näo; nad on paljude asjade kuulajad ja ei ole midagi õppinud; nad näivad olevat kõiketeadlikud ja ei tea üldiselt midagi; nad on tüütu seltskond, sest neil on tarkuse nägu ilma tegelikkuseta.

Ma ei ole nii vana, et mäletada Vana-Kreeka aega, aga mu matemaatikaõpetaja ütles: "Sul ei ole alati taskus kalkulaatorit." Ja arvake ära, mis? Mul on taskus kalkulaator. See on rakendus minu telefonis.

Progressi ei saa peatada. Varem või hiljem peavad inimesed võtma vastu tehisintellektipõhised tehnoloogiad. Tehisintellektist saab sama tavaline tööriist kui kalkulaator.

MathGPT Pro

MathGPT Pro

Siinkohal peame meeles pidama, et juturobotid on ebatäiuslikud, kalduvad hallutsinatsioonidele ja genereeritud teavet tuleb hoolikalt kontrollida, et see oleks täpne. Kuid töö allikatega ja faktide topeltkontroll on haridus- või uurimistöös tavaline. Ja aja jooksul muutuvad vestlusrobotid paremaks ja usaldusväärsemaks - seda näeme ChatGPT arengus, GPT-2-st GPT-4-ni.

Skaleeritav järelevalve

Kuna tehisintellekti süsteemid muutuvad võimsamaks ja keerukamaks, muutub nende kontrollimine inimese tagasiside abil üha keerulisemaks. Inimeste jaoks võib olla aeglane või võimatu hinnata keerukat tehisintellekti käitumist, eriti kui tehisintellekt on antud valdkonnas inimestest parem. Selleks, et tuvastada, kui tehisintellekti väljund on ekslikult veenev, vajab inimene abi või palju aega. Skaleeritav järelevalve võib vähendada järelevalveks kuluvat aega ja vaeva.

Nick Bostromi sõnul võib superintellekti areng potentsiaalselt leevendada eksistentsiaalset ohtu, mida kujutavad endast muud arenenud tehnoloogiad, nagu molekulaarne nanotehnoloogia või sünteetiline bioloogia. Seega võiks superintellekti loomise prioritiseerimine enne teisi potentsiaalselt ohtlikke tehnoloogiaid vähendada üldist eksistentsiaalset riski.

Superintellekti arendamine tavalise tehisintellekti järelevalveks võib tunduda nagu vanker enne hobust, kuid superintellekt ei pruugi olla kaugel. Leopold Aschenbrenneri artikli "Situational Awareness" kohaselt võime näha superintellekti juba 10 aasta pärast.

Tehisintellekti plahvatus

Tehisintellekti plahvatus

Enne kui me seda teame, on meil käsil superintellekt - inimestest tunduvalt targemad tehisintellekti süsteemid, mis on võimelised uudseks, loovaks ja keeruliseks käitumiseks, mida me isegi ei suuda mõista - võib-olla isegi väike miljardite inimeste tsivilisatsioon. Nende võimsus oleks samuti tohutu. Rakendades superintellekti teiste valdkondade uurimis- ja arendustegevuses, laieneks plahvatuslik edu pelgalt masinõppeuuringutest; peagi lahendaksid nad robootika, teeksid aastate jooksul dramaatilisi hüppeid teistes teaduse ja tehnoloogia valdkondades ning järgneks tööstuslik plahvatus. Superintellekt annaks tõenäoliselt otsustava sõjalise eelise ja avaks mõõtmatuid hävitusjõudusid. Meid ootab ees üks inimkonna ajaloo kõige intensiivsemaid ja heitlikumaid hetki.