Översikt över problem med artificiell intelligens

Konstgjord intelligens fortsätter att ge mänskliga liv stegvisa fördelar. Enligt Mckinsey-rapporten är Artificial Intelligence inställd på att lägga till 13 miljarder dollar till den globala ekonomin 2030, vilket är cirka 16% av den totala globala andelen. Trots de konkreta och monetära fördelarna har AI olika brister och problem som hindrar dess stora skalan. Problemen inkluderar säkerhet, förtroende, beräkningskraft, problem med jobbförlust etc.

Större problem förknippade med artificiell intelligens

Följande är några av de största problemen i samband med artificiell intelligens och dess möjliga lösningar.

1. Problem med jobbförlust

Frågor om förlust av jobb relaterade till artificiell intelligens har varit föremål för ett flertal affärsfall och akademiska studier. Enligt en Oxford-studie kommer mer än 47% av amerikanska jobb att hotas på grund av automatisering i mitten av 2030-talet. Enligt World Economic Forum kommer automatisering av artificiell intelligens att ersätta mer än 75 miljoner jobb fram till 2022. En del av siffrorna är ännu mer skrämmande. Enligt en annan Mckinsey-rapport kan AI-baserade robotar ersätta 30% av den nuvarande globala arbetskraften. Enligt AI-experten och riskkapitalisten Kai-Fu Lee kommer 40% av världens jobb att ersättas av AI-baserade bots under de kommande 10-15 åren. Låga inkomster och lågutbildade arbetare kommer att drabbas värst av denna förändring. När AI blir smartare av dagen till och med de högt betalda arbetarna med hög skicklighet blir de mer sårbara för förlust av arbetstillfällen eftersom företagens höga kostnad för kvalificerade arbetare får bättre marginaler genom att automatisera sitt arbete. Emellertid kan dessa frågor relaterade till arbetsförlust och löner åtgärdas genom att fokusera på följande åtgärder.

  • Översyn av utbildningssystemet och mer fokus på färdigheter som kritiskt tänkande, kreativitet och innovation eftersom dessa färdigheter är svåra att replikera.
  • Öka både offentliga och privata investeringar i att utveckla mänskligt kapital så att de bättre anpassas till efterfrågan från industrin.
  • Att förbättra arbetsmarknadens tillstånd genom att överbrygga gapet mellan efterfrågan och utbud och ge drivkraften till spelningsekonomin.

2. Säkerhetsproblem

Det har alltid varit mycket hårt om säkerhetsfrågor i samband med artificiell intelligens. När experter som Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates bland olika andra uttrycker oro relaterade till AI-säkerhet bör vi ta hänsyn till säkerhetsfrågorna. Det har förekommit olika fall där artificiell intelligens har gått fel när Twitter Chabot började sprida missbruk och pro-nazistiska känslor och i andra fall när Facebook AI-bots började interagera med varandra på ett språk som ingen annan skulle förstå, vilket i slutändan ledde till att projektet blev stänga av.

Det finns allvarliga oro över att Artificiell intelligens gör något skadligt för mänskligheten. Det aktuella fallet är autonoma vapen som kan programmeras för att döda andra människor. Det finns också överhängande oro med att AI bildar ”Mind of their Own” och värderar inte människoliv. Om sådana vapen används, kommer det att vara mycket svårt att ångra dess återverkningar. Följande är de åtgärder som kan vidtas för att mildra dessa problem.

  • Vi måste ha starka förordningar, särskilt när det gäller skapande eller experiment av autonoma vapen
  • Globalt samarbete i frågor som rör sådan typ av vapen behövs för att säkerställa att ingen blir involverad i råtta race
  • Fullständig öppenhet i systemet där sådana tekniker har experimenterat är väsentligt för att säkerställa dess säkra användning

3. Tillit relaterade problem

När algoritmer för konstgjord intelligens blir mer kraftfulla av dagen ger den också flera förtroendemässiga frågor om dess förmåga att fatta beslut som är rättvisa och för att förbättra mänskligheten. När AI långsamt når kognitiva förmågor på mänsklig nivå blir förtroendefrågan desto viktigare. Det finns flera applikationer där AI fungerar som en svart låda. Exempel - i högfrekvent handel har även programutvecklarna ingen god förståelse för grunden för vilken AI genomförde handeln. Några mer slående exempel inkluderar Amazon AI-baserad algoritm för leverans samma dag som oavsiktligt var partisk mot svart grannskap, ett annat exempel var kriminalvårdshanteringsprofilering för alternativa sanktioner (COMPAS) där algoritmen för artificiell intelligens medan profilerade misstänkta var partisk mot det svarta samhället .

Följande är några av de åtgärder som kan vidtas för att överbrygga förtroendemässiga frågor inom artificiell intelligens

  • Alla de viktigaste leverantörerna av artificiell intelligens måste sätta upp vägledande regler och principer relaterade till förtroende och öppenhet i AI-implementering. Dessa principer måste följas religiöst av alla intressenter som är involverade i utveckling och användning av artificiell intelligens
  • Alla intressenter bör vara medvetna om förspänningen som medföljer AI-algoritmen och bör ha en robust mekanism för detektering av förspänning och sätt att hantera
  • Medvetenhet är en annan nyckelfaktor som spelar en viktig roll för att överbrygga förtroendegapet. Användarna bör vara sensibiliserade om AI-operationerna, dess kapacitet och till och med bristen som är förknippad med Artificial Intelligence

4. Beräkningsproblem

Artificiell intelligensalgoritm innebär att analysera den enorma mängden data som kräver en enorm mängd beräkningskraft. Hittills har problemet hanterats med hjälp av Cloud Computing och Parallel Processing. Men när mängden data ökar och en mer komplex djupinlärningsalgoritm kommer i mainstream kommer den nuvarande beräkningskraften inte att räcka för att tillgodose det komplexa kravet. Vi kommer att behöva mer lagrings- och beräkningskraft som kan hantera knasande exabyter och Zettabyte data.

Quantum Computing kan ta itu med processhastighetsproblemet på medellång till lång sikt

Kvantberäkning som bygger på begrepp i kvantteori kan vara svaret på att lösa beräkningskraftutmaningar. Kvantberäkningen är 100 miljoner gånger snabbare än en vanlig dator vi använder hemma. Även om det för närvarande är i forsknings- och experimentstadiet. Enligt en uppskattning av olika experter kan vi se dess mainstream-implementering under de kommande 10-15 åren.

Ovan nämnda problem är verkligen inte omöjliga att lösa, men det kräver snabb utveckling inom såväl teknik som mänskligt samarbete. Vi är väl på väg när det gäller teknisk utveckling men vi har fortfarande en lång väg att utveckla principer, metodik och ramverk för att säkerställa att kraftfull teknik som AI inte används eller missbrukas vilket kan leda till oavsiktliga konsekvenser.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till problem med artificiell intelligens. Här diskuterar vi de största problemen i samband med artificiell intelligens AI och dess möjliga lösningar. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer–

  1. Fördelarna med konstgjord intelligens
  2. Artificial Intelligence Technology
  3. Typer av konstgjord intelligens
  4. Artificiell intelligensverktyg
  5. Betydelsen av konstgjord intelligens

Kategori:

Big Data