Yapay Zekanın ve Etik İmplikasyonlarının Gelişimi

Yapay zeka, kanserleri tespit etmede online deneyimlerimizi şekillendiren öneri algoritmalarından, AI sistemleri şimdi, AI'dan gelen her türlü faydayı talep eden, ancak bu hızlı ilerlemeler hakkında daha güçlü bir donanıma ve atılımlara yol açan bir ivmeye tanık oldu.

Yapay Zekanın Evrimi

1956 yılının yazında resmi bir disiplin doğdu, matematikçiler, bilgisayar bilim adamları ve bilişsel psikologlar, Dartmouth Koleji'nde, dil, form soyutlama ve kavramlar, insanlar için ayrılmış olan sorunları çözmek ve geliştirmek için bir araya geldiler. ” Erken iyimserlik hızla yaygın hesaplama gücü ve ortak korkuların karmaşıklıkları üzerine inşa edildi.

AI Development'de Anahtar Taşları

  • [FONT:0]1956[DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜNÜŞÜNÜŞÜNÜ: 0,1956 [DÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜN)[Üye Tarihi: 0:0)[Üye Tarihi: “Sanatsal Zeka” terimi, Eski Bilim Araştırmaları Konferansında resmen icat edildi.
  • [FONT:0]1960s-1970s[[Dönetici: DENDRAL ve MYCIN gibi erken uzman sistemler dar alanlarda söz veriyor, ancak sembolik AI ölçeklendirme ile mücadele ediyor.
  • [FONT:0]1997[DÜDÜDÜDÜDÜ:2) Deep Blue) Dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov, bu makinelerin insanları kısıtlanmış stratejik oyunlarda ortaya çıkarabilir.
  • [FONT:0]2006–2012 [DÜDÜDÜDÜDÜDÜŞÜN: Derin öğrenme ortaya çıkıyor, Geoffrey Hinton'un geri çekilme ve 2012 yılında AlexNet yarışmasının başarısı, yeni bir ilerleme dalgası yaratıyor.
  • [FONT:0)2016: Google DeepMind'sİLFLT:2)AlphaGo) üst Go oyuncu Lee Sedol, showcasing gelişmiş model tanıma ve güçlendirme öğrenme.
  • [FONT:0]2020s[DÜDÜT:1): GPT-3, DALL·E gibi büyük dil modelleri ve onların birleşmeleri gerçekçi görüntüler oluşturmak için yaratıcı fikirler sunuyor.The release of ChatGPT in late 2022 conversational AI to the crowd, kıvılcıming both heyecan and düzenleyici alarm.

Bugünün AI sistemleri genellikle milyonlarca veya milyarlarca parametre ile eğitilmiş derin sinir ağları üzerine inşa edilmiştir. Özel görevlerde başarır - görüntü sınıflandırması, doğal dil çevirisi, oyun oynamak - ancak yoğun tartışma konusu olduğunda, modern modellerin ölçeklerini yeniden eğitmedikleri anlamında daraltılması gerekir.

Genişleme Etik Peyzaj

AI sistemleri yüksek oranda ayarlandığında - kredi onayından ve ceza adaleti ve özerk araçlara işe alımdan - etik kaygılar, yalnızca son birkaç yılda ortaya çıkan en baskılı etik alanları inceler.

Gizlilik ve Data Security

AI'nın veri için iştahı muazzam. Eğitim durumu-of-the-art modelleri, büyük metin, görüntüler ve kullanıcı davranışları loglarını taramak için gereklidir - açık onay olmadan internetten kazınır.Bu, kabul edilebilir veri toplamanın sınırları hakkında temel sorular ortaya koyar., örneğin, kamuya açık yasal çerçeveler olmadan kamuya açık olmayan alanlarda dağıtılır, toplu gözetim ve anonimlik eğitim modellerinden ve anonimlik eğitimlerinden kaynaklanan birçok yargılayıcının erozyonu ortaya çıkarabilir.

Algoritma Bias ve Justice

Makine öğrenme modelleri tarihsel verilerden öğrenir, bu önyargıları çoğunlukla ırk, cinsiyet, yaş ve sosyoekonomik statüyü ortaya koyar. Bir AI sistemi kredi uygulamalarını değerlendirmek veya yeniden tahmin etmek için kullanılırken, bu önyargıları yanlış etiketleyebilir veya hatta daha yüksek risklidir. Örneğin, ProPublica tarafından yapılan bir 2019 çalışması, ABD mahkemelerinde yaygın olarak kullanılan bir araç, insan kararlarını ve kararlarını değerlendirmeyi gerektiren bir araçtır.

İstihdam ve Ekonomik Inequality üzerindeki etkisi

Otomasyon her zaman iş pazarlarını bozdu, ancak AI'nın bilişsel görevleri yerine getirme yeteneği, fiziksel olanlar da benzer şekilde. Müşteri hizmetlerinde Beyaz-kolar rolleri, yasal belge incelemesi, muhasebe ve hatta gazeteci AI tarafından giderek artan oranda artırılmış veya eklenmeli:0McKinsey Global Institute), ABD'de iş faaliyetlerinin% 30'unu, küresel olarak daha fazla sayıda finansal yardım için yeniden tasarlamaya yardımcı olabileceğini tahmin etti.

Hesaplanabilirlik ve Şeffaflık

Bir AI sistemi zarar verdiğinde - kendi sürüş araba kazasından, hatalı bir tıbbi tanı veya açık bir şekilde ifade edilen AI (XAI) teknikleri hakkında açıklanabilir, ancak bu arada, hükümetler ve endüstriler, belirli bir kararın neden yapıldığı konusunda zorlaşmaktadır.Bu, yorumlanabilirlik eksikliğini ortaya koyarlar.

Özerk Sistemler ve Ahlaki Ajans

AI silah, araçlar ve tıbbi cihazlara gömülürken, ahlaki ajans soruları akut hale gelir. Yolcularının aşırı ya da aşırı güvenliğe öncelik vermeli mi?[Döneticileri hedefle takip etmek için askeri bir drone programlanabilir?) Bu tür sistemleri tartışırken, sivilleri yasal olarak tartışırsa, tıbbi alanda ise, AI kontrol sistemi olarak kabul edilen bir sistem, insan kontrolüne yol açan bir sistem olarak kısıtlanır.

Çevresel Etki

Büyük AI modellerinin şaşırtıcı miktarda elektrik ve su tükettiği tahmin ediliyor. 2022 yılında yapılan eğitim GPT-3 yaklaşık 500 metrik ton karbondioksit eşdeğer üretti - onlarca arabanın yaşam emisyonlarına kıyasla, bu yüzden küresel elektrik talebinin% 1'ini dikkate almak için ekolojik ayak izi, ve AI iş yüklerinin bu büyümeyi hızlandırdığını tahmin ediyor. Bazı teknoloji şirketleri yenilenebilir enerji ve verimli donanım yoluyla emisyonlarını dengelemek veya azaltmak için parasal ölçümler yapıyor.

Future Yol ve Sorumlulukları

Tasarım tarafından Sorumlu Yenilik

Etikleri bir sonraki olarak tedavi etmek yerine, lider uygulayıcılar, Google, Microsoft ve OpenAI gibi etik düşüncelere yer vermeyi savunuyorlar; veri toplama ve izleme konusunda bilgi toplama ve modelleme eğitiminin gerekli olduğunu not ederler.Bu, etkilenen toplulukların Google, Microsoft gibi tasarım ve dağıtımlarında anlamlı bir kontrol sahibi olmasını sağlar.For OpenAI, kendi kendini yönetme ve izlemenin gerekli olduğunu not eder.[değiştir | kaynağı değiştir]Ada LoveFL'nin “partik denetimleri kurmasını sağlar.

Global Yönetim ve Harmonizasyon

AI gelişimi küresel bir çabadır, ancak yönetim hala parçalanır.Avrupa Birliği AI Yasasını geliştirirken, ABD birçok ülkenin sektöre özgü düzenlemeler ve gönüllü standartların bir parçası olduğunu ileri sürmektedir. Çin, iklim değişikliği ve ekonomik büyüme konusundaki kendi kılavuzlarını önerdi, bazen Batı gizlilik normları ile karşı karşıyadır. ”ŞUYUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇLARUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇLARUÇUÇUÇUÇUYUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇUÇLARUÇUÇUÇUYORÇUÇLARUÇLARUÇUÇUÇLARUÇUÇUÇLARUÇLARAYORÇLARAYORÇLARAYORÇLARUÇLARAYORÇLARUÇLARUÇLARAYORÇUÇUÇ

Eğitim ve Halk Katılımı

AI'nın kamu anlayışı düşük kalıyor, bu da gerçek olmayan korkular veya öngörülemeyen güvenleri finanse edebilir. Okullar, üniversiteler ve medya, AI okuryazarlığı teşvik etmek için bir role sahip - sadece kodlamada değil, aynı zamanda teknolojinin sosyal etkileri hakkında eleştirel düşünmede bulunuyor.[Döneticiler, sivil toplumdaki yararlarını sağlamak ve sivil toplum algoritmaları teşvik etmek için yerel AI dağıtımlarına ağırlık vermek ve güven sağlamak için gerekli olan birçok insan için gerekli.

The Long View

AI'nın yörüngesi önceden belirlenmiş değildir. Teknoloji bugün yaptığımız seçimlerle şekillendirilebilir - araştırma finansmanı, düzenleyici tasarım, şirket uygulamaları ve sivil katılımı.Ayetin tıptaki vaadi (aslıtlama ilaç keşfi, kişiselleştirme tedavisi), iklim bilimi (enhancing hava tahmini, enerji şebekeleri optimize etmek), ve eğitim (öğrenme yollarına odaklanmak) gerçektir.

Bilim adamları, mühendisler, politika yapıcılar ve halk, sağlam etik kurallar ve sorumlu kurumlar oluşturmak için işbirliği içinde olmalıdır. Bunu yaparak, AI'yı sadece teknolojik olarak ileri sürmez, aynı zamanda ahlaki olarak seslenir. AI'nın çevreleyen etik sorular her kod hattında yer alır - her veri kümesine ve her dağıtım kararına uyulur.