Как раскрыть тайну ИИ: Достижение прозрачности в искусственном интеллекте
Миллионы людей ежедневно взаимодействуют с ИИ, зачастую неосознанно. От поиска в Google до рекомендаций Facebook, ИИ управляет многими повседневными приложениями. Это подчеркивает необходимость глобальных усилий по повышению прозрачности ИИ, разъяснению его функционирования, принятия решений и влияния на критически важные отрасли, такие как здравоохранение и финансы. ИИ не должен быть выше закона, но и не должен подвергаться агрессивному регулированию преждевременно. Тщательный анализ необходим для определения того, защищают ли новые правила потребителей или препятствуют прогрессу. Этот анализ должен изучить текущие приложения ИИ, их экономическое воздействие и общественное мнение. Одновременно с этим сообщество технологических компаний должно решить проблему аудируемости и прозрачности ИИ. Инвестиции в исследования и разработки технологий ИИ необходимы, особенно для тех, кто не понимает алгоритмов. Отрасль, правительство и академические круги должны сотрудничать, чтобы помочь людям понять преимущества ИИ и источники данных. Открытие “черного ящика” ИИ требует многогранных стратегий. Пользователи должны быть осведомлены об участии ИИ во взаимодействиях; компании должны быть прозрачны в обработке данных; и записи разговоров должны быть доступны.
Разработчики ИИ должны ответственно получать и тестировать разнообразные данные, включая обнаружение предвзятости. Это должно включать моделирование взаимодействия данных в различных контекстах до выпуска. Тестирование продукта в настоящее время сосредоточено на удобстве использования, безопасности и надежности, но не включает в себя оценку социального, этического и эмоционального вреда. Тестирование на предвзятость должно стать стандартной практикой, наряду с обменом передовым опытом и открытиями между коллегами. Компании должны прекращать работу, когда технические проблемы препятствуют прозрачности или смягчению предвзятости. Отрасль ИИ должна самоуправляться, создавая этические рамки с корпоративным надзором. Это включает в себя принятие этических принципов ИИ и содействие обмену информацией в режиме реального времени между правительствами и предприятиями. Внутренние проверки для определения приложений ИИ и необходимых программ обучения имеют решающее значение. Компании должны инвестировать в программы обучения и ускорения развития рабочей силы, чтобы способствовать развитию навыков, готовых к ИИ. Достижение прозрачности ИИ является глобальной задачей. Сообщество технологических компаний должно определить прозрачность ИИ и совместно применять ее к инновациям. Решение проблем аудита и отслеживания имеет первостепенное значение. Образование имеет решающее значение для борьбы с недоверием, вызванным отсутствием прозрачности, и для освещения различных применений ИИ. Прозрачность должна распространяться на уровни алгоритмов и данных. Глобальное сообщество ИИ должно устранять предвзятость с помощью тестирования, обучения и образования. Инициативы, такие как Select Committee on AI парламента Великобритании, институт AI Now Нью-Йоркского университета и инициатива по этике и управлению ИИ медиа-лаборатории MIT, являются важными шагами. Остается еще много работы, но достижение прозрачности ИИ того стоит.
