与人工智能交互

图片:Pavel Danilyuk
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通过 莱安德罗·奥利维拉·达·席尔瓦*

社会需要意识到人工智能可能加剧的与隐私、偏见、歧视和不平等相关的关键问题

“人类精神必须战胜技术”(阿尔伯特·爱因斯坦)

人机交互越来越进步,这使得日常生活变得更加容易。 人工智能 (AI) 带来的实用性就是一个例子,它可以提高获取知识的灵活性,同时减少官僚作风。 人工智能是一种技术,其应用范围从最简单的任务(例如搜索课堂上的概念)到最复杂的任务(例如战略业务规划)。

然而,这场技术革命带来了一些伦理和社会问题,对社会产生负面影响。 有了所有这些力量,就有必要有责任知道如何以积极和明智的方式使用这项技术。 如果将与人类交互、做出决策和执行任务的责任委托给算法,我们如何确保它以合乎道德的方式执行?

每一项造福社会的技术如果使用不当都会带来风险和问题,社交网络、生物技术、武器和核能就是如此。 人工智能是一组技术,用于创建负责执行此前由人类执行的任务的系统。 考虑到当今社会结构可能造成的损害,使用人工智能的伦理影响是深远而复杂的。 在与伦理相关的主要问题中,有几个与隐私、多样性、透明度、安全性等相关的问题。

人工智能需要经过培训才能正确发挥作用,可以使用各种技术和工具来进行培训,具体取决于人工智能必须执行的任务。 例如,在语言模型(这是人工智能最流行的应用之一)中,训练是通过数据收集进行的。 该集合是通过从各种来源(例如书籍、网站、社交网络、文章等)提取的文本完成的。

许多人工智能应用程序需要大量数据,这可能会导致过度收集人们的数据,例如有关位置、搜索历史、家庭数据甚至生物识别数据的信息。 由于数据存储、使用和保护的方式,数据收集引发了许多与隐私相关的问题。 这成为一个关键问题,因为敏感数据的可能泄露可能导致身份盗窃和欺诈等犯罪行为。

与人工智能使用相关的另一个关键问题与偏见和歧视有关。 偏差是系统提供的信息的偏差或扭曲,导致不公平或不准确的结果。 收集训练数据可以从所咨询的各种来源重现历史偏差。 为了说明这一点,假设一家公司决定使用人工智能来雇用新员工,并且用于培训系统的数据显示出性别偏见(男性担任领导职位)。

由此,人工智能可以学会在选择类似职位时偏向男性候选人。 歧视存在于再现关于性别、性取向、宗教、种族、出身或其他特殊性的偏见的结果中,从而不平等地对待人和社会群体。

这些关键问题与一个漫长的历史进程有关,涉及经济、社会和政治因素,其中富裕国家比贫穷国家更快地发展技术进步。 因此,人工智能的使用可以影响全球经济,并继续加剧国家之间的不平等,因为在研发方面拥有更多资源和先进基础设施的国家在创造尖端技术方面具有优势。 其结果将是最发达国家和最不发达国家之间的技术差距,从而影响人们的收入和处理国家问题的能力。

鉴于此,国家必须鼓励促进用于技术技能发展的教育,特别是在条件较差的国家。 这有可能缩小国家之间的技术差距,同时提高人们对人工智能是如何制造以及如何使用个人数据的认识。 这对于打破不平等和歧视的循环非常重要。 当我们推进人机交互时,我们必须确保技术进步伴随着道德和教育进步。

社会需要意识到人工智能可能加剧的与隐私、偏见、歧视和不平等相关的关键问题。 通过投资促进旨在发展技术技能的教育,特别是在不太受惠的国家,我们可以创造一条更加公平和有意识的道路。 这样,我们就能确保人类精神不仅战胜技术,而且引导其走向更加公正、包容和道德的未来。

莱安德罗·奥利维拉·达席尔瓦 正在圣保罗联邦大学 (Unifesp) 攻读计算机科学硕士学位.


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