Yapay zekanın geleceği: öldürmek mi yoksa iyileştirmek mi?
Yazar | mobidev
Çevirmen | Crescent Moon, sorumlu editör | Guo Rui
Üretildi | CSDN (ID: CSDNnews)
Aşağıdaki çeviridir:
Çoğu insan yapay zekanın geleceği hakkında konuştuğunda, Matrix'teki kötü ağı veya Terminatör'deki cyborg öldürme makinesini düşünür.
Günümüzün yapay zekası insan işinin yerini tamamen alamaz ve robotlar dünyanın sonunu getirmeyecektir. Ne etikçiler ne de bilgisayar bilimcileri, robotların geleceğinin dünyanın sonuna ulaşacağına inanmıyor. İnsanlık için yapay zeka beklentileri çok geniştir ve bu da dünyamızı daha da güzelleştirebilir.
Bu makalede açıklanan senaryolar, yalnızca mevcut AI kullanımını anlamanıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda AI'nın gelecekteki geliştirme potansiyelini hayal etmenize de olanak tanır.
AI'nın sosyal maliyeti
Yapay zeka teknolojisinin karşılaştığı en büyük sorun, eksik veri kümelerinin neden olduğu hatalardır. Ana sorunlardan biri karar vermedeki önyargıdır. İnsanlar bu hataların farkına varmış ve yavaş yavaş üstesinden gelmektedir.
ABD ceza adalet sistemi tarafından alınan önyargılı kararların geçmişini düşünün. Finans sektörü ve eğitim kurumları da aynı önyargılara sahip ve makine öğrenimi modelleri yapay önyargıları tekrarlıyor.
COMPAS sistemi, önyargılı bir yapay zeka örneğidir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bazı eyaletler, suçluların risk düzeyini belirlemek için yazılımı kullanır. COMPAS, az sayıda risk faktörü ve özelliği olan bir veri kümesi kullanır ve nihai algoritma, siyah davalıları yüksek riskli olarak işaretlemek için daha önyargılıdır. Bu sahte işaretlerin siyahlarda beyazlara göre iki kat daha fazla görülmesi sonucunda siyahlar beyazlara göre daha sık ve daha şiddetli cezalandırılıyor.
Bir yapay zeka modeli sınırlı sayıda görsel veri kullandığında, önyargılı kararlara da yol açabilir. Örneğin, yüz tanıma sistemi sadece Kafkas yüz veri setinde eğitilir ve ardından gerçek dünyadaki çeşitli insanlara uygulanır.
Son hata ciddi: Afrikalı Amerikalılar ve Asyalılar beyazlardan 10-100 kat daha fazla yanlış tanımlanıyor. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST), bu farklılıklar nedeniyle, birçok mevcut yüz tanıma sisteminin kolluk kuvvetlerinde ve ulusal güvenlikte kullanılamadığını tespit etti.
Önyargıyı önlemek için, yüz tanıma uygulamalarının geliştirilmesinden sorumlu veri bilimi mühendisleri, çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitim modellerini dikkate almalıdır.
Yasaklanmış yüz tanıma ile yüzleşmek
Hükümetler ve işletmeler için yüz tanıma umut verici bir teknolojidir, ancak durum böyle değildir. Bazı nedenlerden dolayı toplum aynı fikirde değil.
Oakland ve San Francisco'daki polis departmanları ve kamu kurumları yüz tanıma teknolojisinin kullanımını yasaklamaktadır ve Oregon, California ve New Hampshire'daki polis departmanları bu teknolojiyi polis kameralarında kullanamaz. Amerikalıların dörtte biri, federal hükümetin yüz tanıma teknolojisinin kullanımını kısıtlaması gerektiğine inanıyor. Ve Amerika Birleşik Devletleri'nin yanı sıra, diğer ülkelerde de benzer fenomenler var.
Avrupa Birliği'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR), yüz tanımanın düzenlemelerin gereksinimlerini karşılamadığını tespit etti. 2019'da bir İsveç okulu, öğrenci katılımını kısıtlı bir şekilde izlemek için yazılım kullandı.Öğrencilerin ebeveynleri biyometrik bilgi toplamayı kabul etse de, Avrupa Birliği okulu para cezasına çarptırdı. DPA, yüz tanıma gibi biyometrik teknolojilerin özel veriler olduğuna hükmetti ve yönetmeliklere göre, tanıma faaliyetlerine dahil olan kişiler özel verileri toplamayı kabul etmedikçe, özel verileri toplayamaz ve saklayamazlar.
2020'nin başlarında, Avrupa Komisyonu halka açık yerlerde yüz tanımanın yasaklanıp yasaklanmayacağını tartıştı ve önerilen yasak beş yıl sürecek. Bu yasak aslında hiçbir zaman uygulanmadı ve komitenin yapay zeka teknik incelemesinin son versiyonunda yasak kaldırıldı.
Şu anda, Amerika Birleşik Devletleri'nin GDPR'ye yakın kendi yerel yasaları vardır. Californianın Tüketici Gizliliği Yasası, GDPR ile aynıdır ve Amerika Birleşik Devletlerinde veri gizliliği için varsayılan standarttır. Yönetmelikler ve yönergeler yüz tanıma teknolojisindeki yeniliği sınırlar.
Tüketici grupları ve devlet kurumları tarafından belirlenen çeşitli kısıtlamalara rağmen, yenilikçiler hala yüz tanıma yazılımı geliştiriyor ve bu teknoloji Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'nde popülerlik kazanıyor. 2019'da yüz tanımanın piyasa değeri 5,07 milyar ABD Doları (ABD) kadar yüksek. 2025'e kadar ekonomistler, önümüzdeki beş yılda (2020-2025) yıllık bileşik büyüme oranı% 12,5 ile bu alanın Pazar değeri 10.19 milyar dolara ulaşacak. Bazı insanlar yüz tanıma teknolojisinin satışları iyileştirmek ve alışveriş deneyimini kişiselleştirmek için perakende pazarına girmesinin beklendiğini tahmin ediyor.
AI teknolojisinin diğer tarafı
Modern gözetim altyapısı yüz tanıma teknolojisini gerektirir ve Çin gibi ülkeler sosyal kontrolü sürdürmek için bu teknolojiye güveniyor. Bu kullanım, yüz tanıma üzerindeki yasaklamalara ve artan kısıtlamalara yol açtı. Bununla birlikte, yüz tanıma, başka şekillerde kullanılabilen çok amaçlı bir teknolojidir ve yüz tanıma teknolojisi, halk sağlığı ve güvenliğinde hayati bir rol oynayabilir.
Hükümet ve özel şirketler, COVID-19'u engellemek için yüz tanıma teknolojisini kullanıyor. Temsilciler, yerel sakinlerden veya çalışanlardan QR kodunu taramadan önce seyahat geçmişi, isim, kimlik numarası ve vücut ısısını sağlamalarını isteyebilir. Taradıktan sonra alana erişim izni verin. Ek olarak, sosyal medya platformları da aktif olarak insanların seyahatlerini takip etmekte ve kullanıcıların hastalıkları bildirmeleri için yardım hatları açmaktadır.Bu bilgiler, sıcak noktalar ve bölgesel dağıtım hakkında bilgi sağlar.
Çin'de yüz tanıma teknolojisi, kalabalıkta vücut ısısı daha yüksek olan insanları algılayabilir ve ayrıca bir kişinin maske takıp takmadığını da algılayabilir. Rapor, yüz tanıma teknolojisinin maske takan kişileri% 95 doğruluk oranıyla belirleyebileceğini gösteriyor. Tüketici odaklı uygulamalar, kişisel sağlık bilgilerini yakalayabilir ve kullanıcılara yakındaki insanların sağlığı hakkında bilgi sağlayabilir.
2008 Pekin Olimpiyatları'ndan sonra yüz tanıma teknolojisi kamuya açık hale geldi. 2015 yılından bu yana, Çin devlet kurumları, finansal hizmetler ve perakende sektörlerinin tümü yüz tanıma teknolojisini yoğun şekilde kullanmaya başladı. İnsanlar teknolojinin yaygın kullanımı konusunda endişeli olsalar da, halk gerçek kullanımı kabul etmiş gibi görünüyor ve bazı durumlarda (COVID-19'un yayılmasını bastırmak dahil) teknolojiyi takdir ettiğini ifade etti.
Tehlikeyi ortaya çıkarın
Doğal dil işleme, geleceği değiştiren yapay zekanın bir başka örneğidir. COVID-19 hızla Çin dışındaki ülkelere yayılmadan önce, doğal dil işleme teknolojisi hayat kurtaran istihbarat sağlıyordu.
BlueDot, dünyadaki bulaşıcı hastalıkları izlemek için doğal dil işleme ve makine öğrenimini kullanan bir yapay zeka platformudur. Uygulanması, çok sayıda kaynağa hızla göz atabilen algoritmalar kullanır. Algoritma, bir salgının erken belirtilerini işaretlemek için tasarlandı. Aralık 2019'un son birkaç haftasında platform, Çin'in Wuhan kentinde bir grup doğrulanmış "anormal pnömoni" hastası buldu. Bir hafta sonra, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) resmi olarak Wuhan'daki bir hastanın "yeni koronavirüs" geçirdiğini belirten bir açıklama yaptı.
BlueDot, binlerce kaynaktaki kilit alanları işaretleyebilen tek yapay zeka değildir. Küresel e-ticaret devi Alibaba, viral gen dizilerini ve proteinleri hızlı bir şekilde işleyebilen doğal bir dil işleme modeliyle desteklenen StructBERT'i yarattı. Alibaba, platformu COVID-19 ile savaşmak için kullandı ve araştırmacılar ve bilim adamları, aşı geliştirmeyi hızlandırmak için modeli ücretsiz olarak kullanabilirler.
Yeni virüs için bir tedavi bulun
Şubat 2020'de yayınlanan iki makale sayesinde yapay zekanın halk sağlığı ve biyoteknolojinin geleceğini nasıl değiştirebileceğini görebiliyoruz.
Bir makale, Güney Kore merkezli Deargen tarafından COVID-19'un etkisini yavaşlatabilecek dört antiviral ilacı belirleyen bir makine öğrenimi modelinin geliştirilmesini ve uygulanmasını açıkladı. Deargen'in MT-DTI'sı, kimyasal dizilere (2D veya 3D moleküler yapılar yerine) dayanan bir öğrenme modelidir.Model, bir hedef molekülün (bir virüs gibi) bir hedef proteine bağlanıp bağlanmayacağını tahmin edebilir. Atazanavir (Atazanavir), FDA tarafından onaylanmış bir anti-HIV ilacıdır. MT-DTI, atazanavirin SARS-CoV-2 molekülünün dışında bulunan proteinlere bağlanabildiğini ve insan proteinlerine bağlanma kabiliyetini önleyebildiğini buldu. SARS-CoV-2, COVID-19'a neden oldu.
Hong Kong merkezli Insilico Medicine, Şubat ayında başka bir makale yayınladı. Insilico, SARS-CoV-2 replikasyonunu bozabilecek yeni moleküller bulmayı umarak binlerce yeni molekülü modellemek için AI tabanlı bir platform kullanıyor.
Bu şirketler, kendilerini anti-virüs yöntemlerini bulmaya adamış birçok teknoloji şirketinden, akademik araştırma laboratuvarlarından ve devlet bilim adamlarından sadece ikisi. İnsanlar, gruplar arasındaki iletişime yardımcı olmak için açık bir veri kümesi oluşturdular. COVID-19 Açık Araştırma Veri Kümesi (CORD-19), bu konudaki tüm araştırmaların merkezi merkezidir. İçindeki veriler bir bilgisayar tarafından okunabilir ve sürekli güncellenir. . Veritabanına erişen herkes, depolanan verileri elde edebilir ve mevcut küresel araştırma hızını hızlandırabilecek makine öğrenimi modellerine ve AI teknolojisine kolayca uygulayabilir.
COVID-19'dan sonra yapay zekanın geleceği
Yapay zekanın geleceği, insan yönetimine ve yenilikçi çözümlere bağlıdır. Bilim adamları ve araştırmacılar zihinlerinde şifa buluyorlar ve insan yaratıcılığı, makineler tarafından ayrıştırılan verileri kullanıyor ve bunları anlamlı şekillerde bir araya getiriyor. İnsanlar tarafından sağlanan bir girdi yoksa, AI yalnızca etkili bir veri toplayıcıdır, daha fazlası değil. COVID-19 krizi, yapay zekanın gerçek gücünü vurguladı. Yenilikçiler, modeller oluşturarak yapay zekanın pratikliğini ve değerini belirleyebilir.
Karar vericiler şimdi ne yapabilir?
Salgın er ya da geç sona erecek. Salgının ekonomi üzerindeki etkisi henüz belirlenmemiş olsa da, COVID-19'un ekonomi üzerindeki etkisiyle ilgili birkaç durum var.
Karar vericiler yeni teknolojileri geliştirmeyi, yenilemeyi ve benimsemeyi seçebilirler. Yapmamız gereken, gerçek durumu anlamak ve fırsatları beklemek.
Orijinal: https://hackernoon.com/the-future-of-artthetic-intelligence-to-kill-or-to-heal-t6fl24sq
Bu makale bir CSDN çeviri makalesidir, lütfen yeniden basımın kaynağını belirtin.
Yapay zeka çağında, programcılar neden pahalı?
"Hayat Oyunu Babası" yeni taç zatürreden öldü, bir matematik kestanesinin hayatına dönüp baktı
Tanrım, hala dene-yakala-nihayet kullanıyorsun
Pekin'deki Dördüncü Çevre Yolu'nda trafik sıkışıklığının tetiklediği büyük akıllı ulaşım fikri
Şirketinizin sanal makinesi hala boşta mı? Jenkins ve Kubernetes'e dayalı sürekli entegrasyon testi uygulamasına bir göz atın!
Web1.0'dan Web3.0'a: İnternetin son yıllarda gelişimi ve gelecekteki yönünün ayrıntılı analizi
