Muszę powiedzieć, że czuję ostatnio silne pokrewieństwo z wizją Andrew Ng na temat generatywnej AI. Niewątpliwie, sfera AI nie jest wolna od zagrożeń. Natychmiastowe problemy, takie jak manipulacja i #deepfakes, muszą być pilnie rozwiązane . To kwestia etyki, prywatności i autentyczności.
Następnie porozmawiajmy o przyszłości pracy. Tak, są wyzwania, ale nie są one nie do pokonania. Zamiast skupiać się na strachu przed masowym bezrobociem, powinniśmy rozważać przekwalifikowanie – nauczanie nowych umiejętności, które są zgodne z społeczeństwem zdominowanym przez AI. Chodzi o zdolność do adaptacji i nauki przez całe życie – pisze na swoim profilu na linkedin Aleksandra Przegalińska
Można zdefiniować kilka obszarów i głównych wątków do dyskusji na temat współpracy sztucznej (nie ludzkiej) inteligencji z człowiekiem i człowieka z AI, poniżej kilka propozycji:
- Etyka i odpowiedzialność: Ważne jest ustalenie ram etycznych dla wykorzystywania sztucznej inteligencji. Jakie są granice w manipulowaniu danymi i informacjami? Jak uniknąć wprowadzania uprzedzeń i dyskryminacji w algorytmy AI? Jak zapewnić odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez systemy AI?
- Prywatność danych: AI korzysta z ogromnych ilości danych, co rodzi obawy dotyczące prywatności. Jakie są mechanizmy ochrony danych i jak zapewnić, że dane osobowe są odpowiednio chronione i wykorzystywane zgodnie z zasadami prywatności?
- Bezpieczeństwo cybernetyczne: Jakie są zagrożenia związane z wykorzystaniem AI w kontekście bezpieczeństwa cybernetycznego? Jak zapobiegać atakom na systemy AI i jak chronić je przed wykorzystaniem w celach szkodliwych?
- Bezrobocie i przekwalifikowanie: Rozwój AI może wpływać na rynek pracy i wywoływać obawy o masowe bezrobocie. Jakie są strategie przekwalifikowania pracowników, aby byli w stanie dostosować się do nowych wymagań i wykorzystać potencjał AI?
- Równość i inkluzja: Jak zapewnić, że rozwój i wykorzystanie AI nie prowadzi do pogłębiania nierówności społecznych? Jak uniknąć wprowadzania uprzedzeń i dyskryminacji w algorytmy i systemy AI?
- Transparencja i interpretowalność: Jak zapewnić przejrzystość w podejmowanych przez AI decyzjach? Jak zrozumieć i interpretować procesy podejmowania decyzji przez systemy AI?
- Właścicielstwo i kontrola: Kto powinien być właścicielem i kontrolować systemy AI oraz generowane przez nie dane? Jak uniknąć koncentracji władzy i związanych z tym problemów?
Te są tylko niektóre z głównych obszarów do dyskusji, które są istotne w kontekście współpracy między ludźmi a AI. Ważne jest rozpoczęcie i kontynuowanie dialogu. Poszukiwanie zrównoważonych rozwiązań, które uwzględniają zarówno korzyści, jak i potencjalne zagrożenia.