В недавнее заявление, заставляющее задуматьсяСэм Альтман, генеральный директор OpenAI (изобретатель ChatGPT), выразил обеспокоенность по поводу огромной мощи ИИ и потенциальных рисков, которые он представляет. Альтман предупредил: «Здесь нам следует быть осторожными. Я думаю, люди должны быть счастливы, что мы немного этого боимся. Меня особенно беспокоит, что эти модели могут быть использованы для крупномасштабной дезинформации… [they] могут быть использованы для наступательных кибератак».
ИИ представляет собой реальный риск, но важно помнить, что за его созданием стоят люди. Чтобы эффективно справиться с этими рисками и преодолеть их, мы должны уделять приоритетное внимание человеческому элементу. Вместо того, чтобы поддаваться страху, мы должны принять активные меры, чтобы произвести революцию в области искусственного интеллекта и сформировать его траекторию для светлого будущего.
Набирающая обороты массовая разработка ИИ связана с сотрудничеством снизу вверх, инклюзивностью и разнообразием точек зрения. Он использует коллективный разум различных сообществ для создания справедливых, прозрачных и оказывающих положительное влияние на общество систем искусственного интеллекта. Это позволяет тем, кто непосредственно знает проблему, внести свой вклад, избегая тем самым предвзятости.
С другой стороны, разработка искусственного интеллекта сверху вниз зависит от централизованных решений и опыта. В таких проектах горстка экспертов может спроектировать и внедрить систему искусственного интеллекта, возможно, игнорируя мнение более широкого сообщества или их конкретные потребности.
Регулирование ИИ, как и Закон ЕС об ИИ, должно быть внимательным и не препятствовать развитию ИИ «снизу вверх». Законодательства, ориентированные исключительно на нисходящие правила, рискуют упустить из виду ценность сотрудничества и инклюзивности сообщества в разработке ИИ. Это может ограничить разнообразный вклад, необходимый для удовлетворения социальных потребностей и предотвращения предвзятости в области ИИ. Обременительные правила могут даже задушить более мелкие инициативы в области ИИ, реализуемые сообществом, ограничивая их ценный вклад в развитие ИИ.
Текущие проблемы развития ИИ
Хотя проблемы разработки решений искусственного интеллекта не могут ограничиваться тремя тематическими областями, мы определили то, что считаем наиболее актуальным в настоящее время:
- Предвзятость и дискриминация: Растет обеспокоенность по поводу предвзятости и дискриминации в системах искусственного интеллекта, поскольку они могут отражать и закреплять социальные предубеждения и неравенство. Примеры предвзятость может включать в себя предвзятые данные обучения, алгоритмические предвзятости и несправедливые процессы принятия решений.
- Конфиденциальность и безопасность: Растущее использование ИИ предполагает сбор и анализ огромных объемов данных, что вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности и безопасности. Также, ChatGPT вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности из-за риска раскрытия и неправильного использования данных. Потенциальное неправомерное использование персональных данных, слежка и нарушения в системах искусственного интеллекта создают значительные риски для личности. конфиденциальность и конфиденциальность.
- Смещение рабочих мест и переход рабочей силы: Потенциал автоматизации искусственного интеллекта и передовой робототехники вызывает обеспокоенность по поводу Смещение рабочих мест и необходимость перемещения рабочей силы. Определенные рабочие роли и задачи могут быть автоматизированы, что приведет к потенциальной безработице и социально-экономическим потрясениям, если не будут приняты надлежащие меры по переподготовке и повышению квалификации рабочей силы. Будущее занятости: насколько рабочие места подвержены компьютеризации?
Массовое развитие ИИ может решить многие текущие проблемы в области ИИ, одновременно давая будущим лидерам возможность добиться позитивных изменений в этой области. Мы определили четырехэтапный процесс, позволяющий обеспечить массовое сотрудничество в области ИИ.
Одним из важнейших элементов разработки ИИ по принципу «снизу вверх» является образование и участие сообщества, которые закладывают основу для развивающейся экосистемы ИИ.
Источник: От сотрудника Omdena до руководителя OmdenaSchool и доктора философии. Стипендия в Германии
Эрум Афзал, глава Академии Омдена и доктор философии. Ученый из Университета Юстуса Либиха в Гиссене приводит пример расширения прав и возможностей людей посредством разработки искусственного интеллекта по принципу «снизу вверх». Ее вклад в различные задачи Омдены, от обнаружения аномалий на Марсе до предотвращения онлайн-насилия в отношении детей, способствовал развитию ее карьеры. Преодолев сложность и двусмысленность, Эрум разработал творческие решения, основанные на сотрудничестве, гибкости и мышлении роста. Образование формирует основу восходящего развития ИИ, и его значение подтверждается различными инициативами.
Например, в Омдене организуются Идеатоны, объединяющие сотни людей из сообщества Омдена, увлеченных искусственным интеллектом, о чем свидетельствует наше сотрудничество с Druk Holding & Investments (коммерческим подразделением Королевского правительства Бутана). В рамках этой виртуальной идеи более 50 центров воздействия представили свои идеи по использованию технологий для решения важнейших проблем, таких как изменение климата, здравоохранение, энергетика и другие социальные цели в Бутане.
Проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в содействии этому образовательному аспекту и прототипированию идей посредством культуры сотрудничества и распространения знаний.
Ставя образование на передний план развития ИИ по принципу «снизу вверх», мы не только способствуем непрерывному обучению и росту, но и даем людям возможность использовать свои навыки и знания для создания значимых изменений в Бутане.
Источник: снимок семинара Королевского правительства Бутана.
Инновации: массовый ИИ расширяет возможности локализации
Опираясь на образовательную основу, организации должны стремиться поощрять разработчиков к инновациям путем разработки реальных моделей ИИ. Благодаря тщательно подобранным задачам и проектам участники пользуются возможностью применить свои навыки для решения сложных проблем, с которыми сталкиваются организации и отрасли.
Пример 1: Инновационный машинный перевод местного языка в Бутане
В случае с Бутаном мы разработали первый в мире машинный переводчик местного языка Бутана дзонгкха.
Источник: Снимок развернутого приложения
Машина переводит с языка дзонгкха на английский, делая культурное наследие Бутана более доступным во всем мире. Результаты проекта способствуют развитию цифровой культуры, творческих индустрий и информационных технологий Бутана, одновременно обеспечивая более глубокое взаимодействие между туристами и местными жителями, способствуя культурному обмену и взаимопониманию.
Пример 2: Мониторинг вырубки мангровых лесов в Танзании
Другой пример локализованной разработки ИИ — это то место, где Omdena сотрудничает с Министерством иностранных дел Великобритании и развития (FCDO), чтобы повысить квалификацию местных инженеров ИИ, а также помочь создать и развернуть решение ИИ для мониторинга сохранения мангровых зарослей в дельте Руфиджи в Танзании.
Источник: Встреча местного отделения Омдены в рамках проекта UK AID FCDO по обнаружению вырубки мангровых лесов
Локализованная разработка Omdena в области ИИ в дельте Руфиджи в Танзании дает местным инженерам ИИ возможность контролировать сохранение мангровых лесов с помощью ИИ. Это не только способствует устойчивому развитию, но и создает прецедент для будущих проектов искусственного интеллекта, использующих местный опыт для эффективного решения экологических проблем.
Пример 3: Содействие равенству и инклюзивным СМИ в Непале
Омдена вместе с Азиатским фондом возглавляет проект в Непале по борьбе с предвзятостью СМИ и искажением информации о маргинализированных группах в Непале путем разработки модели оценки с помощью искусственного интеллекта. Проект является частью CSM STAND (региональной программы, финансируемой Агентством США по международному развитию (USAID)). Посредством анализа онлайн-контента с помощью обработки естественного языка и машинного обучения проект направлен на измерение разнообразия и представленности женщин, молодежи и маргинализированных сообществ в медиа-среде. Конечная цель — повысить осведомленность о предвзятости, способствовать равенству и создать более инклюзивную медиа-среду, расширяя возможности маргинализированных сообществ в Непале.
Источник: Снимок с стартовой встречи проекта
Развертывание: Массовый ИИ расширяет возможности продуктового мышления
«Продукт должен решать проблему, значимую для потребителя». – Эрик Райс, автор книги «Бережливый стартап».
А кто является заказчиком в мире НПО? Сообщества и люди, которым они служат. Однако в секторе НПО часто случается, что решения разрабатываются без реальной обратной связи с пользователями. Такой подход может привести к неэффективным решениям, не отвечающим реальным потребностям и предпочтениям предполагаемых бенефициаров.
Подробнее читайте через:
Как создавать и внедрять продукты искусственного интеллекта в секторе НПО
В нескольких проектах с Католической службой помощи мы с самого начала приняли продуктовое мышление. Команда разработала передовые алгоритмы машинного обучения, которые позволяют согласовать навыки с возможностями трудоустройства в Газе и на Западном Берегу. Мы оптимизировали эти алгоритмы машинного обучения, проанализировав современные тенденции участия, и определили наиболее эффективные стратегии для пяти инициатив в области водоснабжения, санитарии и здравоохранения. Наша команда также расширила эти механизмы МО, включив в них три программы продовольственной безопасности. Кроме того, мы внедрили передовой алгоритм для выявления людей, подвергающихся наибольшему риску отсутствия водной безопасности.
Узнайте больше: Талант Omdena помогает католическим службам помощи создавать и масштабировать алгоритмы искусственного интеллекта, направленные на борьбу с бедностью
Источник: Омдена и католические службы помощи. Информационная панель, которая рассматривает владение скотом и продовольственную безопасность, поскольку домашний скот связан с более низкой продовольственной безопасностью.
Источник: Омдена и католические службы помощи. Панель мониторинга, которая использует НЛП для отслеживания разговоров о переводе детей из детских домов в приюты, а также о том, как COVID-19 влияет на диалог.
Масштаб: Массовый ИИ позволяет нанимать местных сотрудников
Масштабирование — жизненно важный аспект любого восходящего подхода к разработке ИИ. Для масштабирования решений организациям следует активно стремиться нанимать в свою сеть талантливых людей, прошедших образовательный и инновационный этапы. Создавая сообщество квалифицированных практиков, такие организации, как Omdena, расширяют свою сферу деятельности, предоставляя большему количеству организаций, НПО и отраслей возможности ИИ.
Например, в Танзании прошли обучение более 200 местных практиков, что увеличивает шансы на то, что решения можно будет поддерживать и улучшать, используя местные экосистемы, а не полагаясь на внешнего партнера для выполнения работы.
Миссия отделения Omdena в Дар-эс-Саламе, Танзания, заключается в реализации проектов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для решения проблем, с которыми сталкивается местное сообщество.
Узнайте больше: https://omdena.com/local-chapters/dar-es-salaam-tanzania-chapter/
Что дальше?
Исследуйте искусственный интеллект вместе с нами в своем следующем предприятии. Повышайте свои навыки в Академии Омдена и решайте проблемы искусственного интеллекта для решения проблем отрасли и общества. Поддерживая миссию Omdena по масштабируемому искусственному интеллекту и найму местных сотрудников, вы вносите свой вклад в долгосрочные изменения. Давайте сотрудничать ради значимого будущего.
Связаться с нами: [email protected]
Есть идея проекта? Закажите 20-минутный звонок для изучения вариантов использования