12+ tehisintellekti piirangut 2026. aastal ja hiljem

AI: mitme miljoni dollari piirang?

Tehisintellekt (AI) on toonud tohutu revolutsiooni paljudes tööstusharudes, alates autonoomsed sõidukid, isejuhtivad autod tasa meditsiinilised rakendused, ja sellest on saanud meie igapäevaelu lahutamatu osa. Vaatamata selle tohutule potentsiaalile AI on piiratud ja erinevalt inimese intelligentsusest AI mitmes mõttes puudujääke.

Inimese aju toimimise osas peavad kasutajad olema teadlikud AI teha teadlikke otsuseid ja rakendada oma kõiki võimeid. Lõppude lõpuks AI on masin ja sellel puudub igasugune inimlik side, mis hõlmab muide ka inimlikke vigu. Samuti on olemas ülimalt määratletud süvaõppe mudel või lase's ütle masin koos sügav õpe võrgustikud võivad valida selle inimliku sekkumise osa ja võivad tulevased põlvkonnad seda kogeda. 

AI teine ​​pool: 14 piirangut, mida peate teadma

Nendel uue põlvkonna mehhanismide tööriistadel on palju piiranguid. Alates võimalikust läbipaistvuse puudumisest kuni inimliku puudutuseni võivad need kõik mõjutada AI edusamme. 

1. Tohutu hind

Andmete kaevandamise, salvestamise ja analüüsimise osas on see kõik muutumas liiga kulukaks. Ja kui me räägime energia ja riistvara kasutamisest, siis oleksite üllatunud, kuid GPT 3 mudeli koolituskulud olid hinnanguliselt 4.6 miljonit dollarit. Mõnede aruannete kohaselt ennustatakse, et ... AI Mudeli puhul, mis sarnaneb ajuga, läheksid treeningukulud palju kõrgemaks kui GPT 3 puhul, mis võib olla umbes 2.6 miljardit dollarit.

Veel üks asi, millest tahame teile kõigile teatada, on see AI kiired insenerid on praegu haruldased ja seetõttu oleks ettevõtetel nende palkamine ja nendega töötamine liiga kulukas. Nendega kaasnevad lisatasud. 

2. Erapoolikus

Nüüd teise teema juurde tulles, AI Süsteemid on sama tõhusad kui andmete kvaliteet, mille peal neid treenitakse, ja seetõttu võivad mittetäielikud või kallutatud andmed viia ebatäpsete tulemusteni, mis rikuvad inimeste huve.'s põhiõigused, sealhulgas diskrimineerimine. Läbipaistvus kasutatavate andmete osas AI süsteemid aitavad neid probleeme leevendada.

Üks asi, mida me tahaksime teie tähelepanu juhtida, on see, et kallutatud AI on ohtlikum kui rikutud andmed. Samuti on mitmes mõttes kallutatud AI võivad läbi libiseda ja praegu puudub täpne tehnoloogia, mis suudaks neid probleeme tuvastada.

3. Juurdepääs andmetele

Juurdepääs andmetele on oluline piirang AI areng, eriti idufirmade ja väiksemate ettevõtete jaoks. Suurettevõtted on kogunud tohutul hulgal andmeid, mis annab neile loomupärase eelise väiksemate konkurentide ees AI arendusvõistlus. See andmeressursside ebavõrdne jaotus võib veelgi laiendada võimudünaamikat suurte tehnoloogiaettevõtete ja idufirmade vahel.

Andmed on koolituse jaoks hädavajalikud AI mudelid, kuna see võimaldab neil õppida mustreid, teha ennustusi ja toetada otsustusprotsesse minimaalse inimsekkumisega. Siiski on juurdepääs reaalsetele andmekogumitele sageli piiratud ja olemasolevate andmete kvaliteet võib olla ebajärjekindel. See piirang võib takistada selliste AI rakendusi ja takistavad väiksematel ettevõtetel tõhusalt konkureerida suuremate korporatsioonidega, kellel on ulatuslikumad andmeressursid.

4. Läbipaistvus ja seletatavus

Tehisintellekti läbipaistvus viitab võimele mõista tehisintellekti toimimist. AI mudel ja kuidas see otsusteni jõuab. Teisest küljest on selle selgitatavus võime anda tulemustele rahuldavaid, täpseid ja tõhusaid selgitusi, näiteks soovitusi, otsuseid või ennustusi.

Läbipaistvuse ja selgitatavuse rakendamine võib aga olla keeruline keerukuse ja läbipaistmatuse tõttu. AI süsteemid. „Musta kasti” olemus AI süsteemide puhul on kasutajatel raske mõista, miks süsteem konkreetse otsuse tegi, ning tuvastada võimalikke eelarvamusi või vigu.

5. Loovuse puudumine

AI Süsteemid suudavad küll andmetest ja varasematest kogemustest õppida, aga ei suuda mõelda tavapärasest erinevalt. Selle all peame silmas, et nad ei suuda genereerida uusi ja fundamentaalseid ideid.

Muidugi on loovus subjektiivne ja seda ei saa taandada võrrandikogumiks või a matemaatiline valemKui nüüd tehisintellektist rääkida, siis see on loodud olema täpne, järgima juhiseid ja saavutama konkreetseid eesmärke, mis muudab selle vähem sobivaks loominguliste ülesannete jaoks. Lisaks, AI puudub terve mõistus ehk võime rakendada praktilisi teadmisi reaalsetes olukordades.

6. Piiratud etteantud ülesanded

AI on tõepoolest paljudes valdkondades teinud mitmeid olulisi edusamme, kuid sellel on endiselt piiranguid inimlike emotsioonide mõistmisel ja neile reageerimisel ning kriisi ajal sekundi murdosa jooksul otsuste tegemisel.

Need piirangud võivad kaasa tuua probleeme ettevõtetele ja organisatsioonidele, kes sõltuvad AI otsuste tegemiseks ja suhtlemiseks. See on tingitud asjaolust, et praegu on vähem eelnevalt söödetud ülesandeid ja ka sellest, et AI See põhineb täielikult sellel, millega seda toidetakse, ja sõltub sellest.

AI süsteemid suudavad emotsioone ära tunda ja neile reageerida, kuid ei koge neid. See tähendab, et kuigi AI suudab tuvastada, millal keegi on õnnelik või kurb, ei tunne ta ise neid emotsioone ega ole teadlik, mida need tunded või emotsioonid täpselt tähendavad.

Selle tulemusena AI võib olla raskusi tabada või reageerida immateriaalsetele inimteguritele, mis on seotud reaalse elu otsustusprotsessidega, näiteks eetiliste ja moraalsete kaalutlustega. See emotsionaalse mõistmise puudumine võib kriisi ajal viia tundetute või sobimatute reaktsioonideni, mis võib ettevõtet kahjustada.'s maine või mõjutatud isikutele kannatuste tekitamine.

7. Puudub üksmeel ohutuse osas

Tehisintellekti piirangud, näiteks ohutusprobleemid, on ühed kõige olulisemad aspektid, millega tuleb tegeleda. Siinkohal, nagu AI areneb ja integreerub jätkuvalt ühiskonna erinevatesse aspektidesse, mille peamisteks väljakutseteks on andmete kvaliteedi probleemid, andmete korruptsioon ja veatuvastus.

AI süsteeme on lihtne mõjutada ja neid saab kasutada pahatahtlikel eesmärkidel, kui need pole korralikult kavandatud või hallatud. Lisaks AI süsteemid vajavad tohutul hulgal andmeid, mis tekitab privaatsusprobleeme, näiteks teadliku nõusoleku, loobumise ja andmete kogumise piiramise osas. Eetilised probleemid AI hõlmavad läbipaistvust, selgitatavust ja võimalikke eelarvamusi.

8. Võistlevad rünnakud

Kui me räägime vastastest rünnakutest AI süsteemid, hõlmavad need masinõppemudelite tahtlikku manipuleerimist hoolikalt koostatud sisendandmete sisestamise ja mudeli ärakasutamise kaudu's haavatavusi ning valeklassifikatsioonide või vigaste väljundite põhjustamist.

Need rünnakud toovad esile tehisintellekti olulise piirangu, kuna need paljastavad suutmatuse AI süsteemid kohanevad olukorra kõrvalekalletega, muutes need turvarikkumiste suhtes haavatavaks ja potentsiaalselt elusid ohtu seades. Üks peamine näide, mida võime nimetada vastasrünnakuks, on tänavasildi muutmine. See võib panna autonoomse sõiduki silti valesti tõlgendama ja tegema vale otsuse, mis võib viia õnnetusteni.

9. Arvutusaeg

AI on isegi mõned oma riistvarapiirangud, näiteks piiratud arvutusressursid RAM ja GPU tsüklid. See võib tekitada probleeme AI arendus, eriti väiksemate ettevõtete jaoks, kellel ei pruugi olla ressursse investeerida kohandatud ja täpsesse riistvarasse. Nüüd tegeliku asja juurde tulles, on väljakujunenud ettevõtetel, kellel on rohkem ressursse, selles valdkonnas märkimisväärne eelis, kuna nad saavad endale lubada oma konkreetsetele vajadustele vastava kohandatud riistvara arendamisega seotud kulusid.

Rääkides rohkem arvutuspiirangutest, traditsioonilisest arvutikiibidehk keskprotsessorid (CPU-d) pole hästi optimeeritud AI töökoormus, mis toob kaasa suure energiatarbimise ja jõudluse languse. Graafikaprotsessorite mälumaht on protsessoritega võrreldes liiga piiratud. See tähendab, et kui keeruline AI mudel ületab graafikakaarti's mälumahu korral peab see kasutama süsteemimälu, mille tulemuseks on märkimisväärne jõudluse langus.

10. Eetika ja privaatsus

Privaatsusprobleemid tekivad ka siis, kui AI süsteemid töötlevad isikuandmeid. Usaldusväärse tehisintellekti põhimõtted, nagu läbipaistvus, selgitatavus, õiglus, mittediskrimineerimine, inimjärelevalve ning andmetöötluse usaldusväärsus ja turvalisus, on tihedalt seotud üksikisiku õiguste ja vastavate privaatsusseaduste sätetega. AI vastavusnõuete mittetundmine AI Isikuandmeid töötlevad süsteemid võivad kaasa tuua riske nii üksikisikutele kui ka ettevõtetele, sealhulgas suuri trahve ja andmete sunniviisilist kustutamist.

AI süsteemid on vastuvõtlikud paljudele manipulatsioonidele ja ka ebapiisavale töökindlusele. Turvariskid alates häkkimine ja võimalikku väärkasutamist AI tehnoloogiad tekitavad samuti märkimisväärseid probleeme. AI Nende ohutus- ja eetiliste probleemide lahendamiseks on ülioluline, et süsteemid oleksid läbipaistvad, auditeeritavad ja aruandekohustuslikud.

11. Piiratud arusaam kontekstist

AI süsteemidel on sageli raskusi inimkeele ja suhtluse nüansside mõistmisega, mistõttu on neid raske tõlgendada. sarkasm, irooniat või kujundlikku keelt.

See omakorda võib olla tohutu piirang, mis tuleneb AI mudelid, millel puudub reaalse maailma kogemus ja kontekstuaalne arusaam, kuna neile õpetatakse tegelikult andmetes olevaid mustreid. Järelikult AI süsteemidel võib olla raskusi keeruliste sotsiaalsete olukordade mõistmisega, mis nõuavad nüansirikast tõlgendamist ja kontekstuaalset teadlikkust.

12. Emotsioonide puudumine

AI Süsteemid, näiteks ChatGPT, on emotsioonide mõistmisel ja töötlemisel tõepoolest piiratud. Kuigi nad suudavad ära tunda andmetes mustreid, mis võivad viidata teatud emotsioonidele, ei koge nad ise emotsioone. See piirang võib mõjutada tehisintellekti.'s võime täielikult mõista inimlike emotsioonide ja suhtlemise nüansse.

Üks peamisi väljakutseid AI Emotsioonide mõistmisel on võtmetähtsusega emotsioonide subjektiivne olemus ja inimsuhtluse keerukus. Kultuurilised viited, sarkasm ja nüansirikas keel jäävad sageli arusaamatuks isegi kõige arenenumatele. AI süsteemid. Kõige tähtsam on AI Süsteemidel võib olla raskusi väljendamata emotsioonide või konteksti tõlgendamisega, mille kaudu emotsioone väljendatakse.

13. Nõua järelevalvet

Üks peamisi väljakutseid inimlikuma arengu loomisel AI on see, et juhendatud õpe, mis on tehisintellekti valdkonnas laialdaselt kasutatav tehnika, ei kopeeri tegelikult seda, kuidas inimesed orgaaniliselt õpivad. Juhendatud õpe on tehnika, kus algoritm on loodud funktsiooni sisendist väljundini kaardistamiseks, kasutades märgistatud andmeid. See tähendab, et andmed on juba õige vastusega märgistatud.

Juhendatud õpe ei saa hakkama kõigi keerukate ülesannetega masinõpe. Selle põhjuseks on asjaolu, et see ei saa andmeid rühmitada, uurides oma funktsioone iseseisvalt. Samuti nõuab juhendatud õpe tohutut arvutusaega, mis võib suurte andmekogumitega tegelemisel olla oluliseks puuduseks.

Ebaoluliste sisendfunktsioonide olemasolu treeningandmetes võib viia ebatäpsete tulemusteni ning andmete ettevalmistamine ja eeltöötlus on alati keeruline. Inimesed ja loomad õpivad järelevalveta, mis tähendab, et nad saavad õppida toorandmetest, sildistamata andmetest, kuid sama ei kehti AI siin.

Rääkides sellest, teisest küljest tugineb juhendatud õpe märgistatud andmetele, mis piirab selle võimet õppida orgaaniliselt nagu inimesed.

14. Moraalsed dilemmad

As AI on nüüd meie ellu rohkem integreeritud, tekitab see eetilisi probleeme ja ka mõningaid moraalseid dilemmasid. Masinad, mis langetavad inimelusid mõjutavaid otsuseid, võivad tekitada küsimusi vastutuse, aruandekohustuse ja potentsiaali kohta. AI langetada otsuseid, mis on vastuolus inimlike väärtustega. Neid probleeme tuleb hoolikalt kaaluda, kuna need seavad piiranguid AI väljatöötamine ja rakendamine.

Üks põhiline eetiline murevaldkond on privaatsus ja jälgimist. Siinkohal tahaksimegi veidi valgust heita. Nagu AI süsteemid koguvad ja töötlevad tohutul hulgal andmeid, on oht rikkuda üksikisikute privaatsusõigusi. Teine oluline mure on eelarvamused ja diskrimineerimine, kuna AI süsteemid võivad tahtmatult kinnistada olemasolevaid eelarvamusi ja stereotüüpe, mis viib ebaõiglaste ja diskrimineerivate tulemusteni. See võib juhtuda erinevates sektorites, sealhulgas tervishoid, tööhõive, krediidivõime ja kriminaalõigus.

Vastutus on siin nurgakivi AI valitsemine. Siiski on see sageli liiga ebatäpselt määratletud, kuna see on mitmetahuline. AI süsteemid ja sotsiaal-tehniline struktuur, milles nad toimivad. AI tehnoloogiad muutuvad keerukamaks ja autonoomsemaks, on viimane aeg tagada mehhanismid, mis panevad asjaomased sidusrühmad vastutama AI süsteem's teod ja tulemused.

Lõplik otsus piirangute kohta AI aastal 2026 ja hiljem

AI on näidanud tohutut potentsiaali erinevates tööstusharudes ja rakendustes. Siiski on oluline olla teadlik selle piirangutest, et teha teadlikke otsuseid ja rakendada selle kõiki võimalusi. Üks peamisi piiranguid AI on see, et see on kallutatud. See võib tuleneda mittetäielikust või kallutatud andmetest, mida kasutatakse koolitamiseks AI süsteemid, mis viib ebatäpsete tulemusteni ja võimaliku diskrimineerimiseni. 

Selle probleemi lahendamine eeldab läbipaistvust kasutatavate andmete osas. AI süsteemid, samuti pidev jälgimine ja täiustamine AI mudelid eelarvamuste minimeerimiseks. Nende piirangute mõistmise ja lahendamise abil saame töötada kindlamate, õiglasemate ja tõhusamate strateegiate väljatöötamise nimel. AI süsteemid, mis võivad ühiskonnale tervikuna kasu tuua. 

Lisaks neile ka AI tööriistad on kallutatud, on veel mõned piirangud, näiteks arvutuskulud, mida me eespool arutasime, ka siis, kui AI Kui see tõlgendab mõnda selle käsku valesti, võib see viia eluohtlike tingimusteni, eriti kui tegemist on juhita sõidukiga. Jah, AI See tehnoloogia on küll arenenud, kuid siiski on palju vigu ja keerulisi probleeme.