Ποιοι Είναι οι Βασικοί Κίνδυνοι της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Είναι αδιαμφισβήτητο ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει συμβάλλει σημαντικά στην εξέλιξη διαφόρων επιστημονικών πεδίων, αλλά και στη βελτίωση του βιοτικού επιπέδου μας συνολικά.
Ωστόσο, θα ήταν παράδοξο να αναμένουμε μία νέα τεχνολογία να μη συνοδεύεται και από τυχόν προβληματισμούς που προκύπτουν κατά την εφαρμογή της.
Για αυτό, στο σημερινό άρθρο θα επικεντρωθούμε στους 6 βασικούς κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης στη σύγχρονη μορφή της.
Πριν, όμως, αναλύσουμε τους κινδύνους, αξίζει να θυμηθούμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και ορισμένα παραδείγματα καθημερινών εφαρμογών της.
Τι Είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;
Τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence ή AI) είναι ο κλάδος της πληροφορικής και μηχανικής υπολογιστών, ο οποίος ασχολείται με την δημιουργία μηχανικών συστημάτων που μιμούνται τη μεθοδολογία σκέψης της ανθρώπινης νοημοσύνης.
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για την αυτοματοποιημένη διεκπεραίωση εργασιών και την πραγματοποίηση προβλέψεων ή διαγνώσεων σε τομείς, όπως η εκπαίδευση, η υγεία, το μάρκετινγκ, κ.ά.
Για να μπορέσει να μιμηθεί αποτελεσματικά την περίπλοκη μεθοδολογία της ανθρώπινης νοημοσύνης, η τεχνητή νοημοσύνη έχει διαχωριστεί σε υποκλάδους, οι οποίοι και είναι οι εξής:
Neural networks
Natural Language Processing (NLP)
Computer vision
Με την εξέλιξη των παραπάνω υποκλάδων, η τεχνητή νοημοσύνη έχει πλέον ξεπεράσει κατά πολύ τις ικανότητες της ανθρώπινης νοημοσύνης, κάτι που αποδεικνύεται και από τις σύγχρονες εφαρμογές του AI.
Ας δούμε, λοιπόν, ορισμένα παραδείγματα από τις εφαρμογές αυτές.
Παραδείγματα Εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης
Εκ των πραγμάτων υπάρχουν αμέτρητα παραδείγματα εφαρμογών της τεχνητής νοημοσύνης όχι μόνο στην επίλυση προβλημάτων σε επιστημονικούς τομείς, αλλά και στη διευκόλυνση καθημερινών ενεργειών μας.
Εξατομικευμένες διαφημίσεις (personalised ads): Στο πεδίο του marketing, η τεχνητή νοημοσύνη και το machine learning χρησιμοποιούνται για την συμπεριφορική ανάλυση των χρηστών και τον εντοπισμό μοτίβων κατά την περιήγησή τους στο διαδίκτυο.
Βάσει των πορισμάτων της διαδικασίας αυτής, τα συστήματα AI προωθούν στους χρήστες εξατομικευμένες διαφημίσεις, δηλαδή διαφημίσεις που θα προσαρμόζονται ακριβώς στις συνήθειες και προτιμήσεις του χρήστη που έχουν εντοπιστεί.
Φίλτρα spam email: Και πάλι με τον εντοπισμό συμπεριφορών και μοτίβων ενεργειών στο διαδίκτυο, τα συστήματα AI μπορούν να εντοπίσουν τους αποστολείς spam email και να τοποθετήσουν τα emails που προέρχονται από αυτούς στον αντίστοιχο φάκελο email.
Συγχρόνως, μπορούν να ταυτοποιήσουν πότε τα emails προέρχονται από έμπιστους χρήστες ή από φορείς στους οποίους έχουμε συναινέσει για επικοινωνία και να τα τοποθετήσουν στον βασικό φάκελο εισερχομένων.
Αυτο-οδηγούμενα οχήματα (self-driving cars): Όπως έχουμε δει και σε προηγούμενο άρθρο σχετικά με παραδείγματα χρήσεων τεχνητής νοημοσύνης, το AI αποτελεί τη βασική τεχνολογία για τη δημιουργία self-driving cars.
Εταιρείες, όπως η Tesla, η Toyota, κ.ά., έχουν εισαγάγει στην αγορά οχήματα που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη, ώστε να μπορούν να αναλύουν τα ερεθίσματα του περιβάλλοντος και να αυτοκατευθύνονται με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
Εδώ, η τεχνητή νοημοσύνη συνδυάζεται με έναν ειδικό υποκλάδο της ηλεκτρολογικής μηχανολογίας που ονομάζεται signal processing.
Ιατρική διάγνωση: Εξίσου διαδεδομένη είναι και η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης συγκεντρώνουν στοιχεία φυσικής κατάστασης και ιστορικού υγείας, προκειμένου να μπορούν να πραγματοποιήσουν ιατρικές διαγνώσεις.
Έτσι, μηχανήματα AI συχνά χρησιμοποιούνται για την ταυτοποίηση πιθανών ασθενειών, αυτοάνοσων ή καρκινικών κυττάρων.
Voice assistants: Μία ακόμη καινοτόμο χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν τα λεγόμενα voice assistants, όπως είναι το Siri, το Alexa ή το Cortana.
Τα voice assistants είναι το πιο ενδεικτικό από τα παραδείγματα χρήσεων NLP, όπου το AI χρησιμοποιείται για την ανάλυση του ανθρώπινου λόγου και τον εντοπισμό των τυχόν κρυμμένων εννοιών που υπάρχουν σε αυτόν. Με αυτόν τον τρόπο, τα συστήματα αυτά μπορούν να συνομιλήσουν με τους χρήστες και να αντιληφθούν τις φωνητικές εντολές που δίνονται από αυτούς.
Από μόνο τα παραπάνω παραδείγματα, διαπιστώνεται η σημαντική συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης στη βελτίωση διαφόρων τομέων της καθημερινής ζωής.
Όπως, όμως, και κάθε άλλη τεχνολογική καινοτομία, έτσι και η τεχνητή νοημοσύνης φέρει τα θετικά και αρνητικά χαρακτηριστικά της, τα οποία αξίζει να γνωρίζει κανείς για την πλήρη κατανόηση του πεδίου του AI.
Όσον αφορά, λοιπόν, το κομμάτι των αρνητικών, αξίζει να επισημάνουμε ορισμένους κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης που ήδη προβληματίζουν την επιστημονική κοινότητα.
6 Βασικοί Κίνδυνοι Τεχνητής Νοημοσύνης
Εννοείται πως οι κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης δεν αναιρούν τα πλεονεκτήματα της σύγχρονης χρήσης της.
Ωστόσο, αποτελούν σημεία που χρήζουν ιδιαίτερης προσοχής και βελτίωσης από την επιστημονική κοινότητα, ώστε να περιοριστούν οι συνέπειες τους.
Κίνδυνος #1: Απουσία διαφάνειας στη λήψη αποφάσεων
Για τη λήψη αποφάσεων, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν νευρωνικά δίκτυα, τα οποία αποτελούνται από πολυπληθείς κόμβους.
Ωστόσο, η ανάλυση της συνέχειας και των αλληλοσυνδέσεων των κόμβων που έχουν οδηγήσει στην απόφαση αποδεικνύεται ιδιαίτερα δυσχερής, ακόμη και για τον ίδιο τον δημιουργό του συστήματος.
Ως αποτέλεσμα, είναι δύσκολο να διαπιστωθούν η πορεία και τα κίνητρα ορισμένων αποφάσεων, όταν αυτές αποδεικνύονται λανθασμένες. Κάτι τέτοιο απασχολεί ιδιαίτερα τομείς, όπως η υγεία ή η άμυνα, στους οποίους η διαφάνεια στη λήψη αποφάσεων είναι απαραίτητη.
Κίνδυνος #2: Αδυναμία καταλογισμού ευθύνης
Συγχρόνως, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ενδέχεται να λάβουν αποφάσεις με τις οποίες προσβάλλουν τα δικαιώματα των ατόμων ή προβαίνουν σε παραπτώματα.
Στις περιπτώσεις αυτές πάντα τίθεται το ερώτημα σε ποιον θα καταλογιστεί η ευθύνη του παραπτώματος, δηλαδή στο δημιουργό ή στο μηχανικό σύστημα.
Αφενός, ο δημιουργός δεν μπορεί να αναλάβει την ευθύνη, εφόσον κατέβαλε τη δέουσα επιμέλεια κατά την κατασκευή του και το σφάλμα οφείλεται σε εντελώς απρόβλεπτο παράγοντα του αλγορίθμου.
Αφετέρου, είναι παράδοξο η ευθύνη να καταλογιστεί στο μηχανικό σύστημα, καθώς αυτό απλώς λαμβάνει τις εντολές του προγραμματισμού και απλώς εκτελεί ενέργειες βάσει αυτού.
Κίνδυνος #3: Εφαρμογή προκαταλήψεων και διακρίσεων
Επίσης, δεν πρέπει να αμελούμε την εξάρτηση της τεχνητής νοημοσύνης από τον ανθρώπινο παράγοντα.
Εάν ένα σύστημα AI τροφοδοτηθεί με δεδομένα προκατειλημμένου περιεχομένου ή τα δεδομένα που συλλέγει έχουν ως επί το πλείστον τέτοιο περιεχόμενο, είναι εύλογο οι αποφάσεις που θα λάβει να φέρουν τις ίδιες προκαταλήψεις.
Βέβαια, πολλοί επαγγελματίες και επιχειρήσεις πλέον έχουν εφαρμόσει εναλλακτικούς αλγορίθμους, ώστε να μειώνονται οι πιθανότητες εφαρμογής προκαταλήψεων και διακρίσεων από την τεχνητή νοημοσύνη.
Κίνδυνος #4: Κοινωνική χειραγώγηση
Όπως αναφέραμε και παραπάνω, η τεχνητή νοημοσύνη εφαρμόζεται ευρέως στις εξατομικευμένες διαφημίσεις και προτάσεις περιεχομένου στους διαδικτυακούς τόπους και μέσα.
Έτσι, οι χρήστες έρχονται σε επαφή με περιεχόμενο που ήδη συμβαδίζει με τις κοινωνικές και πολιτικές τους αντιλήψεις.
Η πρακτική αυτή έχει κατηγορηθεί για την τροφοδότηση κοινωνικής έντασης και τη χειραγώγηση πολιτών σε αρκετά πρόσφατες περιόδους πολιτικών αναταραχών, όπως ήταν οι αμερικανικές εκλογές του 2016 και το Brexit του 2020.
Κίνδυνος #5: Παραβίαση ιδιωτικότητας
Από το σύνολο των ψηφιακών δεδομένων που έχουν παραχθεί μέχρι σήμερα, το 90% αυτών έχουν παραχθεί μόνο τα τελευταία δύο έτη.
Στο ψηφιακό χώρο βρίσκονται διαθέσιμα κάθε είδους δεδομένα ταυτοποίησης, επικοινωνίας, υγείας, πληρωμών, αγορών, προτιμήσεων, κ.ά., τα οποία οι επιχειρήσεις μπορούν να εκμεταλλευτούν με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης.
Αυτή η εκτίναξη του όγκου δεδομένων σε συνδυασμό με τη διευρυμένη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης έχουν βρει απροετοίμαστη τη νομοθεσία παγκοσμίως, η οποία δεν έχει προλάβει να προβλέψει μέτρα προστασίας για τις διαφορετικές μορφές δεδομένων.
Κάτι τέτοιο δημιουργεί αρκετά κενά στο πλαίσιο προστασίας των δεδομένων και της ιδιωτικότητας που, ακόμη και με τον πρόσφατο Γενικό Κανονισμό Προστασίας Δεδομένων Προσωπικού Χαρακτήρα (GDPR), δεν έχει καταφέρει να προφυλάξει τα διαφορετικά είδη δεδομένων, όπως είναι εκείνα που συλλέγονται για σκοπούς marketing.
Κίνδυνος #6: Εξάπλωση hacking
Όπως και κάθε άλλη τεχνολογία, έτσι και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για αθέμιτους σκοπούς, όπως είναι το κακόβουλο hacking.
Με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης, οι hackers έχουν την ευχέρεια να πραγματοποιούν πολλαπλές ταυτόχρονες προσπάθειες κυβερνοεπιθέσεων μέσω ταχύτερης σάρωσης των συσκευών ενός δικτύου, δοκιμής εναλλακτικών κωδικών για το κρακάρισμα συστημάτων και εφαρμογή social engineering.
Παράλληλα, η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί επάλληλα και αυτοματοποιημένα πολλαπλές διευθύνσεις IP για τους hackers, ώστε να μην μπορούν να ιχνηλατηθούν στο διαδίκτυο.
Αυτό το τελευταίο φαινόμενο αποτελεί και τον τελευταίο από τους σύγχρονους κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης που θα αναφέρουμε και, έτσι, μπορούμε να προχωρήσουμε σε μία σύνοψη των όσων αναφέραμε συνολικά.
Με Λίγα Λόγια
Στα παραπάνω, είδαμε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη, ορισμένες σύγχρονες εφαρμογές της και τους 6 βασικούς κινδύνους της τεχνητής νοημοσύνης στο σήμερα.
Οι κίνδυνοι αυτοί απασχολούν έντονα την επιστημονική κοινότητα και θέτουν σημαντικά ερωτήματα για το πώς πρόκειται να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη στο μέλλον.
Αυτό δε σημαίνει, βέβαια, ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης προβλέπεται να περιοριστεί, αλλά ότι αναμένονται νέες δομές και μέτρα, προκειμένου να εξαλειφθούν οι κίνδυνοι της.
Ένας data scientist, λοιπόν, θα πρέπει να γνωρίζει τόσο για τις επωφελείς χρήσεις της τεχνητής νοημοσύνης όσο και για τους κινδύνους που μπορεί να προκαλέσει, ώστε να γνωρίζει πώς να τους αποφύγει ή να τους αναχαιτίσει.
Με το Data Science Bootcamp της Big Blue Data Academy, ο κάθε συμμετέχων έχει την ευκαιρία να έρθει σε επαφή με όλα τα υποπεδία της τεχνητής νοημοσύνης που αναφέραμε παραπάνω και να εξοικειωθεί με το πώς μπορεί να διαχειριστεί ορθά τις σύγχρονες χρήσεις της.
Επομένως, εάν ενδιαφέρεσαι να εντρυφήσεις στην τεχνητή νοημοσύνη μέσα από το Data Science Bootcamp, κάνε την αίτηση συμμετοχής σου εδώ ή επικοινώνησε μαζί μας για να μάθεις περισσότερα!
