Rewolucja sztucznej inteligencji i jej wyzwania etyczne
Sztuczna inteligencja (AI) wkracza w każdą sferę naszego życia, transformując zarówno wielkie korporacje, jak i codzienne funkcjonowanie jednostek. Szczególnie generatywna sztuczna inteligencja, zdolna do kreowania różnorodnych treści, wywołuje poruszenie w sektorach gospodarki, nauki i technologii, zmieniając tradycyjne podejście do wielu operacji.
Imponująca zdolność generowania wysokiej jakości materiałów – od tekstów i grafik po filmy i muzykę – przez generatywną AI, ma niebagatelny wpływ na wiele dyscyplin. Ta technologia, mimo swojego ogromnego potencjału, stawia przed nami poważne wyzwania etyczne.
Według analiz firmy Acumen, globalny rynek generatywnej sztucznej inteligencji ma osiągnąć wartość 208,8 miliardów dolarów do 2032 roku, z rocznym wzrostem na poziomie 35,1% w latach 2023–2032. Ten dynamiczny rozwój technologii niesie ze sobą szereg kwestii etycznych i problemów, które wymagają naszej uwagi, zwłaszcza w kontekście ochrony danych, praw autorskich, zjawiska deepfakes i zgodności z przepisami.
W tym artykule zgłębimy kwestie etyczne związane z generatywną sztuczną inteligencją, analizując ich naturę oraz proponując sposoby zapobiegania. Na początek przyjrzymy się wytycznym etycznym opracowanym przez Unię Europejską w 2019 roku, które miały na celu budowanie zaufania do sztucznej inteligencji.
Wytyczne etyczne dla godnej zaufania sztucznej inteligencji
W roku 2019 powołano zespół ekspertów wysokiego szczebla ds. sztucznej inteligencji, którego zadaniem było opracowanie Wytycznych etycznych dotyczących godnej zaufania sztucznej inteligencji (AI). Te wytyczne miały na celu zaradzenie potencjalnym zagrożeniom wynikającym z rozwoju sztucznej inteligencji, takim jak naruszenia danych i prywatności, dyskryminacja, szkody wyrządzane osobom trzecim, brak uczciwości systemów AI i działania o charakterze oszukańczym.
Wytyczne te wskazują trzy filary, na których musi opierać się godna zaufania sztuczna inteligencja:
- Etyka: Systemy AI muszą respektować wartości i zasady etyczne.
- Zgodność z prawem: Systemy AI muszą przestrzegać obowiązujących przepisów prawa.
- Solidność: Systemy AI muszą zapewniać solidne bezpieczeństwo zarówno z technicznego, jak i społecznego punktu widzenia.
Ponadto, w wytycznych podkreślono siedem kluczowych wymagań, które musi spełnić system AI, aby można go było uznać za godny zaufania:
Mimo iż te wytyczne miały duży wpływ na branżę AI, wciąż pojawiają się nowe obawy, szczególnie w kontekście dynamicznego rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji.
Generatywna sztuczna inteligencja a wzrost obaw etycznych
Generatywna sztuczna inteligencja wprowadza unikalny zestaw wyzwań etycznych, zwłaszcza w kontekście pojawienia się modeli takich jak OpenAI i ChatGPT. Specyfika tej technologii budzi obawy w obszarach takich jak zgodność z przepisami, bezpieczeństwo danych i prywatność, kontrola, kwestie środowiskowe, a także prawa autorskie.
Generatywna AI potrafi tworzyć teksty, obrazy i filmy niemal identyczne z ludzkimi, co rodzi obawy o rozpowszechnianie fałszywych informacji i dezinformacji. Ponadto, istnieje obawa utraty kontroli nad decyzjami podejmowanymi przez algorytmy AI.
Geoffrey Hinton, często nazywany „ojcem chrzestnym” sztucznej inteligencji, apeluje do twórców AI o zrozumienie, w jaki sposób modele mogą próbować odebrać ludziom kontrolę. Podobnie wielu ekspertów i badaczy wyraża zaniepokojenie potencjałem i etyką sztucznej inteligencji.
Z drugiej strony, Yann LeCun, jeden z czołowych naukowców zajmujących się AI w firmie Facebook i profesor Uniwersytetu Nowojorskiego, uważa obawy o zagrożenie dla ludzkości, jakie może stanowić AI, za „absurdalnie śmieszne”.
Ponieważ generatywna AI daje bezprecedensowe możliwości modyfikacji danych, zajęcie się tymi kwestiami jest niezwykle ważne.
Przyjrzyjmy się tym problemom bardziej szczegółowo.
Generowanie i dystrybucja szkodliwych treści
Systemy AI, na podstawie podpowiedzi, tworzą treści, które mogą być nie tylko pomocne, ale i szkodliwe. Halucynacje AI prowadzą do generowania szkodliwych treści, w tym deepfake, który manipuluje tożsamością i głosem w celu szerzenia nienawiści.
Przykłady generowania szkodliwych treści obejmują:
- Wiadomości e-mail lub posty w mediach społecznościowych generowane przez AI i publikowane w imieniu organizacji, które mogą zawierać obraźliwy język, szkodząc pracownikom i klientom.
- Deepfake’i w postaci filmów, na których osoby publiczne mówią rzeczy, których nigdy nie wypowiedziały, mogą być wykorzystane do siania dezinformacji. Film z Barackiem Obamą jest tego popularnym przykładem.
- Przykładem deepfake’u audio jest niedawna sytuacja, w której oszust, klonując głos dziewczynki, zażądał okupu od jej matki.
Rozpowszechnianie szkodliwych treści ma negatywne konsekwencje dla reputacji i wiarygodności osób i organizacji.
Ponadto, AI, ucząc się na danych szkoleniowych, może wzmacniać istniejące uprzedzenia, generując jeszcze bardziej stronnicze treści, co stanowi istotny problem etyczny.
Naruszenie praw autorskich
Generatywne modele AI są trenowane na dużych zbiorach danych, co może prowadzić do naruszeń praw autorskich. Generując obrazy, kody lub filmy, systemy AI mogą korzystać z danych, których źródło jest nieznane, naruszając prawa własności intelektualnej innych podmiotów. Takie naruszenia mogą prowadzić do problemów finansowych i prawnych, a także utraty reputacji.
Naruszenia prywatności danych
Zbiory danych szkoleniowych modeli AI mogą zawierać wrażliwe dane osobowe (PII). Departament Pracy USA definiuje PII jako dane, które bezpośrednio identyfikują osobę, takie jak imię, adres, e-mail, numer telefonu, numer ubezpieczenia społecznego. Nieuprawnione wykorzystanie tych danych może prowadzić do kradzieży tożsamości, dyskryminacji i konsekwencji prawnych.
Na przykład, model AI trenowany na danych medycznych może przypadkowo wygenerować profil pacjenta, łamiąc przepisy o ochronie danych, takie jak HIPAA.
Wzmocnienie istniejących uprzedzeń
Generatywna AI, podobnie jak inne modele AI, jest tak dobra, jak dane, na których jest trenowana. Jeśli dane szkoleniowe zawierają błędy, AI wzmacnia je, generując stronnicze wyniki. Te uprzedzenia mogą być rasistowskie, seksistowskie, czy dyskryminujące w inny sposób.
Z Raportu dotyczącego indeksu AI z 2022 r. wynika, że model z 280 miliardami parametrów wykazał 29% wzrost poziomu błędu systematycznego i toksyczności. Oznacza to, że chociaż AI staje się coraz bardziej zaawansowana, jednocześnie może być coraz bardziej stronnicza.
Wpływ na role i morale pracowników
Generatywne modele AI zwiększają produktywność poprzez automatyzację żmudnych zadań. Z jednej strony to korzystne, z drugiej – rozwój generatywnej AI oznacza również utratę miejsc pracy. Raport McKinsey’a przewiduje, że połowa obecnych zadań może zostać zautomatyzowana między 2030 a 2060 rokiem, z rokiem 2045 jako środkowym.
Choć przyjęcie generatywnej AI oznacza utratę miejsc pracy, nie oznacza to, że należy zatrzymać ten rozwój. Pracownicy będą musieli się przekwalifikować, a organizacje powinny wspierać ich w zmianie zawodu.
Brak przejrzystości i wyjaśnialności
Przejrzystość jest kluczowa dla etycznej AI. Generatywna AI działa jak czarna skrzynka, co utrudnia zrozumienie, w jaki sposób osiągnęła dany wynik. Brak możliwości wyjaśnienia decyzji AI rodzi obawy o manipulację danymi, dokładność wyników oraz jakość testów, co jest szczególnie istotne w przypadku ważnych aplikacji.
Wpływ środowiska
Modele generatywnej AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co oznacza duże zużycie energii, a to z kolei ma negatywny wpływ na środowisko, przyczyniając się do emisji dwutlenku węgla i globalnego ocieplenia. Zapewnienie energooszczędnych modeli jest kluczowe dla zrównoważonego rozwoju.
Uczciwość i równość
Kolejnym problemem jest tendencja generatywnej AI do generowania niewłaściwych, niedokładnych, obraźliwych i stronniczych reakcji. Wynika to z uwag niewrażliwych na tle rasowym, które szkodzą marginalizowanym społecznościom, generowania fałszywych filmów i obrazów, które zniekształcają prawdę i utrwalają szkodliwe stereotypy.
Odpowiedzialność
Proces tworzenia i wdrażania generatywnych modeli AI często zaciemnia kwestię odpowiedzialności. W przypadku problemów nieokreślona hierarchia odpowiedzialności prowadzi do komplikacji prawnych, wzajemnego obarczania winą i utraty wiarygodności marki.
Autonomia i kontrola
Generatywne modele AI automatyzują procesy decyzyjne w wielu dziedzinach, co skutkuje utratą kontroli i indywidualnej autonomii. Decyzje podejmowane są często przez algorytmy AI, a nie przez ludzi.
Na przykład, system AI może oceniać zdolność kredytową danej osoby, bez udziału człowieka. Generatywna AI może również prowadzić do utraty autonomii zawodowej, generując treści, które stanowią konkurencję dla pracy tworzonej przez ludzi.
Jak złagodzić obawy etyczne związane z generatywną sztuczną inteligencją? Rozwiązania i najlepsze praktyki
Rozwój generatywnej AI przynosi korzyści, ale równie ważne jest zajęcie się kwestiami etycznymi, zapewnienie odpowiedzialnych, regulowanych i bezpiecznych praktyk.
Firmy korzystające z systemów AI muszą dbać o najlepsze praktyki i rozwiązania związane z etyką AI. Oto najlepsze praktyki:
✅ Zainwestuj w solidne bezpieczeństwo danych: Szyfrowanie i anonimizacja danych chronią wrażliwe informacje, rozwiązując problemy związane z naruszeniem prywatności.
✅ Uwzględnij różnorodne perspektywy: Zestawy danych szkoleniowych powinny uwzględniać różnorodne perspektywy, aby zmniejszyć stronniczość i zapewnić sprawiedliwe decyzje. Unikać systemów, które szkodzą konkretnym grupom.
✅ Bądź na bieżąco: Branża AI ciągle się zmienia, pojawiają się nowe narzędzia i obawy etyczne. Inwestuj w wiedzę i śledź nowe przepisy dotyczące AI.
✅ Wdrażaj podpisy cyfrowe: Stosowanie podpisów cyfrowych, znaków wodnych i technologii blockchain pomaga śledzić pochodzenie treści i identyfikować nieuprawnione użycie.
✅ Opracuj jasne wytyczne etyczne: Ustal jasne zasady dotyczące wykorzystania i rozwoju AI, uwzględniając odpowiedzialność, prywatność i przejrzystość. Korzystaj z gotowych frameworków, takich jak Ramy zarządzania ryzykiem AI lub Wytyczne UE dotyczące etyki AI.
✅ Dostosuj się do światowych standardów: Zapoznaj się z globalnymi wytycznymi, takimi jak Etyka AI UNESCO, która podkreśla prawa człowieka, różnorodność, pokój i ochronę środowiska.
✅ Wspieraj otwartość i przejrzystość: Zapewnij przejrzystość w zakresie działania systemów AI, budując zaufanie użytkowników.
✅ Konsekwentnie oceniaj i monitoruj systemy AI: Regularne audyty systemów AI są kluczowe dla zapewnienia ich zgodności z zasadami etyki.
Podsumowanie
Generatywna AI oferuje znaczące korzyści, ale zrozumienie i rozwiązanie problemów etycznych jest niezbędne dla wspierania odpowiedzialnego i bezpiecznego korzystania z tej technologii.
Kwestie takie jak naruszenia praw autorskich, prywatności danych, dystrybucja szkodliwych treści oraz brak przejrzystości wymagają rygorystycznych przepisów i wytycznych, aby zapewnić właściwą równowagę i odpowiedzialne wykorzystanie AI.
Wdrażając zasady i wytyczne etyczne oraz postępując zgodnie z najlepszymi praktykami, organizacje mogą czerpać korzyści z AI, minimalizując ryzyko i obawy etyczne.
Na zakończenie sprawdź statystyki i trendy związane ze sztuczną inteligencją, które mogą Cię zaskoczyć.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.