Sztuczna inteligencja. Złudne obietnice, realne...

Zanim zaufasz AI, poznaj jej ograniczenia

Rewolucja w medycynie i niezawodne strategie biznesowe - rozwojowi sztucznej inteligencji towarzyszą liczne obietnice. Coraz częściej kluczowe decyzje banków, sądów czy instytucji pomocy społecznej oparte są na algorytmach. Czy słusznie?

Autorzy - uznani eksperci w dziedzinie AI - sprawdzają, kiedy sztuczna inteligencja naprawdę działa, a kiedy jest tylko marketingowym chwytem. Predykcyjna AI ma za zadanie oszacować ryzyko recydywy czy przewidzieć wybuch pandemii, ale często okazuje się nieskuteczna i prowadzi do błędnych decyzji. Generatywna AI dostarcza pozornie atrakcyjnych treści w kilka sekund, lecz równie szybko może szerzyć dezinformację. Narzędzia moderujące wykorzystywane w mediach społecznościowych nie zawsze potrafią odróżnić realne zagrożenia od niewinnych postów.

Problem nie leży wyłącznie w technologii. Polega on także na projektowaniu i wdrażaniu systemów przez firmy oraz publiczne instytucje często bez odpowiedniej kontroli społecznej. Skuteczne regulacje prawne i zrozumienie słabych punktów AI pozwolą unikać tych pułapek i racjonalnie wykorzystać jej potencjał.

Czy wiesz, że:

• aby zwiększyć swoje szanse w procesie rekrutacji, kandydaci dopisują w CV białą czcionką nazwy prestiżowych uczelni niewidoczne dla ludzi, ale czytelne dla algorytmów?

• holenderskie narzędzie do wykrywania wyłudzeń zasiłków przyczyniło się do niesłusznego oskarżenia około 30 tysięcy rodzin?

• YouTube usunął nagrania partii szachów, bo algorytm odczytywał frazy w stylu "White is better" jako rasistowskie komentarze?

W przeciwieństwie do wyznawców nieskończonej mocy AI, podsycających medialny szum wokół tej technologii, Arvind Narayanan i Sayash Kapoor nie wyolbrzymiają lęków przed sztuczną inteligencją. Trzeźwo rozprawiają się z szarlatanerią AI i z tymi, którzy chcą przekonać świat, że powinniśmy paść na kolana przed potęgą innowacji. Ta publikacja pozwala zdystansować się od strachu przed AI i nadmiernego entuzjazmu wobec niej. To pierwszy krok, by wymagać od twórców technologii rozwiązań naprawdę potrzebnych i rzeczywiście działających.