කෘතිම බුද්ධි නැඹුරුව: යන්ත්‍ර අප බලාපොරොත්තු වූ තරම් වෛෂයික නොවේ
කෘතිම බුද්ධි නැඹුරුව: යන්ත්‍ර අප බලාපොරොත්තු වූ තරම් වෛෂයික නොවේ
කෘතිම බුද්ධි නැඹුරුව: යන්ත්‍ර අප බලාපොරොත්තු වූ තරම් වෛෂයික නොවේ
- කර්තෘ:
- පෙබරවාරි 8, 2022
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය
දත්ත මත පදනම් වූ තාක්ෂණයන් සාධාරණ සමාජයක් පෝෂණය කිරීමේ පොරොන්දුව දරණ අතර, ඒවා බොහෝ විට මිනිසුන් තුළ ඇති එකම පක්ෂග්‍රාහීත්වය පිළිබිඹු කරන අතර එමඟින් සිදුවිය හැකි අයුක්තියට මග පාදයි. නිදසුනක් වශයෙන්, කෘතිම බුද්ධි (AI) පද්ධතිවල ඇති පක්ෂග්‍රාහීත්වය හානිකර ඒකාකෘති නොදැනුවත්වම නරක අතට හැරිය හැක. කෙසේ වෙතත්, AI පද්ධති වඩාත් සාධාරණ කිරීමට උත්සාහ කරමින් පවතී, නමුත් මෙය උපයෝගීතාව සහ සාධාරණත්වය අතර සමතුලිතතාවය සහ තාක්ෂණික කණ්ඩායම්වල කල්පනාකාරී නියාමනය සහ විවිධත්වයේ අවශ්‍යතාවය පිළිබඳ සංකීර්ණ ප්‍රශ්න මතු කරයි.
AI පක්ෂග්‍රාහී පොදු සන්දර්භය
සියලු දෙනාටම සාධාරණත්වය සම්මත වන සමාජයක් ස්ථාපිත කිරීම සඳහා දත්ත මගින් මෙහෙයවනු ලබන තාක්ෂණයන් මානව වර්ගයාට සහාය වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. කෙසේ වෙතත්, වර්තමාන යථාර්ථය වෙනත් චිත්රයක් මවාපායි. අතීතයේ අයුක්තියට තුඩු දුන් මිනිසුන්ගේ බොහෝ පක්ෂග්‍රාහීකම් දැන් අපගේ ඩිජිටල් ලෝකය පාලනය කරන ඇල්ගොරිතම තුළ පිළිබිඹු වේ. AI පද්ධතිවල මෙම පක්ෂග්‍රාහීත්වය බොහෝ විට පැන නගින්නේ මෙම පද්ධති සංවර්ධනය කරන පුද්ගලයන්ගේ අගතීන්ගෙන් වන අතර මෙම පක්ෂග්‍රාහීත්වය ඔවුන්ගේ කාර්යයට නිතර කාන්දු වේ.
උදාහරණයක් ලෙස, 2012 දී ImageNet ලෙස හැඳින්වෙන ව්‍යාපෘතියක් ගන්න, එය යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් පද්ධති පුහුණු කිරීම සඳහා රූප ලේබල් කිරීම ක්‍රවුඩ් සෝස් කිරීමට උත්සාහ කළේය. මෙම දත්ත මත පුහුණු කරන ලද විශාල ස්නායු ජාලයක් පසුව ආකර්ෂණීය නිරවද්‍යතාවයකින් වස්තු හඳුනා ගැනීමට සමත් විය. කෙසේ වෙතත්, සමීපව පරීක්ෂා කිරීමේදී, පර්යේෂකයන් ImageNet දත්ත තුළ සැඟවී ඇති පක්ෂග්‍රාහී බව සොයා ගත්හ. එක් විශේෂිත අවස්ථාවක, මෙම දත්ත මත පුහුණු කරන ලද ඇල්ගොරිතමයක් සියලුම මෘදුකාංග ක්‍රමලේඛකයින් සුදු මිනිසුන් යැයි උපකල්පනය කිරීමට පක්ෂග්‍රාහී විය.
බඳවා ගැනීමේ ක්‍රියාවලිය ස්වයංක්‍රීය වන විට එවැනි භූමිකාවන් සඳහා කාන්තාවන් නොසලකා හැරීමට මෙම නැඹුරුව හේතු විය හැක. "කාන්තාව"ගේ රූපවලට ලේබල් එකතු කරන පුද්ගලයාට නින්දා සහගත යෙදුමකින් සමන්විත අතිරේක ලේබලයක් ඇතුළත් වූ නිසා, දත්ත කට්ටල තුළට නැඹුරුවීම් ඇති විය. මෙම උදාහරණය මගින්, හිතාමතා හෝ නොදැනුවත්වම, හානිකර ඒකාකෘති සහ අසමානතාවයන් පවත්වා ගෙන යා හැකි වඩාත් සංකීර්ණ AI පද්ධතිවලට පවා ඇතුල් විය හැකි ආකාරය නිදර්ශනය කරයි.
කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම
විවිධ රාජ්‍ය සහ පෞද්ගලික ආයතන හරහා පර්යේෂකයන් විසින් දත්ත සහ ඇල්ගොරිතමවල පක්ෂග්‍රාහීත්වය ආමන්ත්‍රණය කිරීමේ උත්සාහයන් ආරම්භ කර ඇත. ImageNet ව්‍යාපෘතිය සම්බන්ධයෙන්, උදාහරණයක් ලෙස, ඇතැම් රූපවලට නින්දා සහගත ආලෝකයක් විහිදුවන ලේබල් කිරීමේ නියමයන් හඳුනා ගැනීමට සහ ඉවත් කිරීමට සමූහ මූලාශ්‍ර භාවිතා කරන ලදී. AI පද්ධති වඩාත් සාධාරණ ලෙස නැවත සකස් කළ හැකි බව මෙම පියවරයන් පෙන්නුම් කරයි.
කෙසේ වෙතත්, සමහර ප්‍රවීණයන් තර්ක කරන්නේ පක්ෂග්‍රාහීත්වය ඉවත් කිරීම දත්ත කට්ටලයක් අඩු ඵලදායී බවට පත් කළ හැකි බවයි, විශේෂයෙන් බහු පක්ෂග්‍රාහී ක්‍රියා කරන විට. ඇතැම් අගතීන් ඉවත් කරන ලද දත්ත කට්ටලයක් ඵලදායී භාවිතය සඳහා ප්රමාණවත් තොරතුරු නොමැති වීම අවසන් විය හැක. එය සැබවින්ම විවිධාකාර රූප දත්ත කට්ටලයක් කෙබඳු වනු ඇත්ද යන්න සහ එහි උපයෝගීතාවයට හානි නොකර එය භාවිතා කළ හැක්කේ කෙසේද යන ප්රශ්නය මතු කරයි.
මෙම ප්‍රවණතාවය අවධාරනය කරන්නේ AI සහ දත්ත මත පදනම් වූ තාක්ෂණයන් භාවිතයට කල්පනාකාරී ප්‍රවේශයක අවශ්‍යතාවයයි. සමාගම් සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ පක්ෂග්‍රාහී හඳුනාගැනීමේ මෙවලම් සඳහා ආයෝජනය කිරීම සහ තාක්ෂණික කණ්ඩායම්වල විවිධත්වය ප්‍රවර්ධනය කිරීමයි. රජයන් සඳහා, AI හි සාධාරණ භාවිතය සහතික කිරීම සඳහා රෙගුලාසි ක්‍රියාත්මක කිරීම එයට ඇතුළත් විය හැකිය.
AI නැඹුරුවේ ඇඟවුම්
AI නැඹුරුවෙහි පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය:
- ඵලදායිතාව සහ කාර්ය සාධනය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා AI භාවිතා කරන විට සාධාරණත්වය සහ වෙනස් කොට සැලකීම සහතික කිරීම සඳහා සංවිධාන ක්‍රියාශීලී වේ.
- ව්‍යාපෘතියක මුල් අවධියේදී සදාචාරාත්මක අවදානම් හඳුනා ගැනීමට සහ අවම කිරීමට සංවර්ධන කණ්ඩායම්වල AI ආචාරධාරියෙකු සිටීම.
- ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, ජාතිය, පංතිය සහ සංස්කෘතිය වැනි විවිධත්ව සාධක පැහැදිලිව මනසේ තබාගෙන AI නිෂ්පාදන සැලසුම් කිරීම.
- සමාගමක AI නිෂ්පාදනයක් නිකුත් කිරීමට පෙර එය පරීක්ෂා කිරීමට භාවිත කරන විවිධ කණ්ඩායම්වලින් නියෝජිතයන් ලබා ගැනීම.
- විවිධ මහජන සේවාවන් ඇතැම් මහජනතාවගෙන් සීමා කෙරේ.
- ඇතැම් මහජනතාවට ඇතැම් රැකියා අවස්ථා සඳහා ප්‍රවේශ වීමට හෝ සුදුසුකම් ලැබීමට නොහැකි වීම.
- නීතිය ක්‍රියාත්මක කරන ආයතන සහ වෘත්තිකයන් සමාජයේ ඇතැම් සාමාජිකයන් අසාධාරණ ලෙස අනෙක් අයට වඩා ඉලක්ක කරයි.
සලකා බැලිය යුතු ප්‍රශ්න
- අනාගතයේදී ස්වයංක්‍රීය තීරණ ගැනීම සාධාරණ වනු ඇතැයි ඔබ සුබවාදීද?
- AI තීරණ ගැනීම ඔබව වඩාත් කලබලයට පත් කරන්නේ කුමක් ද?
තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය යොමු කිරීම්
මෙම අවබෝධය සඳහා පහත ජනප්‍රිය සහ ආයතනික සබැඳි යොමු කර ඇත:
