Überblick über Probleme mit künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz bringt weiterhin inkrementelle Vorteile für das menschliche Leben. Laut dem Mckinsey-Bericht wird die künstliche Intelligenz bis 2030 der Weltwirtschaft 13 Billionen US-Dollar hinzufügen, was etwa 16% des gesamten globalen Anteils entspricht. Ungeachtet der greifbaren und monetären Vorteile weist AI verschiedene Mängel und Probleme auf, die die Verbreitung in großem Maßstab behindern. Zu den Problemen gehören Sicherheit, Vertrauen, Rechenleistung, Verlust von Arbeitsplätzen usw.

Hauptprobleme im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz

Im Folgenden sind einige der Hauptprobleme aufgeführt, die mit der künstlichen Intelligenz und ihren möglichen Lösungen verbunden sind.

1. Job Loss Problem

Bedenken hinsichtlich des Verlusts von Arbeitsplätzen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz waren Gegenstand zahlreicher Geschäftsfälle und akademischer Studien. Laut einer Oxford-Studie werden bis Mitte der 2030er Jahre mehr als 47% der amerikanischen Arbeitsplätze durch Automatisierung bedroht sein. Laut dem Weltwirtschaftsforum wird die Automatisierung künstlicher Intelligenz bis 2022 mehr als 75 Millionen Arbeitsplätze ersetzen. Einige Zahlen sind noch entmutigender. Laut einem anderen Mckinsey-Bericht könnten Roboter auf AI-Basis 30% der derzeitigen globalen Belegschaft ersetzen. Laut dem KI-Experten und Risikokapitalgeber Kai-Fu Lee werden in den nächsten 10 bis 15 Jahren 40% der weltweiten Arbeitsplätze durch KI-basierte Bots ersetzt. Geringes Einkommen und gering qualifizierte Arbeitskräfte werden von dieser Änderung am stärksten betroffen sein. Da die KI von Tag zu Tag intelligenter wird, sind auch hochbezahlte Facharbeiter anfälliger für Arbeitsplatzverluste, da die Unternehmen angesichts der hohen Kosten für Facharbeiter bessere Gewinnspannen erzielen, wenn sie ihre Arbeit automatisieren. Diese Probleme im Zusammenhang mit dem Verlust von Arbeitsplätzen und Löhnen können jedoch durch folgende Maßnahmen gelöst werden.

  • Überarbeitung des Bildungssystems und stärkere Fokussierung auf Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kreativität und Innovation, da diese Fähigkeiten schwer zu reproduzieren sind.
  • Erhöhung der öffentlichen und privaten Investitionen in die Entwicklung des Humankapitals, um eine bessere Ausrichtung auf die Nachfrage der Industrie zu erreichen.
  • Verbesserung der Lage auf dem Arbeitsmarkt durch Überbrückung der Lücke zwischen Angebot und Nachfrage und Impulse für die Gig-Economy.

2. Sicherheitsproblem

Sicherheitsprobleme im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz waren schon immer ein großes Thema. Wenn Experten wie Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates und andere Bedenken in Bezug auf die KI-Sicherheit äußern, sollten wir die Sicherheitsaspekte berücksichtigen. Es gab verschiedene Fälle, in denen künstliche Intelligenz einen Fehler gemacht hat, als Twitter Chabot anfing, beleidigende und nationalsozialistische Gefühle auszuspucken, und in anderen Fällen, als Facebook-KI-Bots anfingen, in einer Sprache miteinander zu interagieren, die niemand sonst verstehen würde, was letztendlich zum Projekt führte Herunterfahren.

Es gibt ernsthafte Bedenken, dass künstliche Intelligenz der Menschheit Schaden zufügt. Dies betrifft autonome Waffen, die so programmiert werden können, dass sie andere Menschen töten. Es gibt auch drohende Bedenken, dass KI den eigenen Verstand formen könnte und das menschliche Leben nicht wertschätzt. Wenn solche Waffen eingesetzt werden, ist es sehr schwierig, ihre Auswirkungen rückgängig zu machen. Die folgenden Maßnahmen können ergriffen werden, um diese Bedenken auszuräumen.

  • Wir brauchen strenge Vorschriften, insbesondere wenn es um die Schaffung oder das Experimentieren autonomer Waffen geht
  • Eine weltweite Zusammenarbeit in Fragen dieser Art von Waffen ist erforderlich, um sicherzustellen, dass niemand in das Rattenrennen verwickelt wird
  • Eine vollständige Transparenz in dem System, in dem solche Technologien experimentiert haben, ist wesentlich, um dessen sichere Verwendung zu gewährleisten

3. Vertrauensproblem

Da Algorithmen für künstliche Intelligenz von Tag zu Tag leistungsfähiger werden, ergeben sich auch einige vertrauensbezogene Probleme hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, die gerecht sind und der Verbesserung der Menschheit dienen. Wenn die KI langsam die kognitiven Fähigkeiten auf menschlicher Ebene erreicht, wird das Vertrauensproblem umso wichtiger. Es gibt mehrere Anwendungen, bei denen AI als Black Box fungiert. Beispiel: Im Hochfrequenzhandel haben selbst die Programmentwickler kein gutes Verständnis dafür, auf welcher Grundlage AI den Handel ausgeführt hat. Zu den auffälligeren Beispielen gehört der auf Amazon AI basierende Algorithmus für die Zustellung am selben Tag, der versehentlich gegen die schwarze Nachbarschaft gerichtet war. Ein weiteres Beispiel war das Correctional Offender Management Profiling für alternative Sanktionen (COMPAS) .

Im Folgenden sind einige der Maßnahmen aufgeführt, die ergriffen werden können, um vertrauensbezogene Probleme in der künstlichen Intelligenz zu überbrücken

  • Alle großen Anbieter künstlicher Intelligenz müssen Richtlinien und Grundsätze für Vertrauen und Transparenz bei der AI-Implementierung festlegen. Diese Grundsätze müssen von allen an der Entwicklung und Nutzung der künstlichen Intelligenz beteiligten Akteuren religiös befolgt werden
  • Alle Beteiligten sollten sich der Vorurteile bewusst sein, die mit dem AI-Algorithmus einhergehen, und über einen robusten Mechanismus zur Erkennung von Vorurteilen sowie über Möglichkeiten zur Handhabung verfügen
  • Bewusstsein ist ein weiterer Schlüsselfaktor, der eine wichtige Rolle bei der Überbrückung der Vertrauenslücke spielt. Die Benutzer sollten für die KI-Operationen, ihre Fähigkeiten und sogar die mit künstlicher Intelligenz verbundenen Mängel sensibilisiert werden

4. Berechnungsproblem

Der Algorithmus für künstliche Intelligenz umfasst die Analyse der enormen Datenmenge, die eine immense Menge an Rechenleistung erfordert. Bisher wurde das Problem mit Hilfe von Cloud Computing und Parallel Processing gelöst. Mit zunehmender Datenmenge und dem Aufkommen komplexerer Deep-Learning-Algorithmen wird die heutige Rechenleistung jedoch nicht ausreichen, um den komplexen Anforderungen gerecht zu werden. Wir werden mehr Speicherplatz und Rechenleistung benötigen, um knackende Exabytes und Zettabytes an Daten verarbeiten zu können.

Quantum Computing kann das Problem der Verarbeitungsgeschwindigkeit mittel- bis langfristig lösen

Quantum Computing, das auf Konzepten der Quantentheorie basiert, könnte die Antwort auf die Herausforderungen der Rechenleistung sein. Quantum Computing ist 100 Millionen Mal schneller als ein normaler Computer, den wir zu Hause verwenden. Obwohl es sich derzeit in der Forschungs- und Experimentierphase befindet. Nach Einschätzung verschiedener Experten können wir sehen, dass es in den nächsten 10-15 Jahren zum Mainstream wird.

Die oben genannten Probleme sind sicherlich nicht unmöglich zu lösen, erfordern jedoch eine rasche technologische Weiterentwicklung sowie menschliche Zusammenarbeit. Wir sind zwar in Bezug auf die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts auf einem guten Weg, aber wir haben noch einen langen Weg vor uns, um Prinzipien, Methoden und Rahmenbedingungen zu entwickeln, um sicherzustellen, dass leistungsfähige Technologien wie KI nicht missbraucht oder falsch angewendet werden, was zu unbeabsichtigten Konsequenzen führen kann.

Empfohlene Artikel

Dies ist ein Leitfaden für Probleme mit künstlicher Intelligenz. Hier diskutieren wir die Hauptprobleme, die mit der Künstlichen Intelligenz KI und ihren möglichen Lösungen verbunden sind. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.

  1. Vorteile der künstlichen Intelligenz
  2. Künstliche Intelligenz-Technologie
  3. Arten der künstlichen Intelligenz
  4. Künstliche Intelligenz Tools
  5. Bedeutung der künstlichen Intelligenz

Kategorie:

Große Daten