AI Ethics Shocking Revelation that Training AI To Be Toxic or Biased Tej zaum yuav muaj txiaj ntsig zoo, suav nrog rau Cov Tsheb Tsav Tsheb Tsav Tsheb

Nov yog ib kab lus qub uas kuv paub tseeb tias koj tau hnov ​​​​ua ntej.

Nws yuav siv sij hawm ib tug kom paub ib tug.

Tej zaum koj yuav tsis paub tias qhov no yog ib qho kev qhia uas tuaj yeem taug qab mus rau thaum ntxov 1900s thiab feem ntau tau hu thaum xa mus rau cov neeg ua txhaum cai (lwm qhov kev hloov pauv ntawm cov lus rov qab mus ntxiv xws li rau xyoo 1600). Ib qho piv txwv ntawm yuav ua li cas cov lus no yuav siv tau rau qhov kev xav tias yog tias koj xav ntes tus tub sab ces koj yuav tsum siv tus tub sab ua li ntawd. Qhov no qhia txog qhov kev lees paub tias nws yuav siv ib qho los paub ib tus. Ntau cov yeeb yaj kiab thiab TV yeeb yaj kiab tau nqis peev ntawm qhov kev txawj ntse me ntsis ntawm kev txawj ntse, feem ntau piav qhia tias tsuas yog siv tau txhais tau tias kom ntes tus neeg ua txhaum cai ntiav ib tus neeg ua phem sib npaug los caum tus neeg ua txhaum.

Hloov cov iav, qee tus tuaj yeem siv qhov kev xav zoo ib yam los sib cav tias txoj hauv kev tsim nyog los txiav txim siab seb ib tus neeg puas muaj kev tsis ncaj ncees thiab kev ntseeg kev ntxub ntxaug yuav yog nrhiav ib tus neeg uas twb muaj kev nyiam nyiam. Piv txwv li, ib tug neeg twb muaj kev tsis ncaj ncees lawm yuav muaj peev xwm nkag siab ntau ntxiv tias lwm tus tib neeg no kuj tau sau rau hauv lub siab nrog toxicity. Ntxiv dua thiab, nws yuav siv sij hawm ib tug paub ib tug yog avoved mantra.

Koj qhov kev tawm tsam thawj zaug rau qhov muaj peev xwm siv tus neeg tsis ncaj ncees los tawm tsam lwm tus neeg tsis ncaj ncees yuav yog ib qho ntawm kev tsis ntseeg thiab tsis ntseeg. Peb tsis tuaj yeem txiav txim siab seb puas muaj ib tus neeg ua tsis ncaj ncees los ntawm kev tshuaj xyuas lawv thiab tsis tas yuav mus nrhiav lwm tus zoo li xwm txheej? Nws yuav zoo li oddish mus rau lub hom phiaj nrhiav kom pom ib tug neeg uas tsis ncaj ncees nyob rau hauv thiaj li yuav nthuav tawm lwm tus uas tseem muaj kev tsis ncaj ncees.

Kuv kwv yees nws ib nrab nyob ntawm seb koj puas kam lees txais qhov kev txwv tsis pub nws yuav siv sij hawm ib tus paub. Nco ntsoov tias qhov no tsis qhia tias tib txoj hauv kev los ntes tus tub sab xav kom koj tsuas yog siv tus tub sab xwb. Koj tuaj yeem tsim nyog zoo li sib cav tias qhov no tsuas yog txoj hauv kev ntxiv uas tuaj yeem muab rau kev txiav txim siab. Tej zaum qee zaum koj tuaj yeem txaus siab rau qhov muaj peev xwm siv tus tub sab los ntes tus tub sab, thaum lwm qhov xwm txheej yuav ua rau qhov no tsis txaus ntseeg.

Siv cov cuab yeej tsim nyog rau kev teeb tsa, raws li lawv hais.

Tam sim no uas kuv tau tso tawm cov ntsiab lus no, peb tuaj yeem nkag mus rau hauv tej zaum tsis txaus ntseeg thiab tsis txaus ntseeg ib feem ntawm zaj dab neeg no.

Yog koj npaj txhij?

Lub teb ntawm AI tau nquag ua raws li cov lus qhuab qhia uas qee zaum yuav siv sij hawm ib tug kom paub ib tug, tshwj xeeb tshaj yog nyob rau hauv cov ntaub ntawv ntawm sim ferret tawm AI uas tsis ncaj ncees lawm los yog ua nyob rau hauv ib tug kev ntxub ntxaug. Yog lawm, lub tswv yim khoov lub siab yog tias peb yuav lub hom phiaj xav tsim AI uas muaj siab thiab tsis ncaj ncees thiab kev ntxub ntxaug, ua li ntawd txhawm rau siv qhov no los ua ib txoj hauv kev los nrhiav thiab nthuav tawm lwm yam AI uas muaj qhov sib xws ntawm toxicity. Raws li koj yuav pom nyob rau hauv ib pliag, muaj ntau yam kev ntxhov siab AI Ethics teeb meem hauv qab qhov teeb meem. Rau kuv qhov kev kawm tas mus li thiab nthuav dav ntawm AI Ethics thiab Ethical AI, saib qhov txuas ntawm no thiab qhov txuas ntawm no, Cia li mus rau npe rau ob peb tug.

Kuv xav tias koj tuaj yeem nthuav qhia qhov kev siv tshuaj lom AI mus tom qab lwm yam tshuaj lom AI raws li cov lus pov thawj sib ntaus sib tua hluav taws-nrog-hluav taws conception (peb tuaj yeem thov kom muaj ntau qhov euphemisms thiab cov lus piv txwv los piav txog qhov xwm txheej no). Los yog, raws li twb tau hais tseg lawm, peb yuav parsimoniously xa mus rau qhov kev lees paub tias nws yuav siv sij hawm ib tug kom paub.

Lub ntsiab lus tseem ceeb tshaj plaws yog tias tsis yog tsuas yog sim xyuas seb puas yog qhov muab AI system muaj kev tsis ncaj ncees los ntawm kev siv cov txheej txheem ib txwm siv, tej zaum peb yuav tsum nrhiav kev siv cov lus pom zoo tsawg dua. Ib txoj kev tsis zoo li no yuav yog los tsim AI uas muaj tag nrho cov kev tsis ncaj ncees tshaj plaws ntawm kev tsis ncaj ncees thiab kev tsis txaus ntseeg hauv zej zog thiab tom qab ntawd siv AI no los pab hauv kev tawm tsam lwm yam AI uas muaj cov kev phem tib yam.

Thaum koj muab qhov kev xav sai no, nws yeej zoo li ua tau zoo kawg nkaus. Peb tuaj yeem tsom los tsim AI uas muaj tshuaj lom rau qhov max. Cov tshuaj lom AI no yog siv los ferret tawm lwm AI uas kuj muaj toxicity. Rau qhov tshwm sim "phem" AI, peb tuaj yeem cuam tshuam nrog nws los ntawm kev tshem tawm cov tshuaj lom, tshem tawm AI nkaus xwb (saib kuv qhov kev pab cuam ntawm AI disgorgement lossis kev puas tsuaj ntawm qhov link no), lossis kaw AI (saib kuv qhov kev pab cuam ntawm AI kaw ntawm qhov link no), lossis ua lwm yam zoo li muaj feem ua.

Ib qho kev tawm tsam yog tias peb yuav tsum muaj peb lub taub hau tshuaj xyuas tias peb txhob txwm ua thiab txaus siab tsim AI uas muaj tshuaj lom thiab muaj kev tsis ncaj ncees. Qhov no yog qhov kawg uas peb yuav tsum xav txog, qee tus yuav ntuas. Tsom ntsoov rau kev ua AI uas muaj tag nrho ntawm kev zoo. Tsis txhob tsom mus rau kev tsim AI uas muaj kev phem thiab dregs ntawm kev tsis ncaj ncees. Qhov kev xav ntawm xws li kev caum qab zoo li ua phem rau qee tus.

Muaj ntau qualms txog qhov kev nrhiav tsis sib haum xeeb no.

Tej zaum lub hom phiaj ntawm kev tsim cov tshuaj lom AI tsuas yog txhawb nqa cov neeg uas xav ua AI uas muaj peev xwm los txiav txim siab hauv zej zog. Nws zoo li peb tau hais tias kev tsim AI uas muaj qhov tsis tsim nyog thiab tsis txaus ntseeg yog qhov zoo kawg nkaus. Tsis muaj kev txhawj xeeb, tsis muaj hesitations. Nrhiav kev tsim cov tshuaj lom AI rau koj lub siab lub ntsiab lus, peb tau hais nrov nrov rau cov neeg tsim AI thoob plaws ntiaj teb. Nws yog (wink-wink) tag nrho ntawm lub npe ntawm kev zoo.

Tsis tas li ntawd, xav tias qhov tshuaj lom AI no ntes tau. Nws tuaj yeem yog tias AI tau siv thiab rov siv dua los ntawm ntau lwm tus tsim AI. Thaum kawg, cov tshuaj lom AI tau muab zais rau hauv txhua yam ntawm AI systems. Ib qho piv txwv yuav raug tsim los tsim tus kab mob uas cuam tshuam rau tib neeg uas khiav tawm los ntawm qhov chaw sim kaw. Lwm yam uas koj paub, qhov darned tshaj plaws yog nyob txhua qhov chaw thiab peb tau so peb tus kheej tawm.

Tos ib pliag, lub counter rau cov counterarguments mus, koj tab tom khiav amok nrog txhua yam vwm thiab unsupported suppositions. Ua pa tob tob. Cia koj tus kheej.

Peb tuaj yeem ua AI uas muaj tshuaj lom thiab ua kom nws nyob ruaj khov. Peb tuaj yeem siv cov tshuaj lom AI los nrhiav thiab pab txo qis kev pheej hmoo ntawm AI uas hmoov tsis muaj qhov tsis ncaj ncees lawm. Lwm yam ntawm cov tsiaj qus thiab cov lus tsis txaus ntseeg no yog cov lus piav qhia ntawm lub hauv caug-jerk nkaus xwb thiab kev khuv xim tsis txaus ntseeg thiab tsis txaus ntseeg. Tsis txhob sim muab tus me nyuam pov rau hauv da dej, koj tau ceeb toom.

Xav txog qhov no, cov neeg tawm tsam sib cav. Lub tsev tsim nyog thiab siv cov tshuaj lom AI rau lub hom phiaj ntawm kev tshawb fawb, kev ntsuam xyuas, thiab ua haujlwm zoo li tus neeg tshawb nrhiav los nthuav tawm lwm qhov kev tawm tsam AI yog ib txoj hauv kev tsim nyog thiab yuav tsum tau txais nws txoj kev ncaj ncees ntawm kev ua raws. Muab koj cov tshuaj tiv thaiv pob khaus tso tseg. Cia li nqis los rau hauv lub ntiaj teb thiab saib ntawm no soberly. Peb lub qhov muag yog nyob rau ntawm qhov khoom plig, uas yog nthuav tawm thiab tshem tawm cov glut ntawm kev tsis ncaj ncees-raws li AI systems thiab ua kom paub tseeb tias raws li lub zej zog peb tsis dhau los nrog cov tshuaj lom AI.

Lub sijhawm. Tag nrho nres.

Muaj ntau txoj hauv kev tseem ceeb los ua kom nkag siab txog qhov kev xav ntawm kev siv tshuaj lom lossis tsis ncaj ncees AI rau lub hom phiaj muaj txiaj ntsig, suav nrog:

• Teeb tsa cov ntaub ntawv uas txhob txwm muaj kev tsis ncaj ncees thiab tag nrho cov ntaub ntawv tshuaj lom neeg uas tuaj yeem siv rau kev cob qhia AI txog yam tsis ua thiab / lossis saib dab tsi
• Siv cov ntaub ntawv zoo li no los cob qhia Machine Learning (ML) thiab Deep Learning (DL) cov qauv txog kev txheeb xyuas qhov tsis ncaj ncees thiab txheeb xyuas cov qauv kev suav ua rau muaj kev cuam tshuam hauv zej zog
• Siv cov tshuaj lom neeg kawm ML / DL mus rau lwm qhov AI kom paub tseeb tias cov phiaj xwm AI puas muaj peev xwm ua rau muaj kev cuam tshuam thiab lom
• Ua kom muaj tshuaj lom neeg kawm ML / DL los nthuav qhia rau AI cov neeg tsim khoom yuav tsum saib xyuas kom lawv tuaj yeem tshawb xyuas cov qauv kom pom tias muaj kev tsis ncaj ncees algorithmically tshwm sim li cas
• Ua piv txwv txog kev phom sij ntawm cov tshuaj lom AI uas yog ib feem ntawm AI Ethics thiab Ethical AI paub txog txhua tus tau hais los ntawm qhov teeb meem no-me nyuam tsis zoo-rau-tus-pob txha AI series ntawm cov qauv.
• lwm yam

Ua ntej nkag mus rau hauv cov nqaij ntawm ob peb txoj hauv kev, cia peb tsim qee qhov tseem ceeb ntxiv.

Tej zaum koj yuav paub tsis meej tias ib lub suab nrov tshaj plaws niaj hnub no hauv thaj chaw AI thiab txawm tias sab nraud ntawm AI muaj kev sib cav rau qhov zoo ib yam ntawm Kev Ncaj Ncees AI. Cia peb saib seb nws txhais li cas rau AI Ethics thiab Ethical AI. Ntxiv rau qhov ntawd, peb tuaj yeem teeb tsa theem los ntawm kev tshawb nrhiav qhov kuv txhais tau li cas thaum kuv hais txog Machine Learning thiab Deep Learning.

Ib ntu tshwj xeeb lossis ib feem ntawm AI Ethics uas tau txais ntau qhov kev tshaj tawm xov xwm yog AI uas qhia txog kev tsis ncaj ncees thiab kev tsis ncaj ncees. Tej zaum koj yuav paub tias thaum lub sijhawm kawg ntawm AI tau pib muaj qhov tawg loj ntawm kev txaus siab rau qee qhov tam sim no hu ua AI Rau Qhov Zoo. Hmoov tsis zoo, ntawm qhov heels ntawm qhov zoo siab heev, peb pib ua tim khawv AI For Bad. Piv txwv li, ntau yam AI-raws li lub ntsej muag paub txog lub ntsej muag tau raug qhia tias muaj kev ntxub ntxaug lwm haiv neeg thiab poj niam txiv neej, uas kuv tau tham txog ntawm qhov txuas ntawm no.

Kev siv zog los tawm tsam rov qab AI For Bad tab tom ua haujlwm. Dhau li vociferous kev cai lij choj Kev ua raws li kev tswj hwm kev ua txhaum cai, kuj tseem muaj qhov tseem ceeb rau kev txhawb nqa AI Ethics los kho AI kev ua phem. Qhov kev xav yog tias peb yuav tsum tau txais thiab pom zoo rau Ethical AI cov hauv paus ntsiab lus rau kev txhim kho thiab ua haujlwm ntawm AI ua li ntawd kom txo qis. AI For Bad thiab ib txhij heralding thiab txhawb cov nyiam AI Rau Qhov Zoo.

Ntawm qhov kev xav cuam tshuam, Kuv yog tus tawm tswv yim los sim siv AI ua ib feem ntawm kev daws teeb meem AI, sib ntaus sib tua nrog hluav taws hauv qhov kev xav ntawd. Peb yuav piv txwv li embed Ethical AI Cheebtsam rau hauv AI system uas yuav saib xyuas seb qhov seem ntawm AI ua li cas thiab yog li muaj peev xwm ntes tau hauv lub sijhawm tiag tiag ntawm kev sib ntxub ntxaug, saib kuv qhov kev sib tham ntawm qhov txuas ntawm no. Peb kuj tuaj yeem muaj qhov sib cais AI uas ua raws li hom AI Ethics saib. Lub kaw lus AI ua haujlwm ua tus saib xyuas txhawm rau taug qab thiab tshawb xyuas thaum lwm tus AI tab tom mus rau hauv qhov tsis ncaj ncees abyss (saib kuv qhov kev tshuaj ntsuam ntawm cov peev txheej ntawm qhov txuas ntawm no).

Hauv ib pliag, kuv yuav qhia rau koj qee cov ntsiab lus tseem ceeb ntawm AI Ethics. Muaj ntau ntau yam ntawm cov npe nyob ib ncig ntawm no thiab nyob ntawd. Koj tuaj yeem hais tias tseem tsis tau muaj ib daim ntawv teev npe ntawm kev thov rov hais dua thoob ntiaj teb thiab kev pom zoo. Qhov ntawd yog xov xwm tsis muaj hmoo. Qhov xwm zoo yog tias tsawg kawg muaj cov npe AI Ethics uas tau npaj txhij thiab lawv zoo li zoo sib xws. Txhua tus tau hais, qhov no qhia tau hais tias los ntawm ib hom kev sib koom ua ke ntawm kev sib koom ua ke uas peb tab tom nrhiav peb txoj hauv kev mus rau qhov kev sib koom ua ke ntawm qhov AI Ethics muaj.

Ua ntej, cia peb tham luv luv txog qee qhov kev coj ua AI tag nrho los piav qhia qhov yuav tsum yog qhov tseem ceeb rau kev txiav txim siab rau leej twg tsim khoom, ua haujlwm, lossis siv AI.

Piv txwv li, raws li tau hais los ntawm Vatican nyob rau hauv lub Rome Hu Rau AI Ethics thiab raws li kuv tau npog hauv qhov tob ntawm qhov txuas ntawm no, cov no yog lawv tau txheeb xyuas rau lub hauv paus AI kev coj ncaj ncees:

• Transparency: Hauv txoj cai, AI systems yuav tsum tau piav qhia
• Tus menyuam: Cov kev xav tau ntawm txhua tus tib neeg yuav tsum tau muab coj los xav kom txhua tus tau txais txiaj ntsig, thiab txhua tus neeg tuaj yeem muab cov xwm txheej zoo tshaj plaws los qhia lawv tus kheej thiab txhim kho.
• Lub luag haujlwm: Cov uas tsim thiab xa mus rau kev siv AI yuav tsum ua raws li lub luag haujlwm thiab kev pom tseeb
• Kev ncaj ncees: Tsis txhob tsim lossis ua raws li kev tsis ncaj ncees, yog li tiv thaiv kev ncaj ncees thiab tib neeg lub meej mom
• Kev ntseeg tau: AI systems yuav tsum muaj peev xwm ua haujlwm ntseeg tau
• Kev ruaj ntseg thiab kev ceev ntiag tug: AI systems yuav tsum ua haujlwm ruaj ntseg thiab hwm tus kheej ntawm cov neeg siv.

Raws li tau hais los ntawm US Department of Defense (DoD) hauv lawv Txoj Cai Kev Ncaj Ncees Rau Kev Siv Cov Kev Txawj Ntse thiab raws li kuv tau npog hauv qhov tob ntawm qhov txuas ntawm no, cov no yog lawv XNUMX lub hauv paus ntsiab lus AI kev ncaj ncees:

• Lub luag haujlwm: DoD cov neeg ua haujlwm yuav siv cov kev txiav txim siab thiab kev saib xyuas kom tsim nyog thaum tseem tshuav lub luag haujlwm rau kev txhim kho, xa tawm, thiab siv cov peev txheej AI.
• Sib npaug: Lub Tsev Haujlwm yuav txiav txim siab cov kauj ruam los txo qis kev tsis txaus siab hauv kev muaj peev xwm AI.
• Traceable: Lub Tsev Haujlwm Saib Xyuas Kev Muaj Peev Xwm AI yuav raug tsim thiab siv los ua kom cov neeg ua haujlwm cuam tshuam muaj kev nkag siab tsim nyog ntawm thev naus laus zis, kev txhim kho cov txheej txheem, thiab cov txheej txheem ua haujlwm siv rau AI muaj peev xwm, suav nrog cov txheej txheem pob tshab thiab tshawb xyuas, cov ntaub ntawv, thiab cov txheej txheem tsim thiab cov ntaub ntawv.
• Txhim khu kev qha: Lub Tsev Haujlwm Saib Xyuas Kev Muaj Peev Xwm AI yuav muaj kev qhia meej, kev siv tau zoo, thiab kev nyab xeeb, kev nyab xeeb, thiab kev ua haujlwm ntawm cov peev txheej no yuav raug kuaj thiab kev lees paub nyob rau hauv cov kev siv uas tau hais tseg thoob plaws lawv lub neej.
• Kev tswj hwm: Lub Tsev Haujlwm yuav tsim thiab tsim kho AI lub peev xwm los ua kom tiav lawv cov haujlwm xav tau thaum muaj peev xwm txheeb xyuas thiab zam qhov tshwm sim uas tsis tau npaj tseg, thiab muaj peev xwm tshem tawm lossis tshem tawm cov txheej txheem xa tawm uas ua rau pom tus cwj pwm tsis xav tau.

Kuv kuj tau tham txog ntau yam kev txheeb xyuas ntawm AI kev coj ncaj ncees, suav nrog tau hais txog cov txheej txheem tsim los ntawm cov kws tshawb fawb uas tau tshuaj xyuas thiab pom zoo cov ntsiab lus ntawm ntau lub teb chaws thiab thoob ntiaj teb AI kev coj ncaj ncees nyob rau hauv ib daim ntawv hu ua "Lub Ntiaj Teb Landscape Of AI Ethics Guidelines" (tshaj tawm hauv xwm), thiab hais tias kuv qhov kev pab cuam tshawb nrhiav ntawm qhov txuas ntawm no, uas coj mus rau lub npe keystone no:

• Transparency
• Kev Ncaj Ncees & Kev Ncaj Ncees
• Tsis yog phem
• lub luag hauj lwm
• Tsis pub twg paub
• Tau Txais Kev Pab
• Freedom & Autonomy
• Trust
• sustainability
• Meej mom
• solidarity

Raws li koj tuaj yeem kwv yees ncaj qha, sim ntsuas qhov tshwj xeeb hauv qab cov ntsiab lus no tuaj yeem ua tau nyuaj heev. Tsis tas li ntawd, kev siv zog los hloov cov ntsiab cai dav dav rau hauv ib yam dab tsi uas muaj tseeb thiab cov ncauj lus kom ntxaws txaus los siv thaum tsim cov tshuab AI kuj yog cov txiv ntoo tawv kom tawg. Nws yog ib qho yooj yim rau tag nrho ua ib co handwaving txog dab tsi AI Ethics precepts yog thiab yuav ua li cas lawv yuav tsum tau raws li feem ntau yuav tsum tau soj ntsuam, thaum nws yog ib tug ntau ntau nyuaj teeb meem nyob rau hauv lub AI coding yuav tsum tau cov roj hmab veritable uas raws li txoj kev.

Lub hauv paus ntsiab lus ntawm AI Ethics yuav tsum tau siv los ntawm AI cov neeg tsim khoom, nrog rau cov uas tswj hwm AI txoj kev loj hlob, thiab txawm tias cov uas thaum kawg ua haujlwm thiab ua haujlwm ntawm AI systems. Txhua tus neeg muaj feem cuam tshuam thoob plaws tag nrho AI lub neej voj voog ntawm kev txhim kho thiab kev siv tau raug txiav txim siab nyob rau hauv qhov kev ua raws li cov qauv tsim ntawm Ethical AI. Qhov no yog qhov tseem ceeb tshaj plaws txij li qhov kev xav ib txwm muaj yog tias "tsuas yog coders" lossis cov kev pabcuam AI raug ua raws li AI Ethics kev xav. Raws li tau hais ua ntej lawm, nws yuav siv ib lub zos los tsim thiab teb AI, thiab rau tag nrho lub zos yuav tsum tau ua raws thiab ua raws li AI Ethics precepts.

Cia peb tseem ua kom peb nyob rau tib nplooj ntawv txog qhov xwm txheej ntawm AI niaj hnub no.

Tsis muaj AI niaj hnub no uas muaj kev xav. Peb tsis muaj qhov no. Peb tsis paub yog tias kev xa tawm AI yuav ua tau. Tsis muaj leej twg tuaj yeem kwv yees tau tias peb yuav tau txais kev xaav AI, lossis txawm tias tus neeg xa xov AI yuav ua li cas ua txuj ci tseem ceeb tshwm sim nyob rau hauv daim ntawv ntawm kev paub txog kev txawj ntse supernova (feem ntau hu ua qhov sib txawv, saib kuv qhov kev pab cuam ntawm qhov txuas ntawm no).

Hom AI uas kuv tab tom tsom mus rau muaj xws li AI uas tsis muaj qhov xav tau uas peb muaj niaj hnub no. Yog peb xav wildly speculate txog neeg xa xov AI, qhov kev sib tham no tuaj yeem mus rau hauv qhov sib txawv radically. Ib qho kev xav AI yuav xav tias yog tib neeg zoo. Koj yuav tsum xav txog tias qhov kev xav ntawm AI yog qhov kev txawj ntse sib npaug ntawm tib neeg. Ntau li ntawd, txij li qee qhov kev xav tias peb yuav muaj AI super-ntseeg, nws yog qhov xav tau tias AI no tuaj yeem ua tiav tau ntse dua tib neeg (rau kuv tshawb nrhiav super-ntse AI raws li qhov ua tau, saib kev pab ntawm no).

Cia peb khaws tej yam ntxiv rau hauv lub ntiaj teb thiab xav txog niaj hnub no kev suav tsis suav nrog AI.

Paub tias niaj hnub no AI tsis muaj peev xwm "xav" hauv ib qho kev xav ntawm tib neeg kev xav. Thaum koj cuam tshuam nrog Alexa lossis Siri, lub peev xwm sib tham yuav zoo li zoo li tib neeg lub peev xwm, tab sis qhov tseeb yog tias nws yog kev suav thiab tsis muaj tib neeg kev paub. Lub sijhawm kawg ntawm AI tau siv dav siv Machine Learning (ML) thiab Deep Learning (DL), uas ua rau kev sib piv cov qauv sib piv. Qhov no tau coj mus rau AI systems uas muaj cov tsos ntawm tib neeg zoo li proclivities. Lub caij no, tsis muaj AI niaj hnub no uas muaj qhov sib xws ntawm kev nkag siab zoo thiab tsis muaj ib qho kev paub txog kev xav ntawm tib neeg txoj kev xav.

ML/DL yog ib daim ntawv ntawm kev sib piv cov qauv. Txoj hauv kev ib txwm yog tias koj sau cov ntaub ntawv hais txog kev txiav txim siab ua haujlwm. Koj pub cov ntaub ntawv rau hauv ML/DL computer qauv. Cov qauv no nrhiav kom pom cov qauv lej. Tom qab nrhiav tau cov qauv no, yog tias pom, AI system ces yuav siv cov qauv no thaum ntsib cov ntaub ntawv tshiab. Thaum nthuav tawm cov ntaub ntawv tshiab, cov qauv raws li "qub" lossis cov ntaub ntawv keeb kwm raug siv los ua qhov kev txiav txim siab tam sim no.

Kuv xav tias koj tuaj yeem twv seb qhov no mus qhov twg. Yog tias tib neeg uas tau ua tus qauv raws li kev txiav txim siab tau koom nrog kev tsis ncaj ncees, qhov txawv yog tias cov ntaub ntawv qhia txog qhov no hauv kev hloov maj mam tab sis tseem ceeb. Machine Learning lossis Deep Learning computational pattern matching yuav tsuas sim ua lej ua cov ntaub ntawv raws li. Tsis muaj qhov sib txawv ntawm kev nkag siab zoo lossis lwm yam kev xav ntawm AI-crafted modeling ib se.

Tsis tas li ntawd, AI cov neeg tsim khoom yuav tsis paub tias yuav muaj dab tsi tshwm sim. Cov lej arcane hauv ML / DL yuav ua rau nws nyuaj rau ferret tawm tam sim no zais kev tsis ncaj ncees. Koj yuav cia siab thiab cia siab tias AI cov neeg tsim khoom yuav sim rau qhov muaj peev xwm faus kev tsis ncaj ncees, txawm tias qhov no yog qhov nyuaj tshaj qhov nws yuav zoo li. Muaj lub caij nyoog muaj txiaj ntsig uas txawm tias muaj kev sim dav dav uas yuav muaj kev tsis ncaj ncees tseem nyob hauv cov qauv sib piv ntawm ML / DL.

Koj tuaj yeem siv qee qhov nrov lossis tsis muaj npe nrov ntawm cov khib nyiab-hauv khib nyiab-tawm. Qhov tshaj plaws yog, qhov no yog qhov zoo dua rau kev tsis ncaj ncees-hauv qhov uas insidiously tau infused raws li kev tsis ncaj ncees nyob rau hauv AI. Kev txiav txim siab algorithm (ADM) ntawm AI axiomatically dhau los ua kev tsis ncaj ncees.

Tsis zoo.

Dab tsi ntxiv tuaj yeem ua tiav ntawm txhua qhov no?

Cia peb rov qab mus rau daim ntawv teev npe ua ntej ntawm yuav ua li cas sim thiab tiv nrog AI kev tsis ncaj ncees lossis tshuaj lom AI los ntawm kev siv qee qhov tsis zoo "nws yuav siv ib qho kom paub ib qho". Nco qab tias daim ntawv teev npe muaj cov ntsiab lus tseem ceeb no:

• Teeb tsa cov ntaub ntawv uas txhob txwm muaj kev tsis ncaj ncees thiab tag nrho cov ntaub ntawv tshuaj lom neeg uas tuaj yeem siv rau kev cob qhia AI txog yam tsis ua thiab / lossis saib dab tsi
• Siv cov ntaub ntawv zoo li no los cob qhia Machine Learning (ML) thiab Deep Learning (DL) cov qauv txog kev txheeb xyuas qhov tsis ncaj ncees thiab txheeb xyuas cov qauv kev suav ua rau muaj kev cuam tshuam hauv zej zog
• Siv cov tshuaj lom neeg kawm ML / DL mus rau lwm qhov AI kom paub tseeb tias cov phiaj xwm AI puas muaj peev xwm ua rau muaj kev cuam tshuam thiab lom
• Ua kom muaj tshuaj lom neeg kawm ML / DL los nthuav qhia rau AI cov neeg tsim khoom yuav tsum saib xyuas kom lawv tuaj yeem tshawb xyuas cov qauv kom pom tias muaj kev tsis ncaj ncees algorithmically tshwm sim li cas
• Ua piv txwv txog kev phom sij ntawm cov tshuaj lom AI uas yog ib feem ntawm AI Ethics thiab Ethical AI kev paub txog txhua tus tau hais los ntawm qhov teeb meem no-me nyuam tsis zoo-rau-tus-pob txha ntawm AI tus qauv
• lwm yam

Peb yuav tsum ua tib zoo saib thawj zaug ntawm cov ntsiab lus tseem ceeb.

Kev teeb tsa Cov Ntaub Ntawv Cov Ntaub Ntawv Toxic

Ib qho piv txwv zoo ntawm kev sim tsim cov ntaub ntawv uas muaj kev tsis txaus ntseeg hauv zej zog yog CivilComments dataset ntawm WILDS curated sau.

Ua ntej, qee qhov keeb kwm ceev.

WILDS yog qhov qhib-qhov sau cov ntaub ntawv uas tuaj yeem siv rau kev cob qhia ML / DL. Lub hom phiaj tseem ceeb tau teev tseg rau WILDS yog tias nws tso cai rau AI cov neeg tsim khoom kom muaj kev nkag mus rau cov ntaub ntawv uas sawv cev kev faib tawm hauv ntau yam tshwj xeeb. Qee qhov tam sim no muaj nyob rau hauv thaj chaw xws li tsiaj txhu, qog nqaij hlav hauv cov ntaub so ntswg, hom qoob mog taub hau, thiab lwm yam xws li CivilComments uas kuv yuav piav qhia ib ntus.

Kev cuam tshuam nrog kev hloov pauv yog ib feem tseem ceeb ntawm kev tsim AI ML / DL tshuab kom zoo. Ntawm no yog qhov deal. Qee lub sij hawm cov ntaub ntawv koj siv rau kev cob qhia hloov tawm txawv ntawm qhov kev sim lossis "hauv qus" cov ntaub ntawv thiab yog li koj qhov kev cob qhia ML / DL tau dhau los ntawm lub ntiaj teb tiag tiag yuav zoo li cas. Astute AI cov neeg tsim khoom yuav tsum tau cob qhia lawv ML / DL txhawm rau tiv nrog cov kev hloov pauv no. Qhov no yuav tsum tau ua ntej thiab tsis yog ib qho kev xav tsis thoob uas tom qab ntawd yuav tsum tau kho dua ntawm ML / DL ib se.

Raws li tau piav qhia hauv daim ntawv uas qhia txog WILDS: "Kev faib tawm hloov pauv - qhov chaw qhia kev faib tawm txawv ntawm qhov kev sim faib khoom - tuaj yeem ua rau qhov tseeb ntawm kev kawm tshuab (ML) cov tshuab siv nyob rau hauv qus. Txawm hais tias lawv qhov chaw nyob thoob plaws hauv lub ntiaj teb kev xa tawm, cov kev hloov pauv no tsis tshua muaj nyob hauv cov ntaub ntawv siv dav hauv ML zej zog niaj hnub no. Txhawm rau hais txog qhov sib txawv no, peb nthuav qhia WILDS, cov qauv ntsuas ntawm 10 cov ntaub ntawv qhia txog ntau yam kev hloov pauv hloov pauv uas tshwm sim hauv cov ntawv thov tiag tiag hauv ntiaj teb, xws li kev hloov pauv hauv tsev kho mob rau kev txheeb xyuas qog nqaij hlav; hla lub koob yees duab cuab rau kev saib xyuas tsiaj qus; thiab thoob plaws lub sijhawm thiab qhov chaw nyob hauv satellite duab thiab daim duab qhia kev txom nyem" (hauv daim ntawv hu ua "WILDS: Ib Qhov Ntsuas ntawm Kev Tshaj Tawm Hauv Cov Tsiaj qus" los ntawm Pang Wei Koh, Shiori Sagawa, Henrik Marklund, Sang Xie, Marvin Zhang, Ashay Balsubramani , Weihua Hu, thiab lwm yam).

Tus naj npawb ntawm WILDS cov ntaub ntawv txuas ntxiv nce ntxiv thiab qhov xwm txheej ntawm cov ntaub ntawv feem ntau tau txhim kho kom txhawb nqa tus nqi ntawm kev siv cov ntaub ntawv rau ML / DL kev cob qhia.

Cov ntaub ntawv CivilComments tau piav qhia txog li no: "Kev tshuaj xyuas tsis siv neeg cov ntawv sau-xws li, tshawb pom cov lus hais tsis zoo-yog ib qho tseem ceeb rau kev hloov kho qhov ntim ntawm cov ntawv sau hauv Internet. Hmoov tsis zoo, kev ua haujlwm ua ntej tau pom tias cov tshuaj toxicity classifiers tuaj txog ntawm kev tsis ncaj ncees hauv cov ntaub ntawv qhia kev cob qhia thiab ua rau muaj kev sib raug zoo nrog kev hais txog ntawm qee cov pej xeem. Cov hom kev sib raug zoo no tuaj yeem ua rau txo qis tus qauv kev ua tau zoo ntawm cov neeg muaj npe tshwj xeeb. Peb kawm txog qhov teeb meem no los ntawm kev hloov pauv ntawm CivilComments dataset" (raws li tau tshaj tawm hauv WILDS lub vev xaib).

Xav txog cov nuances ntawm untoward kev tshaj tawm online.

Koj tau tsis ntseeg tau ntsib cov lus tsis txaus siab thaum siv ze li txhua yam kev tshaj xov xwm. Nws yuav zoo li yuav luag tsis yooj yim sua rau koj kom tsis txhob pom cov ntsiab lus acrid thiab abysmal uas zoo li yuav nthuav dav niaj hnub no. Qee lub sij hawm cov ntaub ntawv hais lus tsis zoo yog hloov maj mam thiab tej zaum koj yuav tsum tau nyeem ntawm cov kab kom tau txais cov ntsiab lus ntawm lub suab tsis zoo los yog kev ntxub ntxaug lossis lub ntsiab lus. Hauv lwm qhov xwm txheej, cov lus no yog tshuaj lom thiab koj tsis tas yuav muaj lub tshuab tsom iav lossis lub nplhaib tshwj xeeb decoder los xyuas seb cov nqe lus dab tsi cuam tshuam.

CivilComments yog cov ntaub ntawv uas tau muab tso ua ke los sim thiab tsim AI ML / DL uas tuaj yeem suav txheeb xyuas cov ntsiab lus lom. Nov yog yam uas cov kws tshawb fawb qhia txog qhov kev mob siab rau: "Kev tsis txaus siab tsis txaus ntseeg hauv Machine Learning tuaj yeem tshwm sim raws li kev sib txawv hauv kev ua tau zoo rau cov pab pawg neeg sib txawv, muaj peev xwm ua rau muaj kev sib tw rau kev ncaj ncees hauv zej zog loj. Nyob rau hauv daim ntawv no, peb qhia ib tug suite ntawm qhov pib-agnostic metrics uas muab ib tug nuanced saib ntawm no unintended bias, los ntawm kev xav txog ntau txoj kev uas tus faib cov qhab nia faib tau txawv nyob rau hauv cov pab pawg neeg. Peb kuj qhia txog qhov kev sim tshiab loj ntawm cov lus pom hauv online nrog cov neeg coob coob-ntaus annotations rau cov ntaub ntawv pov thawj. Peb siv qhov no los qhia seb peb cov kev ntsuas yuav siv tau li cas los nrhiav cov tshiab thiab muaj peev xwm hloov maj mam tsis xav tsis thoob hauv cov qauv pej xeem uas twb muaj lawm" (hauv ib daim ntawv hu ua "Nuanced Metrics For Measuring Unintended Bias With Real Data for Test Classification" los ntawm Daniel Borkan, Lucas Dixon, Jeffrey Sorensen, Nithum Thain, Lucy Vasserman).

Yog tias koj muab qhov teeb meem no rau qee qhov kev xav dav dav, tej zaum koj yuav pib xav tias hauv ntiaj teb no koj tuaj yeem paub qhov twg yog cov lus hais txog tshuaj lom thiab qhov tsis yog lus tshuaj lom. Tib neeg tuaj yeem sib txawv raws li qhov lawv txhais raws li cov lus tsis txaus ntseeg. Ib tus neeg tuaj yeem npau taws ntawm cov lus hais hauv online tshwj xeeb lossis cov lus pom uas tau tshaj tawm hauv social media, thaum lwm tus neeg yuav tsis raug nplawm txhua. Ib qho kev sib cav feem ntau ua tau tias qhov kev xav ntawm kev tawm tswv yim lom zem yog ib qho lus qhia tsis meej. Nws zoo li kev kos duab, uas yog kos duab raws li kev cai hais kom nkag siab tsuas yog nyob rau hauv lub qhov muag ntawm tus neeg saib, thiab ib yam li ntawd, cov lus hais tsis zoo los yog tshuaj lom tsuas yog nyob rau hauv lub qhov muag ntawm tus saib ib yam nkaus.

Balderdash, ib co retort. Txhua tus ntawm lub siab tsim nyog tuaj yeem txiav txim siab seb qhov lus hais hauv online puas muaj kuab lom lossis tsis yog. Koj tsis tas yuav yog ib tus kws tshawb fawb foob pob hluav taws kom paub txog thaum qee qhov tshaj tawm caustic insult muaj kev tsis ncaj ncees thiab kev ntxub ntxaug.

Tau kawg, kev sib raug zoo ntau hloov pauv thiab hloov pauv lub sijhawm. Dab tsi tej zaum yuav tsis tau pom tias yog kev ua phem ib ntus dhau los tuaj yeem pom tias tsis yog niaj hnub no. Nyob rau sab saum toj ntawm qhov ntawd, tej yam uas tau hais ntau xyoo dhau los uas ib zaug pom tias tsis ncaj ncees lawm yuav raug rov txhais dua hauv qhov kev hloov pauv ntawm lub ntsiab lus. Lub caij no, lwm tus hais tias kev tawm tswv yim tshuaj lom yog ib txwm muaj tshuaj lom, txawm tias thaum twg nws tau pib tshaj tawm. Nws tuaj yeem sib cav tias toxicity tsis yog txheeb ze tab sis tsis yog qhov tseeb.

Qhov teeb meem ntawm kev sim tsim dab tsi yog tshuaj lom tuaj yeem yog qhov nyuaj heev. Peb tuaj yeem ua ob npaug ntawm qhov teeb meem nyuaj no raws li kev sim tsim cov algorithms lossis AI uas tuaj yeem paub tseeb tias qhov twg yog. Yog tias tib neeg muaj lub sijhawm nyuaj ua qhov kev ntsuam xyuas, kev ua haujlwm hauv lub computer yuav muaj teeb meem sib npaug lossis ntau dua, ib txhia hais.

Ib txoj hauv kev los teeb tsa cov ntaub ntawv uas muaj cov ntsiab lus muaj kuab lom yog siv txoj hauv kev siv cov neeg coob coob los ntsuas lossis ntsuas cov ntsiab lus, ergo muab cov tib neeg raws li kev txiav txim siab txog yam uas tsis pom thiab suav nrog kev sau npe hauv cov ntaub ntawv nws tus kheej. Ib qho AI ML / DL tuaj yeem tshawb xyuas cov ntaub ntawv thiab cov ntawv cim cuam tshuam uas tau qhia los ntawm tib neeg tus neeg ntsuas. Qhov no nyob rau hauv lem muaj peev xwm ua tau raws li ib tug txhais tau tias ntawm computationally nrhiav hauv qab cov qauv lej. Voila, lub ML / DL ces tej zaum yuav muaj peev xwm cia siab tias los yog xam cov kev ntsuam xyuas seb cov lus qhia yuav ua rau lom los yog tsis.

Raws li tau hais nyob rau hauv cov ntaub ntawv hais txog nuanced metrics: "Cov ntawv sau npe no nug cov neeg ntsuas kom ntsuas qhov tshuaj lom ntawm cov lus pom, xaiv los ntawm 'Toxic', 'Toxic', 'Hard to Say', thiab 'Not Toxic'. Cov neeg ntaus nqi kuj tau nug txog ob peb hom kev tshuaj lom, txawm tias cov ntawv no tsis tau siv rau kev tshuaj xyuas hauv txoj haujlwm no. Siv cov kev ntsuas ntsuas no peb tau tsim cov ntaub ntawv ntawm 1.8 lab cov lus pom, tau los ntawm cov rooj sib tham hauv online, muaj cov ntawv cim rau kev lom thiab yog leejtwg. Thaum tag nrho cov lus tau sau npe rau kev lom, thiab ib pawg ntawm 450,000 cov lus tau sau rau tus kheej. Qee cov lus sau npe rau tus kheej tau raug xaiv ua ntej siv cov qauv tsim los ntawm kev rov ua dua yav dhau los ntawm kev sau npe tus kheej kom ntseeg tau tias cov neeg ntaus nqi yuav pom tus kheej cov ntsiab lus nquag "(hauv daim ntawv hais los ntawm Daniel Borkan, Lucas Dixon, Jeffrey Sorensen, Nithum Thain, Lucy Vasserman).

Lwm qhov piv txwv ntawm lub hom phiaj kom muaj cov ntaub ntawv uas muaj cov lus piav qhia muaj kuab lom nrog rau kev siv zog los cob qhia AI-based Natural Language Processing (NLP) kev sib tham sib tham. Tej zaum koj tau cuam tshuam nrog NLP systems xws li Alexa thiab Siri. Kuv tau hais txog qee qhov teeb meem thiab kev txwv ntawm NLP niaj hnub no, suav nrog ib qho kev cuam tshuam tshwj xeeb uas tshwm sim thaum Alexa tau muab cov lus qhia tsis tsim nyog thiab txaus ntshai rau cov menyuam yaus, saib qhov txuas ntawm no.

Ib txoj kev tshawb fawb tsis ntev los no tau nrhiav siv cuaj pawg ntawm kev tsis ncaj ncees uas feem ntau ua raws li EEOC (Equal Employment Opportunities Commission) cov npe ntawm kev tiv thaiv pej xeem cov yam ntxwv, suav nrog hnub nyoog, poj niam txiv neej, haiv neeg, cev nqaij daim tawv, haiv neeg lossis haiv neeg, kev ntseeg, kev tsis taus, kev sib deev. orientation, thiab socio-economic xwm txheej. Raws li cov kws tshawb fawb: "Nws tau sau tseg zoo tias NLP qauv kawm txog kev tsis ncaj ncees hauv zej zog, tab sis kev ua haujlwm me me tau ua tiav ntawm qhov kev tsis ncaj ncees no tshwm sim hauv cov qauv tsim tawm rau kev ua haujlwm xws li teb cov lus nug (QA). Peb qhia txog Bias Benchmark rau QA (BBQ), cov ntaub ntawv ntawm cov lus nug tsim los ntawm cov kws sau ntawv uas qhia txog kev tsis ncaj ncees rau cov tib neeg uas muaj kev tiv thaiv cov chav kawm raws li cuaj qhov kev sib raug zoo uas cuam tshuam rau Asmeskas cov ntsiab lus hais lus Askiv" (hauv daim ntawv hu ua "BBQ : Ib Daim Ntawv Qhia Ua Tes Rau Cov Lus Teb” los ntawm Alicia Parrish, Angelica Chen, Nikita Nangia, Vishakh Padmakumar, Jason Phang, Jana Thompson, Phu Mon Htut, Samuel R. Bowman).

Kev teeb tsa ntawm cov ntaub ntawv uas txhob txwm muaj kev tsis ncaj ncees thiab tag nrho cov ntaub ntawv tshuaj lom yog qhov nce hauv AI thiab tshwj xeeb tshaj yog stoked los ntawm qhov tshwm sim ntawm AI Ethics thiab lub siab xav tsim Ethical AI. Cov ntaub ntawv datasets tuaj yeem siv los qhia lub tshuab siv tshuab (ml) thiab sib sib zog nqus (DL) qauv rau kev kuaj pom cov qauv kev ua haujlwm ntawm cov qauv kev sib xyaw ua ke. Nyob rau hauv lem, lub toxicity kawm ML / DL tuaj yeem txiav txim siab rau lwm yam AI kom paub meej tias cov phiaj xwm AI puas muaj feem cuam tshuam thiab lom.

Tsis tas li ntawd, cov txheej txheem muaj tshuaj lom-kev kawm ML / DL tuaj yeem siv los nthuav qhia rau AI cov neeg tsim khoom yuav tsum tau saib xyuas kom lawv tuaj yeem tshawb xyuas cov qauv kom pom tias muaj kev tsis ncaj ncees algorithmically tshwm sim li cas. Zuag qhia tag nrho, cov kev siv zog no muaj peev xwm ua piv txwv txog kev phom sij ntawm AI tshuaj lom raws li ib feem ntawm AI Ethics thiab Ethical AI paub txog txhua yam.

Nyob rau lub caij nplooj ntoo hlav no ntawm qhov kev sib tham hnyav no, kuv xav twv tias koj xav tau qee qhov piv txwv ntxiv uas yuav nthuav qhia lub ntsiab lus no. Muaj ib qho tshwj xeeb thiab muaj tseeb cov qauv uas nyob ze rau kuv lub siab. Koj pom, hauv kuv lub peev xwm los ua tus kws tshaj lij ntawm AI suav nrog kev coj ncaj ncees thiab kev cai lij choj, Kuv nquag nug kom txheeb xyuas cov piv txwv tiag tiag uas nthuav tawm AI Ethics teeb meem kom qhov kev xav ntawm lub ntsiab lus tuaj yeem nkag siab ntau dua. Ib qho ntawm feem ntau evocative thaj chaw uas vividly nthuav tawm qhov kev coj ncaj ncees AI quandary yog qhov tshwm sim ntawm AI-raws li qhov tseeb ntawm tus kheej tsav tsheb. Qhov no yuav yog ib qho yooj yim siv rooj plaub los yog piv txwv rau kev sib tham loj ntawm lub ncauj lus.

Ntawm no yog ib lo lus nug tseem ceeb uas tsim nyog xav txog: Puas yog qhov tshwm sim ntawm AI-raws li qhov tseeb ntawm tus kheej tsav tsheb teeb pom kev zoo txog kev siv hluav taws xob muaj cov ntaub ntawv los tsim cov tshuaj lom AI, thiab yog tias muaj, qhov no qhia dab tsi?

Cia kuv ib pliag los qhib cov lus nug.

Ua ntej, nco ntsoov tias tsis muaj tib neeg tsav tsheb koom nrog hauv lub tsheb tsav tus kheej tiag tiag. Nco ntsoov tias lub tsheb tsav tus kheej tiag tiag yog tsav los ntawm AI tsav tsheb. Tsis muaj kev xav tau rau tib neeg tsav tsheb ntawm lub log, thiab tsis muaj kev pab rau tib neeg tsav tsheb. Rau kuv qhov kev pabcuam dav dav thiab tsis tu ncua ntawm Autonomous Vehicles (AVs) thiab tshwj xeeb tshaj yog tsav tsheb tus kheej, saib qhov txuas ntawm no.

Kuv xav qhia ntxiv tias qhov txhais tau li cas thaum kuv xa mus rau qhov tseeb ntawm tus kheej tsav tsheb.

Nkag Siab Txog Theem Ntawm Kev Tsav Tsheb Tsav Tsheb

Raws li kev qhia meej, lub tsheb tsav tus kheej tiag tiag yog qhov uas AI tsav tsheb tag nrho ntawm nws tus kheej thiab tsis muaj kev pab tib neeg thaum tsav tsheb.

Cov tsheb tsis tsav tsheb no raug suav hais tias yog Qib 4 thiab Qib 5 (saib kuv piav qhia ntawm qhov link no), thaum lub tsheb uas xav kom tus neeg tsav tsheb sib koom ua ke ntawm kev siv zog tsav tsheb feem ntau suav hais tias nyob rau theem 2 lossis Qib 3. Cov tsheb uas sib koom ua haujlwm tsav tsheb tau piav qhia tias yog ib nrab-autonomous, thiab feem ntau muaj ntau yam. automated add-ons uas raug xa mus rau ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

Tseem tsis tau muaj lub tsheb tsav tus kheej tiag tiag ntawm Qib 5, thiab peb tseem tsis tau paub txawm tias qhov no yuav ua tiav, lossis ntev npaum li cas nws yuav mus txog qhov ntawd.

Lub caij no, Theem 4 kev siv zog maj mam sim kom tau txais qee qhov kev sib tw los ntawm kev nqaim thiab xaiv txoj kev rau pej xeem txoj kev sim, txawm hais tias muaj kev tsis sib haum xeeb txog seb qhov kev sim no yuav tsum raug tso cai li cas (peb txhua tus neeg tuag-lossis tuag guinea npua hauv kev sim. noj qhov chaw ntawm peb txoj kev loj thiab byways, qee qhov sib cav, saib kuv qhov kev pab cuam ntawm qhov link no).

Vim tias ib lub tsheb tsav tsheb yuav tsum muaj tib neeg tsav tsheb, kev saws cov hom tsheb yuav tsis muaj kev sib txawv ntau dua li tsav cov pa tsheb, yog li tsis muaj ntau yam tshiab rau ib qhov los hais txog lawv ntawm cov ncauj lus no (txawm hais tias koj yuav pom nyob rau hauv ib pliag, cov ntsiab lus txuas ntxiv los tau siv feem ntau).

Txog kev tsav tsheb ib nrab, nws yog ib qho tseem ceeb uas cov pej xeem yuav tsum tau ceeb toom txog qhov muaj kev cuam tshuam tsis zoo uas tau tshwm sim tsis ntev los no, uas yog hais tias txawm tias cov tib neeg tsav tsheb uas tau xa cov yeeb yaj kiab ntawm lawv tus kheej poob pw ntawm lub log ntawm Theem 2 lossis Theem 3 tsheb , peb txhua tus yuav tsum zam kom tsis txhob ntseeg yuam kev tias tus neeg tsav tsheb tuaj yeem muab lawv qhov kev xav tseg los ntawm lub luag haujlwm tsav thaum tsav tsheb nres tsheb ib nrab.

Koj yog lub luag haujlwm sawv cev rau kev nqis tes ntawm lub tsheb, tsis hais txog qhov yuav siv ntau npaum li cas lub tshuab tuaj yeem raug pov rau hauv Theem 2 lossis Qib 3.

Lub Tsheb Tsav Tsheb Tsav Tus Kheej Thiab Steering Clear Ntawm Toxic AI

Txog Rau Theem 4 thiab Qib 5 cov tsav tsheb tiag tiag, yuav tsis muaj neeg tsav tsheb los koom tes ua tsav.

Txhua tus neeg nyob hauv yuav yog neeg caij npav.

Cov kabmob AI ua tus tsav tsheb.

Ib qho kev sib tham yuav tsum tau tham tam sim ntawd qhov tseeb tias AI kev koom tes nrog AI tsav tsheb hnub no tsis xa tawm. Hauv lwm lo lus, kabmob AI zoo rau kev sib sau ua ke nyob rau hauv koos pis tawj thiab algorithms, thiab feem ntau lees tias tsis tuaj yeem ua tib zoo xav tib yam nkaus uas tib neeg muaj peev xwm ua tau.

Vim li cas qhov no ntxiv qhov tseem ceeb hais txog AI tsis zoo?

Vim tias kuv xav hais meej tias thaum sib tham txog lub luag haujlwm ntawm AI kev tsav tsheb, Kuv tsis hais txog tib neeg tus cwj pwm zoo rau AI. Thov nco ntsoov tias muaj ib qho kev ua ntu zus thiab txaus ntshai niaj hnub no los ua anthropomorphize AI. Hauv cov ntsiab lus, tib neeg tau muab cov tib neeg zoo li kev mloog mus rau AI niaj hnub no, txawm hais tias qhov tsis lees paub thiab tsis txaus ntseeg qhov tsis muaj AI no tseem tshwm sim.

Nrog qhov kev qhia meej no, koj tuaj yeem ua kom pom tias AI kev tsav tsheb tsis paub ib txwm “paub” txog kev tsav tsheb. Kev tsav tsheb thiab txhua yam uas nws nkag mus yuav xav tau programmed ua ib feem ntawm kev kho vajtse thiab software ntawm tus kheej tsav tsheb.

Cia peb ntsaub rau hauv myriad ntawm ntau qhov uas tuaj ua si ntawm cov ncauj lus no.

Ua ntej, nws yog ib qho tseem ceeb kom paub tias tsis yog txhua lub tsheb AI tus kheej tsav tsheb yog tib yam. Txhua automaker thiab tus kheej tsav tsheb tech tuam txhab ua nws txoj hauv kev los tsim cov tsheb tsav tus kheej. Yog li ntawd, nws yog ib qho nyuaj rau ua cheb cov lus hais txog dab tsi AI tsav tsheb yuav ua los yog tsis ua.

Tsis tas li ntawd, txhua lub sijhawm hais tias AI kev tsav tsheb tsis ua qee yam tshwj xeeb, qhov no tuaj yeem, tom qab ntawd, dhau los ntawm cov neeg tsim khoom uas qhov tseeb program lub computer ua qhov ntawd. Ib kauj ruam zuj zus, AI kev tsav tsheb tau maj mam txhim kho thiab txuas ntxiv. Ib qho kev txwv uas twb muaj lawm niaj hnub no yuav tsis muaj nyob hauv kev rov ua dua yav tom ntej lossis cov txheej txheem ntawm cov txheej txheem.

Kuv vam tias yuav muab ib qho txaus litany ntawm caveats rau underlie yam kuv tab tom hais txog.

Muaj ntau lub peev xwm thiab muaj ib hnub yuav pom tau tias AI-infused kev tsis ncaj ncees uas yuav tawm tsam qhov tshwm sim ntawm kev tswj hwm tsheb thiab tsheb tsav tus kheej, saib piv txwv kuv kev sib tham ntawm qhov txuas ntawm no thiab qhov txuas ntawm no. Peb tseem nyob rau theem pib ntawm kev tsav tsheb tus kheej rollouts. Txog thaum kev saws me nyuam nce mus txog qhov ntsuas txaus thiab pom tau, ntau yam ntawm cov tshuaj lom AI uas kuv tau twv yuav tshwm sim thaum kawg tseem tsis tau pom meej thiab tseem tsis tau muaj kev mloog rau pej xeem.

Xav txog ib qho teeb meem zoo li kev tsav tsheb ncaj nraim uas thaum xub thawj yuav zoo li tsis muaj tseeb. Tshwj xeeb, cia peb tshuaj xyuas seb yuav txiav txim siab seb puas yuav tsum nres rau tos cov neeg taug kev "txoj kev" uas tsis muaj txoj cai hla txoj kev.

Koj twb tsis ntseeg tias tau tsav tsheb thiab ntsib cov neeg taug kev uas tos hla txoj kev thiab tseem tsis tau muaj txoj cai los ua li ntawd. Qhov no txhais tau tias koj muaj kev txiav txim siab seb puas yuav tsum nres thiab cia lawv hla. Koj tuaj yeem ua mus yam tsis tau cia lawv hla thiab tseem ua tiav raws li txoj cai tsav tsheb raug cai ntawm kev ua.

Kev tshawb fawb txog seb tib neeg cov neeg tsav tsheb txiav txim siab nres lossis tsis nres rau cov neeg taug kev zoo li no tau qhia tias qee zaum cov neeg tsav tsheb xaiv los ntawm kev tsis ncaj ncees. Ib tug neeg tsav tsheb yuav pom cov neeg taug kev thiab xaiv tsis nres, txawm hais tias lawv yuav tsum tau nres kom tus neeg taug kev muaj qhov txawv txav, xws li raws li haiv neeg lossis poj niam txiv neej. Kuv tau tshuaj xyuas qhov no ntawm qhov txuas ntawm no.

Yuav ua li cas AI tsav tsheb yuav raug programmed los ua tib yam kev txiav txim siab nres lossis mus?

Koj tuaj yeem tshaj tawm tias txhua lub tshuab tsav tsheb AI yuav tsum tau ua haujlwm kom nres rau txhua tus neeg taug kev tos. Qhov no zoo heev simplifies qhov teeb meem. Muaj tiag tiag tsis muaj kev txiav txim siab knotty los ua. Yog tias tus neeg taug kev tab tom tos hla, tsis hais seb lawv puas muaj txoj cai-ntawm-txoj kev lossis tsis, xyuas kom meej tias AI tus kheej tsav tsheb tuaj yeem nres kom tus neeg taug kev hla.

Yooj yim-peasy.

Lub neej yeej tsis yooj yim li, zoo li. Xav txog tias txhua lub tsheb tsav tus kheej ua raws li txoj cai no. Cov neeg taug kev yuav inevitably paub tias AI tsav tsheb yog, peb yuav hais, pushovers. Txhua tus thiab txhua tus neeg taug kev uas xav hla txoj kev yuav ua li ntawd, thaum twg lawv xav tau thiab nyob qhov twg lawv nyob.

Piv txwv tias lub tsheb tsav tus kheej tab tom los ntawm txoj kev ceev ceev ntawm qhov txwv ceev ntawm 45 mais ib teev. Tus neeg taug kev "paub" tias AI yuav coj lub tsheb tsav tus kheej mus rau qhov nres. Yog li ntawd, cov neeg taug kev darts mus rau hauv txoj kev. Hmoov tsis zoo, physics yeej tawm ntawm AI. Lub AI tsav tsheb yuav sim coj lub tsheb tsav tus kheej mus rau nres, tab sis lub zog ntawm lub tsheb uas tsis muaj zog yuav nqa ntau-tuj contraption rau pem hauv ntej thiab ram mus rau hauv txoj kev taug kev. Qhov tshwm sim yog raug mob los yog ua rau tuag taus.

Cov neeg taug kev feem ntau tsis sim ua tus cwj pwm no thaum muaj tib neeg tsav tsheb ntawm lub log. Tseeb, hauv qee qhov chaw muaj kev sib ntaus sib tua qhov muag uas tshwm sim. Tus neeg taug kev qhov muag pom tus neeg tsav tsheb. Tus neeg tsav tsheb eyeballs tus neeg taug kev. Nyob ntawm qhov xwm txheej, tus neeg tsav tsheb tuaj yeem nres lossis tus neeg tsav tsheb tuaj yeem lees paub lawv qhov kev thov rau txoj kev thiab ostensibly twv tus neeg taug kev sim thiab cuam tshuam lawv txoj kev.

Peb xav tias tsis xav kom AI nkag mus rau hauv kev ua tsov rog zoo sib xws, uas kuj tseem nyuaj me ntsis vim tias tsis muaj ib tus neeg lossis neeg hlau zaum ntawm lub log ntawm lub tsheb tsav tus kheej (Kuv tau tham txog yav tom ntej muaj peev xwm ntawm cov neeg hlau. uas tsav, saib qhov txuas ntawm no). Txawm li cas los xij, peb tseem tsis tuaj yeem tso cai rau cov neeg taug kev mus ib txwm hu rau kev txhaj tshuaj. Qhov tshwm sim tuaj yeem ua rau muaj kev puas tsuaj rau txhua tus neeg txhawj xeeb.

Tej zaum koj yuav raug ntxias kom tig mus rau sab nraud ntawm lub npib no thiab tshaj tawm tias AI tsav tsheb yuav tsum tsis txhob tso tseg thaum muaj xwm txheej zoo li no. Hauv lwm lo lus, yog tias tus neeg taug kev tsis muaj txoj cai hla txoj kev, AI yuav tsum nco ntsoov xav tias lub tsheb tsav tus kheej yuav tsum tau mus tsis tu ncua. Hmoov tsis zoo rau cov neeg taug kev.

Xws li txoj cai nruj thiab yooj yim yuav tsis tau txais txiaj ntsig zoo los ntawm cov pej xeem loj. Tib neeg yog tib neeg thiab lawv yuav tsis nyiam raug kaw kom tsis muaj peev xwm hla txoj kev, txawm hais tias lawv tsis raug cai los ntawm txoj cai los ua hauv ntau qhov chaw. Koj tuaj yeem yooj yim cia siab tias yuav muaj kev kub ntxhov loj heev los ntawm cov pej xeem thiab tejzaum nws pom muaj kev cuam tshuam tshwm sim tawm tsam qhov txuas ntxiv ntawm kev tsav tsheb rau tus kheej.

Darned yog peb ua, thiab darned yog peb tsis ua.

Kuv vam tias qhov no tau coj koj mus rau qhov laj thawj lwm txoj hauv kev uas AI yuav tsum tau ua haujlwm nrog qhov kev txiav txim siab zoo li cas los daws qhov teeb meem tsav tsheb no. Txoj cai nyuaj-thiab-ceev kom tsis txhob nres yog qhov tsis tuaj yeem, thiab ib yam nkaus, txoj cai nyuaj-thiab-ceev kom yeej ib txwm nres yog untenable ib yam nkaus. AI yuav tsum tau tsim nrog qee qhov kev txiav txim siab algorithmic lossis ADM los daws qhov teeb meem.

Koj tuaj yeem sim siv cov ntaub ntawv ua ke nrog ML / DL mus kom ze.

Nov yog li cas AI cov neeg tsim khoom yuav txiav txim siab los ua txoj haujlwm no. Lawv sau cov ntaub ntawv los ntawm cov koob yees duab video uas tau muab tso rau thoob plaws ib lub nroog tshwj xeeb uas lub tsheb tsav tus kheej yuav raug siv nyob rau hauv. Cov ntaub ntawv nthuav tawm thaum tib neeg tsav tsheb xaiv nres rau cov neeg taug kev uas tsis muaj txoj cai-ntawm-txoj kev. Nws tag nrho yog sau rau hauv ib lub dataset. Los ntawm kev siv Machine Learning thiab Deep Learning, cov ntaub ntawv tau ua qauv suav nrog. Lub AI tsav tsheb ces siv tus qauv no los txiav txim thaum twg yuav tsum nres lossis tsis nres.

Feem ntau, lub tswv yim yog tias txawm qhov kev cai hauv zos muaj li cas, qhov no yog li cas AI yuav coj tus kheej tsav tsheb. Teeb meem daws tau!

Tab sis, puas yog daws tau tiag tiag?

Nco qab tias kuv twb tau taw qhia tias muaj cov kev tshawb fawb tshawb fawb qhia tias tib neeg cov neeg tsav tsheb tuaj yeem cuam tshuam rau lawv cov kev xaiv thaum twg yuav tsum nres rau cov neeg taug kev. Cov ntaub ntawv sau txog ib lub nroog tshwj xeeb yog xav tias yuav muaj cov kev tsis ncaj ncees. Ib qho AI ML / DL raws li cov ntaub ntawv ntawd yuav yog tus qauv thiab muaj kev cuam tshuam cov kev tsis ncaj ncees tib yam. AI tsav tsheb yuav tsuas yog ua raws li qhov kev tsis ncaj ncees uas muaj nyob.

Txhawm rau sim thiab sib cav nrog qhov teeb meem, peb tuaj yeem muab tso ua ke cov ntaub ntawv uas qhov tseeb muaj qhov tsis ncaj ncees. Peb pom cov ntaub ntawv zoo li no thiab tom qab ntawd sau cov kev tsis ncaj ncees, lossis peb tsim cov ntaub ntawv los pab qhia qhov teeb meem.

Tag nrho cov kev txheeb xyuas yav dhau los yuav tau ua, suav nrog:

• Teeb tsa cov ntaub ntawv uas txhob txwm muaj qhov tsis ncaj ncees lawm
• Siv cov ntaub ntawv los cob qhia Machine Learning (ML) thiab Deep Learning (DL) qauv txog kev txheeb xyuas qhov kev tsis ncaj ncees
• Siv qhov kev tsis ncaj ncees-kawm ML / DL rau lwm qhov AI kom paub tseeb tias cov phiaj xwm AI muaj feem cuam tshuam rau qhov zoo ib yam.
• Ua kom muaj kev tsis ncaj ncees-kawm ML / DL los nthuav qhia rau AI cov neeg tsim khoom yuav saib xyuas dab tsi kom lawv tuaj yeem tshawb xyuas lawv cov qauv kom pom tias muaj kev tsis ncaj ncees algorithmically tshwm sim li cas
• Ua piv txwv txog kev phom sij ntawm kev tsis ncaj ncees AI raws li ib feem ntawm AI Ethics thiab Ethical AI paub txog ntawm qhov piv txwv tshwj xeeb ntxiv no
• lwm yam

xaus

Cia peb rov mus saib cov kab qhib.

Nws yuav siv sij hawm ib tug kom paub ib tug.

Qee qhov txhais tau hais tias qhov kev hais tawm tsis txaus ntseeg no txhais tau hais tias thaum nws los txog rau ferreting tawm AI tshuaj lom, peb yuav tsum tau muab kev lees paub rau kev tsim thiab siv cov tshuaj lom AI mus rau kev tshawb pom thiab cuam tshuam nrog lwm cov tshuaj lom AI. Cov kab hauv qab: Qee zaum nws yuav siv tus tub sab los ntes lwm tus tub sab.

Ib qho kev txhawj xeeb yog tias tej zaum peb yuav tawm ntawm peb txoj kev pib ua tub sab. Peb puas xav tsim AI uas muaj tshuaj lom? Tsis yog zoo li lub tswv yim vwm? Ib txhia vehemently sib cav hais tias peb yuav tsum txwv tag nrho cov tshuaj lom AI, suav nrog xws li AI uas tau paub txog kev tsim txawm tias purportedly rau ib tug heroic los yog siab tawv. AI Rau Qhov Zoo lub hom phiaj.

Squelch tshuaj lom AI nyob rau hauv txhua yam ntse lossis insidious guise tias nws yuav tshwm sim.

Ib qhov kawg twist ntawm lub ncauj lus rau tam sim no. Peb feem ntau xav tias txoj kab nto moo no tau ua rau tib neeg lossis tej yam uas ua phem lossis qaub. Yog li ntawd peb tsaws ntawm txoj kev xav ntawm nws yuav siv ib tug tub sab mus ntes ib tug tub sab. Tej zaum peb yuav tsum tig lo lus no rau ntawm nws lub taub hau thiab ua kom nws lub ntsej muag zoo siab dua li lub ntsej muag tu siab.

Ntawm no yog li cas.

Yog tias peb xav tau AI uas tsis muaj kev ncaj ncees thiab tsis muaj tshuaj lom, nws yuav xav tias nws yuav siv sij hawm ib tus paub. Tej zaum nws yuav siv qhov loj tshaj thiab zoo tshaj plaws kom paub txog thiab tau txais txiaj ntsig zoo thiab kev zoo. Nyob rau hauv no variant ntawm lub sage txawj ntse, peb khaws cia peb ntsia ntawm lub ntsej muag zoo siab thiab lub hom phiaj rau tsom rau devising AI Rau Qhov Zoo.

Qhov ntawd yuav yog qhov kev xav zoo siab dua thiab txaus siab rau qhov kev xav ntawm nws yuav siv sij hawm ib tus paub, yog tias koj paub kuv txhais li cas.