Insidious AI-based Proxy Kev ntxub ntxaug tawm tsam tib neeg yog dauntingly vexing rau AI Ethics, uas tuaj yeem tshwm sim txawm nyob rau hauv rooj plaub ntawm Autonomous AI Self-tsav tsheb

Cia peb tham txog kev ntxub ntxaug lwm tus thaum lub sijhawm ua haujlwm ntawm Artificial Intelligence (AI) niaj hnub no.

Txhawm rau nkag mus rau AI sab ntawm txhua yam, peb yuav tsum xub teeb tsa theem txog tag nrho ntawm kev ntxub ntxaug thiab tom qab ntawd nkag mus rau hauv tej zaum yuav xav tsis thoob txoj hauv kev uas AI tau txais mired nyob rau hauv qhov nyuaj no thiab lub sij hawm insidious teeb meem. Kuv tseem yuav muab piv txwv ntawm AI-raws li kev ntxub ntxaug, suav nrog qhov no tuaj yeem tshwm sim txawm tias AI-infused autonomous tsheb xws li tsheb tsav tus kheej.

Cia peb pib.

Phau ntawv txhais lus txhais ntawm kev ntxub ntxaug feem ntau yuav qhia tau tias nws yog qhov ua tsis ncaj ncees uas ua rau tib neeg sib txawv raws li kev pom zoo xws li haiv neeg, poj niam los txiv neej, hnub nyoog, thiab lwm yam (cov qauv no feem ntau piav raws li cov chav kawm tiv thaiv). Ib hom kev ntxub ntxaug hu ua ncaj qha Kev ntxub ntxaug entails overtly latching mus rau ib qho ntawm cov pawg, xws li qhia meej meej hais tias haiv neeg lossis poj niam txiv neej yog lub hauv paus rau kev ntxub ntxaug (cov no yuav raug txhais ua thawj yam). Tej zaum qhov no yog daim ntawv pob tshab tshaj ntawm kev ntxub ntxaug.

Lwm qhov me ntsis pom tau tias muaj peev xwm yog kev siv indirect kev ntxub ntxaug. Tej zaum koj yuav xav tias qhov no yog ib qho kev sib txawv ntawm kev ntxub ntxaug vim nws raug suav tias yog ib kauj ruam tshem tawm thiab tuaj yeem nyuaj rau ferret tawm. Kev ntxub ntxaug tsis ncaj muaj xws li ib yam ntawm ib lossis ntau kauj ruam tshem tawm categorization xaiv. Qhov no kuj yog feem ntau sau npe tias yog kev ntxub ntxaug lwm tus vim tias muaj qhov cuam tshuam nruab nrab uas ua haujlwm ua tus neeg sawv cev lossis sawv cev rau qhov pib thiab txuas tau thawj yam.

Txhawm rau pab qhia meej txog lub tswv yim zoo li tsis pom kev ntawm kev tsis ncaj ncees lossis kev ntxub ntxaug, peb tuaj yeem xav txog qhov piv txwv ncaj.

Ib tug neeg thov nyiaj qiv tsev. Xav tias tus neeg saib xyuas qiv nyiaj uas tau tshuaj xyuas daim ntawv thov txiav txim siab tso nyiaj qiv thiab ua li ntawd raws li kev sib tw ntawm tus neeg thov. Koj tuaj yeem hais tias qhov no yog ib qho piv txwv ntawm kev ntxub ntxaug ncaj qha. Tab sis piv txwv tias tus neeg qiv nyiaj siv tus zip code ntawm tus neeg thov kev pab thiab xaiv kom thim qhov qiv nyiaj raws li qhov xwm txheej ntawd. Nws yuav zoo li qhov pom thawj zaug tias zip code tsis yog ib qho ntawm feem ntau suav tias yog kev ntxub ntxaug lossis kev tiv thaiv hauv chav kawm. Yog li ntawd, tus neeg sawv cev qiv nyiaj yuav zoo li tau tswj hwm qhov kev txiav txim siab tsis sib haum xeeb.

Qhov teeb meem txawm tias yuav yog tus zip code tiag tiag yog lub npe rau lwm yam, ib pawg tiv thaiv tiag tiag lossis chav kawm. Tej zaum qhov tshwj xeeb zip code no feem ntau yog tsim los ntawm ib haiv neeg lossis haiv neeg thiab kev siv kev ntxub ntxaug los yog kev ntxub ntxaug yog tshwm sim. Tej zaum koj yuav paub qhov piv txwv no los ntawm cov lus ntawm redlining.

Koj pom, pom tau tias muaj kev sib txuas ntawm cov hom ntawm qhov muaj xws li zip code thiab qhov kev ntxub ntxaug ntawm haiv neeg hauv qhov piv txwv no. Tus zip code yuav zoo li yog qhov tsis muaj txim lossis nruab nrab ntawm qhov xwm txheej no. Zipcode zoo li peb feem ntau nyiam cov khoom tsis zoo thiab yuav tsis teeb tsa lub tswb nrov.

Tej zaum koj yuav nco qab los ntawm koj cov hnub ntawm kev kawm txog kev txheeb cais uas muaj kev sib raug zoo ntawm cov txheeb cais uas tuaj yeem tshwm sim ntawm ntau yam, txawm tias yam uas tsis cuam tshuam koj li kev sib raug zoo nrog ib leeg. Nws tuaj yeem yog tias muaj kev sib raug zoo ntawm tus zip code thiab haiv neeg. Yog li, kev xaiv ntawm zip code thaum xub thawj siab ib muag zoo li benign, tab sis raws li kev soj ntsuam ze, nws yog tiag tiag ib tug sawv-nyob rau hauv los yog proxy rau cov kev ntxub ntxaug lwm haiv neeg.

Nov yog li cas ib daim ntawv tshawb fawb tau piav qhia txog qhov kev xav ntawm qhov kev sib raug zoo thiab qhov tshwm sim ntawm kev ntxub ntxaug lwm tus neeg: “Kev ntxub ntxaug tsis tas yuav muaj kev siv ncaj qha rau cov chav kawm tiv thaiv; Cov tswvcuab hauv chav kawm kuj tseem yuav tsis koom nrog qhov kev txiav txim siab. Kev ntxub ntxaug kuj tuaj yeem tshwm sim vim muaj kev sib raug zoo ntawm chav kawm tiv thaiv thiab lwm yam cwj pwm. Cov txheej txheem kev cai lij choj ntawm qhov cuam tshuam tsis sib xws tau hais txog cov xwm txheej zoo li no los ntawm thawj zaug xav tau cov txiaj ntsig sib txawv rau cov chav kawm tiv thaiv, tsis hais cov txiaj ntsig tau los li cas. Kev sib koom ua ke ntawm kev txiav txim siab qiv nyiaj thiab haiv neeg vim yog siv qhov chaw nyob, uas nws tus kheej cuam tshuam nrog haiv neeg, yog ib qho piv txwv ntawm hom kev ntxub ntxaug no "(raws li tau hais hauv daim ntawv muaj cai Kev ntxub ntxaug lwm tus neeg hauv cov ntaub ntawv-tsav tshuab: Kev xav thiab kev sim nrog cov kev kawm tshuab, los ntawm Anupam Datta, Matt Fredrikson, Gihyuk Ko, Piotr Mardziel, thiab Shayak Sen).

Tam sim no peb tau txais cov ntsiab lus ntawm kev ntxub ntxaug nyob rau hauv lub rooj, peb tuaj yeem qhia txog qhov ua li cas AI tuaj yeem ua qhov tseem ceeb ntawm kev suav sau ua qauv ntawm kev ntxub ntxaug lwm tus.

Kuv xav tsom mus rau AI niaj hnub no thiab tsis yog qee qhov futuristic AI uas qee tus hais tias yuav muaj kev xav thiab ua rau muaj kev pheej hmoo (uas yog ib zaj dab neeg sib txawv, uas kuv tau hais txog. qhov txuas ntawm no). Txawm hais tias muaj ntau qhov kev tshaj tawm xov xwm tam sim no tshaj tawm tias AI muaj qee qhov kev nkag siab thiab ua rau tib neeg kev paub thiab kev xav, thov nco ntsoov tias qhov kev tshaj tawm AI hyperbole no yog cov khib nyiab dawb vim peb tseem cia siab rau tus lej-kev txiav txim siab niaj hnub no (ADM) raws li tau ua los ntawm AI systems.

Txawm tias lub vaunted Machine Learning (ML) thiab Deep Learning (DL) muaj xws li cov qauv kev sib piv, txhais tau hais tias cov lej tseem yog qhov tseem ceeb ntawm kev siv ML / DL. Peb tsis paub yog tias AI ncav cuag qhov siab puas tuaj yeem ua tau. Tej zaum yuav tsis yog. Tsis muaj leej twg tuaj yeem hais meej tias qhov no yuav tshwm sim li cas. Qee tus ntseeg tias peb yuav txhim kho peb cov kev siv AI kev siv dag zog xws li cov qauv ntawm kev xav yuav tshwm sim. Lwm tus xav tias AI yuav nkag mus rau hauv ib hom kev suav supernova thiab ncav cuag kev xav zoo nkauj ntawm nws tus kheej (feem ntau hu ua singularity). Yog xav paub ntxiv txog cov kev xav no txog yav tom ntej ntawm AI, saib kuv qhov kev pab cuam ntawm qhov txuas ntawm no.

Yog li, cia peb tsis txhob me nyuam peb tus kheej thiab tsis ntseeg tias tam sim no AI muaj peev xwm xav zoo li tib neeg. Peb tuaj yeem sim ua raws li AI qhov peb ntseeg tias tib neeg kev xav tej zaum muaj. Txog tam sim no, peb tsis tuaj yeem tawg cov ntsiab lus tsis txaus ntseeg ntawm kev tsim AI uas tuaj yeem ua rau muaj kev nkag siab zoo thiab lwm lub hauv paus ntawm tib neeg kev xav.

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.

Kuv qhov kev pabcuam dav dav ntawm AI Ethics thiab Ethical AI tuaj yeem pom ntawm qhov link no thiab qhov link no, Cia li mus rau npe rau ob peb tug.

Tej zaum koj yuav xav tsis thoob li cas AI tuaj yeem cuam tshuam tib yam kev tsis zoo thiab kev tsis ncaj ncees uas tib neeg ua. Peb nyiam xav txog AI ua qhov nruab nrab, tsis ncaj ncees, tsuas yog lub tshuab uas tsis muaj lub siab xav thiab kev xav phem uas tib neeg yuav muaj. Ib qho ntawm feem ntau txhais tau tias ntawm AI poob rau hauv kev tsis ncaj ncees thiab kev tsis ncaj ncees dourness tshwm sim thaum siv Machine Learning thiab Deep Learning, ib nrab vim yog kev cia siab rau cov ntaub ntawv sau txog seb tib neeg txiav txim siab li cas.

Cia kuv muaj sij hawm ib ntu.

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. Qhov kev txiav txim siab algorithm lossis ADM ntawm AI axiomatically dhau los ua kev tsis ncaj ncees.

Tsis zoo.

AI systems tau raug tsim tawm uas muaj ob qho tib si ncaj qha kev ntxub ntxaug thiab tseem muaj kev ntxub ntxaug tsis ncaj lossis kev ntxub ntxaug. Raws li tib daim ntawv tshawb fawb tau hais tseg: "Txawm li cas los xij, Machine Learning systems, yog tsim los ntawm kev soj ntsuam cov ntaub ntawv los ntawm lub ntiaj teb tiag tiag, nrog rau ntau yam keeb kwm lossis kev tsis ncaj ncees hauv lub koom haum. Yog li ntawd, lawv tau txais kev tsis ncaj ncees thiab kev ntxub ntxaug hauv cov ntaub ntawv. Kev siv cov txheej txheem no ua rau muaj qhov tshwm sim tsis ncaj ncees thiab ua rau muaj kev tsis ncaj ncees. Piv txwv muaj ntau: haiv neeg raug cuam tshuam nrog kev kwv yees ntawm recidivism; poj niam txiv neej cuam tshuam txog kev tshaj tawm txog kev ua haujlwm; haiv neeg cuam tshuam rau kev nthuav tawm tshawb nrhiav; Boston's Street Bump app tsom rau kev kho cov pob zeb hauv cov zej zog muaj txiaj ntsig; Amazon tib hnub xa khoom tsis muaj nyob hauv cov zej zog dub; thiab Facebook qhia "dawb" lossis "dub" yeeb yaj kiab trailer raws li "kev koom tes ntawm haiv neeg". Ntau qhov xwm txheej ntawm kev ntxub ntxaug raug txwv los ntawm txoj cai. "

Yog hais tias peb muaj AI uas tsuas yog yuav tsum tau embedding ncaj qha teeb meem kev ntxub ntxaug, qhov txawv yog tias peb yuav muaj kev sib ntaus sib tua ntau dua ntawm kev ferreting tawm xws li kev suav maladies. Hmoov tsis, lub ntiaj teb no tsis yooj yim li. Niaj hnub no AI tej zaum yuav zoo li yog tias tsis muaj feem cuam tshuam rau kev tso npe lossis kev ntxub ntxaug tsis ncaj. Qhov ntawd yog lub ntsej muag tu siab. Qhov sib sib zog nqus kev suav morass underpinning proxy kev ntxub ntxaug tuaj yeem yog ib qho heck ntawm cov txiv ntoo tawv kom tawg.

Raws li tau hais los ntawm Tus Thawj Kav Tebchaws ntawm Tsoom Fwv Teb Chaws Kev Lag Luam (FTC): "Thaum cov txheej txheem algorithmic koom nrog kev ntxub ntxaug lwm tus, lawv siv ib lossis ntau lub ntsej muag tsis sib xws los sawv cev rau kev tiv thaiv raug cai, feem ntau ua rau muaj kev sib txawv ntawm kev sib cais lossis cuam tshuam tsis sib xws. tiv thaiv cov chav kawm rau qee yam kev lag luam, kev sib raug zoo, thiab kev ua pej xeem. Hauv lwm lo lus, cov algorithms no txheeb xyuas cov yam ntxwv zoo li nruab nrab los tsim cov pab pawg uas muaj kev tiv thaiv zoo hauv chav kawm, thiab cov 'proxies' no yog siv rau kev suav lossis cais tawm" (raws li tau sau tseg hauv tsab xov xwm hu ua "Algorithms thiab Economic Justice: A Taxonomy of Harms thiab Txoj Kev Forward rau Tsoom Fwv Teb Chaws Trade Commission" luam tawm nyob rau hauv lub Yale Journal of Law & Technology, los ntawm Tus Thawj Kav Tebchaws Rebecca Kelly Slaughter, Lub Yim Hli 2021).

Ib qho tseem ceeb uas yuav tsum nco ntsoov yog tias AI tsis yog ib leeg nyob rau hauv kev xyaum kev ntxub ntxaug lwm tus. Tsis yog proxy kev ntxub ntxaug ib co tshiab-fangled concoction. Peb tau muaj kev ntxub ntxaug rau lub sijhawm ntev, yeej ntev ua ntej qhov tshwm sim ntawm AI. FTC Tus Thawj Kav Tebchaws tau hais txog qhov kev lees paub tseem ceeb no: "Kev ntxub ntxaug lwm tus tsis yog qhov teeb meem tshiab - kev siv lub ntsej muag tsis zoo uas ua rau muaj kev ntxub ntxaug yog ib yam uas tib neeg thiab pej xeem txoj cai lij choj tau sib cav rau ntau xyoo" (dua hauv Yale Journal of Law & Technology).

Puas yog AI cov tsim tawm lub hom phiaj tsim lawv lub tshuab AI kom muaj kev ntxub ntxaug lwm tus?

Zoo, koj tuaj yeem faib AI kev siv zog rau cov uas tsis tuaj yeem tso siab rau kev ntxub ntxaug lwm tus neeg thiab cov uas txhob txwm ua. Kuv xav tias los ntawm thiab loj, feem ntau AI builders tau poob rau hauv lub npe ntawm kev ntxub ntxaug suav nrog morass los ntawm kev ua yuam kev lossis tshwm sim. Qhov no tsis yog kev zam txim rau qhov lawv ua. Lawv tseem muaj lub luag haujlwm rau AI uas lawv tau tsim thiab tsis tuaj yeem tsuas yoj tes thiab tshaj tawm tias lawv tsis paub tias muaj dab tsi tshwm sim. Nws yog nyob ntawm lawv lub xub pwg nyom los sim thiab xyuas kom meej tias tsis muaj kev ntxub ntxaug li no tshwm sim los ntawm lawv AI. Lub caij no, cov neeg uas deviously thiab lub hom phiaj tsim lawv AI nrog kev ntxub ntxaug lwm tus neeg yuav tsum raug coj mus ua haujlwm thiab tuav lub luag haujlwm raws li.

Kuv xav ntxiv qhov twist uas tejzaum nws tau txais koj lub taub hau spinning.

Qee qhov lees paub tias qhov zoo dua peb tau txais ntawm kev tsim AI tias muaj qhov tshwm sim uas peb yuav ua tim khawv ntau dua ntawm AI uas cuam tshuam txog kev ntxub ntxaug lwm tus. Tej zaum koj yuav xav tsis thoob vim li cas qhov no yuav yog rooj plaub. Kev cia siab thiab kev npau suav yuav yog qhov kev nce qib hauv AI yuav txo tau txoj hauv kev ntawm kev ua npau suav phem tshwm sim ntawm kev tsaws rau hauv cov dej tsis raug ntawm kev ntxub ntxaug lwm tus.

Lub kaum sab xis intriguing tau pom nyob rau hauv txoj kev tshawb no luam tawm nyob rau hauv lub Iowa Law Review: "Xwb, AIs siv cov ntaub ntawv kev cob qhia los tshawb pom ntawm lawv tus kheej yam ntxwv twg tuaj yeem siv los kwv yees lub hom phiaj sib txawv. Txawm hais tias cov txheej txheem no tsis quav ntsej txog qhov ua rau, nws ua rau AIs inevitably 'nrhiav tawm' tus neeg sawv cev rau cov yam ntxwv ncaj qha thaum cov ntaub ntawv ntawm cov yam ntxwv no tsis muaj rau AI vim muaj kev txwv kev cai lij choj. Tsuas yog tsis lees paub AIs nkag mus rau qhov kev nkag siab zoo tshaj plaws rau kev kwv yees ncaj qha hloov pauv tsis tshua muaj kev cuam tshuam cov txheej txheem no; Hloov chaw nws tsuas yog ua rau AIs los tsim cov qauv uas cia siab rau cov neeg tsis txaus ntseeg tsawg dua. Yog li, tsab xov xwm no lub ntsiab lus sib cav yog tias thaum AIs dhau los ua qhov ntse dua thiab cov ntaub ntawv loj yuav loj dua, kev ntxub ntxaug lwm tus neeg yuav sawv cev rau qhov kev sib tw tseem ceeb ntxiv rau cov kev tawm tsam kev ntxub ntxaug uas nrhiav kev txwv tsis pub muaj kev ntxub ntxaug raws li kev kwv yees ncaj qha "(raws li tau hais hauv tsab xov xwm muaj cai Proxy Kev ntxub ntxaug nyob rau hnub nyoog ntawm Artificial Intelligence thiab cov ntaub ntawv loj, los ntawm Anya Prince thiab Daniel Schwarcz).

Cia peb sim nteg tawm lub logic ntawm qhov kev twv ua ntej txias.

Piv txwv tias AI cov neeg tsim tawm inexorably paub tias lawv yuav tsum tsis txhob tso cai rau lawv cov Machine Learning thiab Deep Learning ua qauv rau kev sib ntxub ntxaug (ib tug yuav cia siab tias lawv twb tau saib xyuas kev ntxub ntxaug ncaj qha). Okay, yog li cov neeg tsim AI ua dab tsi lawv tuaj yeem ua kom tsis txhob muaj kev cuam tshuam rau kev tiv thaiv. Tab sis cia peb xav tias qhov no yog ua tiav raws li qhov pom tseeb me ntsis, xws li txwv tsis pub ib-ob kauj ruam hom neeg sawv cev.

Cov qauv kev suav nkag mus tob rau hauv cov ntaub ntawv thiab pom peb-kauj ruam lossis tej zaum kaum-kauj ruam tshem tawm kev sib txuas ntawm kev ntxub ntxaug lwm tus. Cov neeg tsim tawm AI zoo li zoo siab tias ob-kauj ruam tuaj yeem pom tias tsis yog ib feem ntawm lawv cov ML / DL system. Lub caij no, tej zaum lawv tsis paub tias peb-kauj ruam lossis kaum-kauj ruam lossis qee theem ntawm kev tsis pom zoo tau tshawb pom hauv lej. Nco ntsoov tias AI tsis yog kev xav thiab nws tsis nco qab sim ua qhov no. Peb tseem tab tom hais txog AI uas tsis yog qhov xav tau thiab ua raws li tus lej thiab kev suav.

Yikes, qhov tsis txaus ntseeg qhov tseeb tias AI yog "kev nce qib" thiab tseem zoo li peb tab tom mus rau hauv lub xeev tsis txaus ntseeg yog qhov npau taws heev thiab tej zaum npau taws. Txawm hais tias ntawm ib sab peb yuav zoo siab tias qhov kev paub ntawm averting proxy kev ntxub ntxaug tau txais kev mloog ntau dua, qhov teeb meem yuav tsis ploj mus. Kev siv zog kom tsis txhob muaj kev ntxub ntxaug AI-raws li tus neeg sawv cev tuaj yeem thawb qhov kev ntxub ntxaug kev txheeb xyuas qhov kev tshawb pom tob thiab tob dua los ntawm kev nthuav tawm lossis pom los ntawm tib neeg.

Qhov no ua rau kuv nco txog cov duab tas luav qub thaum ib tug neeg tau txais lawv tus kheej mus rau hauv cov xuab zeb nrawm. Qhov ntau lawv tsoo ib ncig, qhov phem tau txais. Hauv kev nkag siab, tus neeg ua rau lawv tus kheej tuag los ntawm kev sib ntaus sib tua tawm tsam cov xuab zeb nrawm. Qhov no yeej yog qhov tsis txaus ntseeg vim tias koj ib txwm xav tias kev sib ntaus tawm tsam ib yam dab tsi yuav ua rau koj khiav tawm lossis tso tawm.

Tsis tas li ntawd.

Cov kws tshaj lij yuav qhia rau koj tias yog tias koj puas tau ntes tau hauv cov xuab zeb sai sai, koj qhov kev xav paub yuav yog sim thiab so koj txoj kev tawm ntawm qhov xwm txheej tsis zoo. Koj yuav tsum sim ntab saum cov xuab zeb nrawm, tejzaum nws tig rov qab thiab tau koj txhais ko taw nrog koj lub taub hau. Kev thrashing qus tsis yog qhov xav tau thiab yuav ua rau txo koj txoj hauv kev khiav tawm. Qhov txawv txav zoo dua yog tias koj siv zog ntab lossis maj mam ua luam dej koj txoj kev tawm, lossis tsawg kawg mus txog txoj haujlwm hauv cov xuab zeb nrawm uas koj tuaj yeem ncav cuag ceg lossis lwm yam kom rub koj tus kheej tawm ntxiv.

Peb puas tuaj yeem siv hom lus qhia no los tawm tsam AI imbuing ntawm proxy kev ntxub ntxaug?

Hom.

Ua ntej, paub tias kev ntxub ntxaug tuaj yeem tshwm sim yog lub ntsiab lus tseem ceeb rau cov uas tsim thiab ua haujlwm AI systems. Txhua tus neeg koom nrog yuav tsum tau xav txog qhov no. Kev tswj hwm uas saib xyuas AI tej yaam num yuav tsum nyob rau saum toj ntawm qhov no vim nws tsis yog "AI coders" nkaus xwb uas yog ib feem ntawm qhov teeb meem. Peb kuj tseem yuav pom cov neeg tswj hwm hnyav ib yam nkaus, xws li tsim cov cai tshiab los sim thiab txo qis lossis tsawg kawg ntes AI uas tau teeb tsa kev ntxub ntxaug. Lwm yam

Raws li lub Iowa Law Review txoj kev kawm, peb yuav siv zog ua kom muaj AI cov cai thiab cov cai uas ua rau muaj lub luag haujlwm los nthuav tawm cov ntaub ntawv siv rau ML / DL: "Piv txwv li, cuam tshuam rau kev tswj hwm kev ntxub ntxaug tuaj yeem tso cai, thiab tej zaum txawm xav tau, cov tuam txhab siv kev kwv yees AIs sau cov ntaub ntawv hais txog cov tib neeg muaj peev xwm ua tswv cuab hauv cov chav kawm muaj kev tiv thaiv raug cai. Qee qhov xwm txheej, cov ntaub ntawv no yuav tsum tau muab qhia rau cov neeg tswj hwm thiab/lossis tshaj tawm rau pej xeem hauv daim ntawv luv luv. Cov ntaub ntawv no yog qhov tsim nyog rau cov tuam txhab, cov tswj hwm, cov neeg foob, thiab lwm tus los ntsuas seb puas muaj AI tshwj xeeb, qhov tseeb, koom nrog kev ntxub ntxaug lwm tus "(ib tsab xov xwm los ntawm Anya Prince thiab Daniel Schwarcz).

Lwm qhov muaj peev xwm suav nrog kev siv ntau cov ntaub ntawv sib txawv thiab cov ntaub ntawv dav dav dua thaum tsim cov qauv Kev Kawm Txuj Ci thiab Kev Kawm tob. Lwm qhov yog tias AI cov neeg tsim khoom yuav tsum tau ua kom pom tias lawv cov kab ke AI tsis ntiav kev ntxub ntxaug lwm tus. Sim ua lej qhia lossis ua pov thawj qhov no yog qhov tsis muaj lossis tsis muaj kev ntxub ntxaug lwm tus npe yuav yog qhov nyuaj, hais qhov tsawg tshaj plaws.

Ntawm qhov kev xav cuam tshuam, Kuv yog tus tawm tswv yim los sim siv AI ua ib feem ntawm kev daws teeb meem rau AI kev txom nyem, 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 nkag mus rau qhov kev ntxub ntxaug lwm tus npe (saib kuv qhov kev tshuaj xyuas ntawm cov peev txheej no ntawm qhov txuas ntawm no).

Ntawm qhov kev sib tham ntawm qhov kev sib tham no, Kuv xav twv tias koj xav tau qee qhov piv txwv ntxiv uas yuav qhia txog qhov tsis txaus ntseeg ntawm AI-raws li kev ntxub ntxaug.

Kuv zoo siab koj nug.

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 AI-raws li kev ntxub ntxaug, thiab yog tias muaj, qhov no qhia tau li cas?

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, qhov tseeb ntawm tus kheej lub tsheb tsav yog cov uas AI tsav lub tsheb nkaus rau nws tus kheej thiab tsis muaj kev pab tib neeg thaum tsav tsheb ua haujlwm.

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).

Kuj tseem tsis tau muaj qhov tseeb kev tsav tsheb ntawm tus kheej nyob rau Theem 5, uas peb tseem tsis tau paub tias qhov no yuav ua tau tiav li cas, thiab nws yuav siv sijhawm ntev npaum li cas mus txog rau 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.

Tsheb Tsav Tsheb Tus Kheej Thiab AI-raws li Kev Sib Cais Sib Haum Xeeb

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 ntseeg tias muab cov lus qhia txaus kom txaus rau hauv qab qhov kuv tab tom yuav cuam tshuam.

Tam sim no peb tab tom pib ua qhov tob tob rau hauv lub tsheb tsav tus kheej thiab Ethical AI muaj peev xwm ua rau muaj kev tshawb nrhiav AI-raws li kev ntxub ntxaug.

Cia siab tias AI-raws li nws tus kheej-tsav tsheb tab tom pib ntawm koj txoj kev nyob ib puag ncig thiab zoo li yuav tsav tsheb nyab xeeb. Thaum xub thawj, koj tau mob siab rau tshwj xeeb rau txhua lub sijhawm uas koj tau tswj kom pom qhov pom ntawm tus kheej tsav tsheb. Lub tsheb tswj hwm tus kheej tau sawv tawm nrog nws cov khib nyiab ntawm cov khoom siv hluav taws xob uas suav nrog cov koob yees duab video, radar units, LIDAR li, thiab lwm yam. Tom qab ntau lub lis piam ntawm tus kheej tsav tsheb caij nkoj ncig koj lub zej zog, tam sim no koj nyuam qhuav pom nws. Raws li koj hais, nws tsuas yog lwm lub tsheb ntawm txoj kev uas twb muaj neeg coob lawm.

Vam tias koj xav tias nws tsis yooj yim sua los yog implausible kom paub txog kev pom lub tsheb tsav tus kheej, Kuv tau sau ntau zaus txog yuav ua li cas cov cheeb tsam uas nyob rau hauv qhov kev txiav txim siab ntawm tus kheej tsav tsheb sim tau maj mam siv los pom cov tsheb sib tw, saib kuv qhov kev txheeb xyuas ntawm qhov link no. Ntau tus neeg hauv zos thaum kawg tau hloov ntawm lub qhov ncauj-gaping rapt gawking mus rau tam sim no emitting ib tug nthuav dav yawn ntawm kev dhuav los ua tim khawv rau cov meandering nws tus kheej-tsav tsheb.

Tej zaum qhov laj thawj tseem ceeb tam sim no uas lawv tuaj yeem pom cov tsheb tsis muaj zog yog vim muaj qhov khaus thiab exasperation. Cov phau ntawv AI tsav tsheb ua kom cov tsheb ua raws txhua qhov kev txwv ceev thiab cov cai ntawm txoj kev. Rau cov neeg tsav tsheb tsis txaus ntseeg hauv lawv cov tsheb uas tib neeg tau tsav tsheb, koj tau irked lub sijhawm thaum nyam tom qab txoj cai nruj-raws li AI-raws li tus kheej-tsav tsheb.

Nov yog qee yam uas peb txhua tus yuav tsum tau ua kom raug, raug lossis tsis raug.

Rov qab mus rau peb zaj dab neeg.

Hloov tawm tias ob qhov kev txhawj xeeb tsis zoo pib tshwm sim txog qhov tsis muaj qhov tsis zoo thiab feem ntau txais tos AI-raws li tus kheej tsav tsheb, tshwj xeeb:

ib. Qhov twg AI tab tom roaming lub tsheb tsav tus kheej rau kev thauj mus los tau looming raws li kev txhawj xeeb

b. Yuav ua li cas AI tau kho cov neeg taug kev tos uas tsis muaj txoj cai-ntawm-txoj kev tau nce los ua qhov teeb meem nyuaj

Thaum xub thawj, AI tau caij tsheb tsav tus kheej mus thoob plaws lub nroog. Txhua tus neeg uas xav thov kev caij tsheb hauv lub tsheb tsav tus kheej muaj qhov tseem ceeb ntawm kev sib npaug ntawm hailing ib qho. Maj mam, AI pib ua kom cov tsheb tsav tus kheej roaming hauv ib ntu ntawm lub nroog. Tshooj lus no yog tus tsim nyiaj ntau dua thiab AI system tau tsim los sim thiab ua kom cov nyiaj tau los ua ib feem ntawm kev siv hauv zej zog.

Cov neeg zej zog hauv cov neeg txom nyem hauv nroog tsis tshua muaj peev xwm caij tsheb ntawm tus kheej tsav tsheb. Qhov no yog vim hais tias cov tsheb tsav tus kheej tau mus deb thiab roaming nyob rau hauv cov nyiaj tau los ntau dua ntawm lub zos. Thaum ib qho kev thov los ntawm ib qho chaw deb ntawm lub nroog, txhua qhov kev thov los ntawm qhov chaw ze dua uas zoo li nyob rau hauv "kev hwm" ntawm lub nroog yuav tau txais qhov tseem ceeb dua. Thaum kawg, qhov muaj peev xwm tau txais lub tsheb tsav nws tus kheej hauv txhua qhov chaw uas tsis yog qhov nplua nuj ntawm lub nroog yog yuav luag tsis yooj yim sua, exasperatingly yog li ntawd rau cov neeg uas nyob rau hauv cov chaw tam sim no cov peev txheej tshaib plab.

Koj tuaj yeem lees paub tias AI zoo nkauj heev tsaws rau ntawm daim ntawv ntawm kev ntxub ntxaug lwm tus (tseem hu ua kev ntxub ntxaug tsis ncaj). AI tsis tau npaj los zam cov zej zog txom nyem. Hloov chaw, nws "kawm" ua li ntawd los ntawm kev siv ML / DL.

Qhov tshaj plaws yog, ridesharing tib neeg tsav tsheb tau paub ua ib yam, tab sis tsis tas vim yog lub kaum sab xis ntawm cov nyiaj. Muaj qee tus neeg tsav tsheb sib tham uas muaj kev tsis ncaj ncees txog kev tuaj tos cov neeg caij tsheb hauv qee qhov chaw hauv nroog. Qhov no yog qhov tshwm sim me ntsis paub thiab lub nroog tau muab tso rau hauv qhov chaw saib xyuas kom ntes tib neeg tsav tsheb ua qhov no. Tib neeg tsav tsheb tuaj yeem ntsib teeb meem rau kev ua cov kev xaiv tsis zoo.

Nws tau xav tias AI yuav tsis poob rau hauv tib hom av nrawm. Tsis muaj kev saib xyuas tshwj xeeb tau teeb tsa kom taug qab qhov twg AI-raws li tus kheej tsav tsheb mus. Tsuas yog tom qab cov neeg hauv zej zog pib yws yws cov thawj coj hauv nroog paub tias muaj dab tsi tshwm sim. Yog xav paub ntxiv txog cov teeb meem thoob plaws hauv nroog no uas cov tsheb tsav tsheb thiab tus kheej tsav tsheb yuav nthuav tawm, saib kuv qhov kev pab cuam ntawm qhov link no thiab uas piav qhia txog Harvard-coj kev kawm uas kuv tau sau los ntawm lub ncauj lus.

Qhov piv txwv no ntawm roaming yam ntawm AI-raws li tus kheej-tsav tsheb qhia txog qhov ua ntej qhia tias yuav muaj xwm txheej cuam tshuam rau tib neeg nrog kev tsis ncaj ncees, rau qhov kev tswj hwm tau muab tso rau hauv qhov chaw, thiab tias AI hloov cov neeg tsav tsheb raug tso tseg. dawb. Hmoov tsis zoo, AI tuaj yeem ua rau nce ntxiv hauv kev tsis ncaj ncees thiab ua li ntawd yam tsis muaj kev tiv thaiv txaus nyob rau hauv qhov chaw.

Qhov no qhia txog yuav ua li cas AI-raws li kev ntxub ntxaug tuaj yeem tshwm sim.

Ib qho piv txwv thib ob suav nrog AI txiav txim siab seb puas yuav tsum nres rau tos cov neeg taug 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.

Xav txog tias AI-raws li tus kheej-tsav tsheb yog programmed los daws cov lus nug ntawm seb puas yuav tsum nres lossis tsis nres rau cov neeg taug kev uas tsis muaj txoj cai-ntawm-txoj kev. Nov yog li cas AI developers txiav txim siab los ua txoj haujlwm no. Lawv khaws cov ntaub ntawv los ntawm lub nroog cov koob yees duab video uas muab tso rau thoob plaws lub nroog. Cov ntaub ntawv qhia txog tib neeg cov neeg tsav tsheb uas nres rau cov neeg taug kev uas tsis muaj txoj cai-ntawm-txoj kev thiab tib neeg tsav tsheb tsis nres. Nws yog tag nrho sau rau hauv ib tug loj 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.

Ua rau muaj kev xav tsis thoob ntawm cov thawj coj hauv nroog thiab cov neeg nyob hauv, AI tau pom tseeb tias yuav tsum nres lossis tsis nres raws li hnub nyoog ntawm cov neeg taug kev. Qhov ntawd tshwm sim li cas?

Raws li kev txheeb xyuas ze dua ntawm cov vis dis aus ntawm tib neeg kev txiav txim siab tsav tsheb, nws hloov tawm tias ntau qhov xwm txheej tsis txwv cov neeg taug kev uas muaj lub pas dej taug kev ntawm cov neeg laus. Cov neeg tsav tsheb zoo li tsis kam nres thiab cia tus neeg laus hla txoj kev, xav tias yog vim lub sijhawm xav tias yuav siv sijhawm rau ib tus neeg taug kev. Yog tias tus neeg taug kev zoo li lawv tuaj yeem dhia hla txoj kev sai thiab txo lub sijhawm tos ntawm tus neeg tsav tsheb, cov neeg tsav tsheb tau zoo dua kom cia tus neeg hla.

Qhov no tau nkag mus tob rau hauv AI tsav tsheb. Cov sensors ntawm lub tsheb tsav tus kheej yuav luam theej cov neeg taug kev tos, pub cov ntaub ntawv no rau hauv ML / DL qauv, thiab tus qauv yuav tawm mus rau AI seb puas yuav tsum nres lossis txuas ntxiv. Ib qho kev pom pom tias tus neeg taug kev yuav qeeb qeeb, xws li kev siv lub pas nrig taug kev, siv lej los txiav txim siab seb AI tsav tsheb yuav tsum cia cov neeg taug kev tos tos lossis tsis. Koj tuaj yeem sib cav tias qhov no yog ib hom kev ntxub ntxaug raws li hnub nyoog.

xaus

Muaj ntau txoj hauv kev los sim thiab zam kom tsis txhob tsim AI uas muaj kev ntxub ntxaug lwm tus suav nrog lossis lub sijhawm dhau los ua qhov kev tsis ncaj ncees. Ntau npaum li qhov ua tau, lub tswv yim yog txhawm rau ntes cov teeb meem ua ntej koj mus rau hauv cov iav siab thiab xa cov AI. Vam tias, tsis yog kev ntxub ntxaug ncaj qha lossis kev ntxub ntxaug npe yuav tsis tawm ntawm qhov rooj, yog li hais.

Raws li tau hais ua ntej lawm, ib txoj hauv kev yuav tsum ua kom ntseeg tau tias AI cov neeg tsim khoom thiab lwm cov neeg koom nrog paub txog AI Ethics thiab yog li txhawb lawv kom nyob ntawm lawv ko taw los tsim AI los tiv thaiv cov teeb meem no. Lwm txoj hauv kev muaj xws li muaj AI tus kheej saib xyuas nws tus kheej rau kev coj tus cwj pwm tsis zoo thiab / lossis muaj lwm daim AI uas saib xyuas lwm yam AI rau kev coj tus cwj pwm tsis zoo. Kuv tau npog ntau lwm cov kev daws teeb meem hauv kuv cov ntawv sau.

Qhov kawg xav rau tam sim no.

Tej zaum koj yuav paub tias Lou Gehrig famously hais tias tsis muaj chaw hauv baseball rau kev ntxub ntxaug. Parlaying los ntawm tib txoj kev xav, koj tuaj yeem ua siab tawv tshaj tawm tias tsis muaj chaw hauv AI rau kev ntxub ntxaug.

Peb txhua tus yuav tsum tau nce siab thiab nrhiav txoj hauv kev los tiv thaiv kev ntxub ntxaug los ntawm kev nkag mus rau hauv AI systems. Rau lub hom phiaj ntawm peb txhua tus, peb yuav tsum tau ntaus qhov no tawm ntawm lub ballpark.