W dzisiejszych czasach sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz większą rolę w naszym codziennym życiu. Od asystentów głosowych po zaawansowane algorytmy analizujące dane, AI przekształca sposób, w jaki pracujemy, komunikujemy się i tworzymy treści. Jednak korzystanie z AI wiąże się również z wyzwaniami i ryzykiem.
Szybkie tempo rozwoju tej technologii i stosowanie jej w różnych dziedzinach życia, wymaga ciągłego aktualizowania wiedzy przez użytkowników. Ale także tworzenia systemowych zabezpieczeń przez usługodawców czy regulacji prawnych przez ustawodawców. Dlatego w niniejszym artykule skupimy się na wybranych problemach analizując je z różnych perspektyw.
Na początek warto zwrócić uwagę, że bezpieczne korzystanie z AI zaczyna się tak naprawdę od przestrzegania uniwersalnych zasad bezpieczeństwa w sieci np. ochrony prywatnych danych, ograniczonego zaufania do firm oferujących usługi cyfrowe czy zrozumienia zagrożeń związanych z dezinformacją. Ważna jest też wiedza, czym jest sztuczna inteligencja i jak działają, np. modele językowe, które są trenowane na ogromnych zbiorach danych. Zrozumienie tego procesu jest kluczowe, aby móc świadomie korzystać z tej technologii i unikać potencjalnych manipulacji.
Na początek – zrozum, czym jest i jak działa AI
Grafika 1. „Jak uczy się sztuczna inteligencja?” Wygenerowana przez AI za pomocą programu DALL·E.
Sztuczna inteligencja to dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji. Obejmuje m.in. rozpoznawanie mowy, analizę obrazów, podejmowanie decyzji i przetwarzanie języka naturalnego. AI próbuje naśladować zachowania inteligentnego człowieka. A ten potrafi zachowywać się w różnych sytuacjach nieszablonowo.
Uczenie się AI, zwane także treningiem modeli, polega na wykorzystaniu ogromnych zbiorów danych do nauki rozpoznawania wzorców i podejmowania decyzji. Proces ten obejmuje dostarczanie algorytmom tysięcy, a nawet milionów przykładów, na podstawie których AI uczy się przewidywać wyniki lub klasyfikować dane. W trakcie treningu model przechodzi przez iteracyjne cykle (zamknięte cykle wytwórcze dające w wyniku działającą wersję produktu), w których dostosowuje swoje parametry, aby minimalizować błąd predykcji. Algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują te dane do tworzenia reguł i wzorców, które mogą być stosowane do nowych, niewidzianych wcześniej danych (więcej na temat uczenia maszynowego możesz poczytać na stronie: https://www.sztucznainteligencja.org.pl/kurs/sztuczna-inteligencja-dla-poczatkujacych/jak-maszyna-sie-uczy/)
Dzięki temu AI staje się zdolne do wykonywania skomplikowanych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu czy prognozowanie trendów. I robi to z coraz większą precyzją. Kluczowe w tym procesie jest również walidowanie modeli na zbiorach testowych, aby upewnić się, że nie są one nadmiernie dopasowane do danych treningowych i potrafią generalizować swoją wiedzę do szerszego kontekstu.
Jednak ten proces niesie ze sobą pewne zagrożenia takie jak stronniczość i dyskryminacja (więcej o tym w rozdziale „Etyka i odpowiedzialność społeczna wprowadzania rozwiązań z AI), brak przejrzystości i zrozumiałości czy obawy o bezpieczeństwo danych.
Bezpieczeństwo danych i nasza prywatność
Grafika 2. „Ochrona prywatności”. Wygenerowana przez AI za pomocą programu DALL·E.
Proces uczenia AI wymaga dużych ilości danych, wśród których mogą być też dane osobowe. Gromadzenie, przechowywanie i przetwarzanie takich danych niesie ryzyko naruszenia prywatności oraz możliwość ich nieuprawnionego dostępu czy wycieku.
Użytkownicy często nie są świadomi, jakie dane są zbierane i jak będą wykorzystywane. Brak przejrzystości w zakresie zgody i informowania o praktykach dotyczących danych może prowadzić do naruszeń prywatności. Podczas przetwarzania danych w celu trenowania modeli AI, konieczne jest zachowanie anonimowości danych tam, gdzie to możliwe, oraz minimalizowanie ilości danych osobowych używanych w procesie.
Warto zwrócić uwagę także na wysłanie danych, w tym danych poufnych i firmowych, do modeli AI. Wiąże się to z istotnymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa i prywatności. Przede wszystkim, istnieje niebezpieczeństwo nieautoryzowanego dostępu do tych danych. Istnieje także ryzyko, że wgrane poufne dane mogą pojawić się w odpowiedziach modeli AI, co wynika z natury procesów uczenia maszynowego i sposobu przechowywania danych. Jeśli model AI jest nadmiernie dopasowany do danych treningowych, może zacząć zapamiętywać konkretne przykłady zamiast uczyć się ogólnych wzorców. W takim przypadku, model może nieświadomie generować fragmenty danych treningowych jako część swoich odpowiedzi. Poufne dane, takie jak fragmenty dokumentów, e-maile czy dane finansowe, mogą pojawić się w odpowiedziach modelu, co prowadzi do naruszenia prywatności i bezpieczeństwa. Jeśli dane poufne są używane bez odpowiednich mechanizmów ochrony, mogą one zostać bezpośrednio zapisane w wewnętrznej pamięci modelu. Modele AI powinny mieć wbudowane mechanizmy, które zapobiegają ujawnianiu poufnych informacji, takie jak techniki anonimizacji danych i filtrowania wyników.
Podsumowując, ryzyko, że poufne dane znajdą się w odpowiedziach modeli AI, jest realne i wynika z natury procesu uczenia maszynowego. Aby minimalizować to ryzyko, konieczne jest stosowanie odpowiednich technik ochrony prywatności, regularne audyty oraz szkolenie modeli na danych, które są wiarygodne.
Dlaczego AI nas „oszukuje”?
Grafika 3. „Halucynacje AI”. Wygenerowana przez AI za pomocą programu DALL·E
Halucynacje modeli językowych to zjawisko, w którym systemy sztucznej inteligencji, generują odpowiedzi, które są nieprawdziwe, nieścisłe lub całkowicie wymyślone. Te błędne odpowiedzi mogą przybierać formę realistycznie brzmiących, ale niepoprawnych faktów, co prowadzi do mylnych wniosków i potencjalnych problemów w zastosowaniach praktycznych. Problem ten jest szczególnie istotny w kontekście rosnącego zaufania do AI i jej coraz powszechniejszego stosowania w różnych dziedzinach życia.
Halucynacje mogą wynikać z kilku kluczowych przyczyn. Po pierwsze, modele językowe są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, które zawierają zarówno informacje prawdziwe, jak i fałszywe. Modele nie mają wbudowanej zdolności do rozróżniania faktów od fikcji, co może prowadzić do generowania błędnych informacji. Po drugie, algorytmy te są zaprojektowane do maksymalizacji spójności i płynności generowanego tekstu, a niekoniecznie do weryfikacji jego prawdziwości. W rezultacie, model może „halucynować" szczegóły, które brzmią przekonująco, ale nie mają oparcia w rzeczywistości.
Konsekwencje halucynacji modeli językowych są poważne i zróżnicowane. W kontekście medycznym, błędne informacje generowane przez AI mogą prowadzić do nieprawidłowych diagnoz lub zaleceń leczenia, co może zagrażać zdrowiu pacjentów. W dziedzinie finansów, halucynacje mogą skutkować błędnymi analizami i decyzjami inwestycyjnymi, prowadząc do znaczących strat finansowych. Ponadto, w sferze mediów i komunikacji, modele językowe mogą nieświadomie tworzyć i rozpowszechniać fałszywe wiadomości, co może prowadzić do dezinformacji.
Aby zminimalizować ryzyko halucynacji, naukowcy i inżynierowie opracowują różnorodne strategie. Jednym z podejść jest zastosowanie bardziej zaawansowanych technik walidacji danych wejściowych i wyjściowych, które pozwalają na filtrowanie i korektę błędnych informacji. Innym rozwiązaniem jest integracja systemów AI z bazami danych zawierającymi już zweryfikowane fakty, co pozwala na weryfikację generowanych odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Ponadto, rozwój wielu technik AI ma na celu zwiększenie przejrzystości i zrozumiałości procesów decyzyjnych modeli, co może pomóc w identyfikacji i korekcie potencjalnych halucynacji.
Etyczne aspekty związane z halucynacjami modeli językowych również wymagają uwagi. Firmy i instytucje korzystające z AI muszą być świadome potencjalnych zagrożeń i odpowiedzialności związanej z generowaniem błędnych informacji
Halucynacje modeli językowych stanowią poważne wyzwanie w kontekście rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji. Zrozumienie przyczyn, konsekwencji i strategii minimalizacji tego zjawiska jest kluczowe dla zapewnienia bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania AI w różnych dziedzinach
Dezinformacja zasilana AI
Grafika 4. „Dezinformacja a AI”. Wygenerowana przez AI za pomocą programu DALL·E.
Rozwój sztucznej inteligencji radykalnie zmienił krajobraz dezinformacji, czyniąc ją bardziej skuteczną, trudniejszą do wykrycia i jeszcze bardziej szkodliwą. Rozmawiając o dezinformacji w dobie rozwoju sztucznej inteligencji warto zwrócić uwagę na zaawansowane narzędzia tworzenia treści, które pozwalają na tworzenie wysoce realistycznych, ale fałszywych obrazów, filmów i dźwięków. Technologia deepfake, oparta na generatywnych sieciach neuronowych, umożliwia generowanie nagrań wideo i audio, które wyglądają i brzmią jak prawdziwe. Przykładowo, możliwe jest stworzenie filmu, w którym znana osoba mówi lub robi coś, czego nigdy nie zrobiła, co może być wykorzystywane do manipulowania opinią publiczną.
Pojawił się nowy rodzaj influencerów – tzw. influencerzy AI, czyli wirtualne postacie stworzone przez algorytmy. Te cyfrowe byty zdobywają popularność na platformach społecznościowych, gromadząc miliony obserwujących i angażując się w interakcje podobnie jak ich ludzkie odpowiedniki. Pomimo że nie istnieją fizycznie, mają zdolność do wywierania realnego wpływu na opinie i zachowania swoich fanów. Marki komercyjne coraz częściej współpracują z wirtualnymi influencerami, wykorzystując ich zasięgi i zdolność do generowania treści bez ograniczeń związanych z ludzkimi ograniczeniami. Ponadto, influencerzy AI mogą być programowani do promowania określonych wartości czy produktów w sposób bardzo precyzyjny i spersonalizowany, co czyni ich niezwykle skutecznymi narzędziami marketingowymi. Wzrost popularności tych cyfrowych postaci rodzi jednak pytania dotyczące etyki i transparentności, ponieważ granice między rzeczywistością a fikcją stają się coraz bardziej rozmyte, a użytkownicy mogą nie zawsze zdawać sobie sprawę, że mają do czynienia z tworem sztucznej inteligencji.
Drugie wyzwanie to automatyzacja działań. AI umożliwia masowe i automatyczne tworzenie treści, co zwiększa zasięg dezinformacyjnych kampanii. Algorytmy mogą generować setki lub tysiące fałszywych artykułów, komentarzy i postów w mediach społecznościowych w bardzo krótkim czasie, co utrudnia ich ręczne wykrywanie i usuwanie.
AI pozwala też na analizowanie dużych zbiorów danych o użytkownikach i tworzenie spersonalizowanych treści dezinformacyjnych. Dzięki temu, fałszywe informacje mogą być skierowane do określonych grup demograficznych lub indywidualnych osób, co zwiększa ich skuteczność. Takie precyzyjne targetowanie sprawia, że odbiorcy są bardziej podatni na manipulację, ponieważ treści są dostosowane do ich przekonań i emocji.
Zaawansowane algorytmy AI potrafią tworzyć treści, które są trudne do odróżnienia od prawdziwych nawet przez specjalistów. Tradycyjne metody wykrywania fałszywych informacji stają się mniej skuteczne, co wymusza rozwijanie nowych narzędzi i technik, takich jak systemy AI do wykrywania deepfake czy analiza kontekstu treści.
Zmiany te wymagają kompleksowych strategii, które łączą działania technologiczne, regulacyjne i edukacyjne w celu skutecznego przeciwdziałania nowoczesnym formom dezinformacji.
Etyka i odpowiedzialność społeczna wprowadzania rozwiązań z AI
Grafika 5. „Odpowiedzialność społeczna rozwoju AI”. Wygenerowana za pomocą programu DALL·E
Rozwój i zastosowanie sztucznej inteligencji niesie ze sobą ogromny potencjał transformacyjny, jednak wiąże się także z poważnymi wyzwaniami etycznymi i odpowiedzialnością społeczną. Wprowadzenie AI do różnych aspektów życia codziennego, biznesu i administracji publicznej wymaga przemyślanego podejścia, które uwzględnia zarówno korzyści, jak i potencjalne zagrożenia.
Jednym z problemów jest bezstronność i równość modeli AI, które muszą być wolne od uprzedzeń i dyskryminacji. Ich wykorzystanie nie może prowadzić do nierównego traktowania różnych grup społecznych. Generowane treści, zarówno tekstowe jak i graficzne, nie powinny faworyzować lub wykluczać żadnych grup społecznych, bez względu na to, w której części świata były trenowane.
Ważnym zagadnieniem jest zapewnienie, żeby autonomiczne systemy AI podejmowały decyzje zgodne z wartościami etycznymi i normami społecznymi. Jak zatem programować systemy autonomiczne, takie jak samochody autonomiczne, aby podejmowały decyzje w sytuacjach krytycznych (np. etyczne decyzje w przypadku nieuniknionych wypadków)? Kto ponosi odpowiedzialność za decyzje podjęte przez autonomiczne systemy AI w przypadku błędów lub szkód? Takich pytań w powyższym kontekście możemy zadać wiele. Warto się nad nimi zastanawiać na każdym etapie rozwoju AI, bez względu na to, czy jesteśmy twórcami czy użytkownikami. Przyjrzyjmy się niektórym z nich:
MEDYCYNA. Kiedy i w jakim stopniu lekarze powinni polegać na systemach AI przy podejmowaniu decyzji medycznych? Jak balansować między potencjalnymi korzyściami a ryzykiem błędów w diagnostyce i leczeniu, które mogą wynikać z zastosowania AI?
WOJSKOWOŚĆ. Kto ponosi odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez autonomiczne systemy wojskowe w sytuacjach konfliktowych?
SĄDOWNICTWO. Jak korzystać z systemów AI w celu wspomagania decyzji sądowych i egzekwowania prawa, unikając przy tym stronniczości i naruszeń praw człowieka?
EDUKACJA. Jakie dane uczniów można zbierać i w jaki sposób, aby personalizować proces nauczania bez naruszania ich prywatności?
MODERACJA TREŚCI. Jak kontrolować wykorzystanie AI do moderacji treści, aby unikać cenzury i jednocześnie przeciwdziałać dezinformacji i mowie nienawiści? Jakie algorytmy i zasady stosować, aby zapewnić równowagę między wolnością słowa a ochroną użytkowników przed szkodliwymi treściami? Jak można zapobiec przekraczaniu granic przy tworzeniu treści przez generatywne modele AI, takich jak pornografia na zdjęciach czy filmach? Jakie regulacje są potrzebne, aby kontrolować dostępność i użycie tych modeli na rynku?
WŁASNOŚĆ INTELEKTUALNA I RYNEK PRACY. Czy twórczość AI może być uznana za sztukę, a jeśli tak, kto powinien być uznany za jej autora? Jakie potoczą się prace legislacyjne związane z dostosowaniem prawa do wykorzystania generatywnej AI? Jakie są konsekwencje społeczne wykorzystania AI w kontekście praw autorskich, np. tak jak to było w 2023 r. w przypadku strajku scenarzystów w Hollywood, podczas którego twórcy obawiali się, że ich praca zostanie zastąpiona przez generatywne modele AI?
ETYKA I PRYWATNOŚĆ. Czy „ożywianie zmarłych” przy użyciu AI, np. poprzez tworzenie cyfrowych awatarów zmarłych osób, jest etyczne? Jakie są granice prywatności i zgody w takim kontekście? Jakie mogą być skutki wykorzystania takich danych?
Te dylematy etyczne pokazują, jak wiele złożonych i często konfliktowych kwestii pojawia się w kontekście rozwoju i wdrażania AI. Rozwiązanie tych problemów wymaga współpracy między różnymi sektorami społeczeństwa, w tym naukowcami, inżynierami, prawnikami, politykami oraz samymi użytkownikami technologii. Użytkownicy mają prawo wiedzieć, jak działają systemy AI i jakie decyzje są podejmowane na podstawie ich danych. Transparentność pomaga budować zaufanie i umożliwia identyfikację potencjalnych błędów lub nadużyć. Tworzenie i wdrażanie systemów AI wiąże się z odpowiedzialnością za potencjalne konsekwencje ich działania. Algorytmy muszą być projektowane w sposób etyczny, aby unikać dyskryminacji i nieuczciwości.
Regulacje prawne dot. AI
Korzystanie z AI wymaga współpracy międzynarodowej i odpowiednich regulacji prawnych. Globalne standardy i ramy regulacyjne mogą pomóc w zapewnieniu, że AI jest rozwijane i wykorzystywane w sposób bezpieczny i etyczny na całym świecie. Na świecie mamy różne próby regulacji prawnych dotyczące AI.
Unia Europejska jest jednym z liderów w regulacji AI. Komisja Europejska zaproponowała nowe przepisy dotyczące sztucznej inteligencji, znane jako „AI Act", który klasyfikuje systemy AI według poziomu ryzyka (minimalne, ograniczone, wysokie, niedopuszczalne) i wprowadza odpowiednie wymogi dla każdego poziomu ryzyka. Jego główne założenia to:
- Zakaz stosowania systemów AI o niedopuszczalnym poziomie ryzyka, takich jak systemy manipulacji zachowaniami lub wykorzystujące „socjalne punktowanie”.
- Wymogi dotyczące systemów o wysokim ryzyku, które muszą spełniać określone normy w zakresie przejrzystości, odpowiedzialności i bezpieczeństwa.
- Wymogi dotyczące przejrzystości w przypadku systemów AI, które oddziałują na ludzi (np. chatboty).
W Stanach Zjednoczonych prezydent Biden wydał Zarządzenie Wykonawcze mające na celu zapewnienie bezpiecznego, pewnego i godnego zaufania rozwoju oraz użytkowania sztucznej inteligencji (AI) w Stanach Zjednoczonych. To Zarządzenie Wykonawcze stanowi najobszerniejszą próbę regulacji AI przez rząd USA do tej pory i obejmuje kilka kluczowych obszarów i działań takich jak standardy bezpieczeństwa i ochrony, ochrona przed zagrożeniami AI, wsparcie pracowników czy promowanie równości i praw obywatelskich.
Także Chiny aktualnie regulują AI, z naciskiem na rozwój technologii oraz bezpieczeństwo narodowe. Planują działania na rzecz rozwoju AI, które zakładają, że Chiny staną się światowym liderem w dziedzinie AI do 2030 roku. Przyjęte regulacje dotyczą prywatności danych i cyberbezpieczeństwa.
Także inne kraje dostrzegają potrzebę regulacji i również wprowadzają swoje własne regulacje i wytyczne dotyczące AI.
Podsumowując, główne cele Unii Europejskiej obejmują ochronę praw podstawowych, zapewnienie bezpieczeństwa technologii AI oraz promowanie innowacji w zgodzie z wartościami europejskimi. W Stanach Zjednoczonych regulacje są bardziej skoncentrowane na promowaniu innowacji i konkurencji, z mniejszym naciskiem na ograniczenia w porównaniu do UE. Chiny przyjęły bardziej scentralizowane i strategiczne podejście do regulacji AI tworząc plan działania na rzecz rozwoju AI i skupiając się na bezpieczeństwie narodowym i kontroli.
Polityka AI w organizacji
Tworzenie zasad korzystania z narzędzi AI powinno także być określane na poziomie danej organizacji. W trosce o bezpieczeństwo poufnych danych, jasność zasad tworzenia treści i mając na celu unikanie nieporozumień czy łamania prawa, warto wdrożyć politykę AI w organizacji. Poniższe punkty są wskazówką, w jaki sposób stworzyć i jak sprawić, żeby kolejny dokument w organizacji nie był bezużyteczny.
1. Powołanie zespołu ds. AI w organizacji. Kluczowym krokiem jest powołanie dedykowanego zespołu ds. AI, który będzie odpowiedzialny za wdrażanie, monitorowanie i aktualizowanie polityki AI. Zespół mógłby składać się z ekspertów z różnych dziedzin, takich jak IT, prawo, etyka oraz przedstawicieli działów korzystających z AI.
2. Określenie, jakiego rodzaju AI będzie wykorzystywana w organizacji. Ważne jest, aby jasno zdefiniować, które technologie AI będą stosowane w organizacji. Należy określić cele ich wykorzystania oraz potencjalne zagrożenia, jakie mogą wynikać z ich wdrożenia. To pomoże w precyzyjnym dostosowaniu polityki AI do specyficznych potrzeb organizacji.
3. Stworzenie zestawu zasad. Opracowanie jasnych i zrozumiałych wytycznych dotyczących korzystania z AI jest niezbędne. Zasady te powinny obejmować aspekty etyczne, zgodność z prawem, ochronę danych oraz standardy dotyczące jakości i bezpieczeństwa generowanych treści. Wytyczne powinny być dostępne dla wszystkich pracowników i regularnie aktualizowane.
4. Zgodność z wewnętrznymi zasadami organizacji. Polityka AI musi być spójna z istniejącymi wewnętrznymi zasadami i procedurami organizacji.
5. Przeszkolenie pracowników. Aby zasady korzystania z AI były skuteczne, konieczne jest przeszkolenie pracowników. Szkolenia powinny obejmować zarówno teoretyczne aspekty korzystania z AI, jak i praktyczne umiejętności.
6. Aktualizowanie polityki uwzględniając rozwój AI. Świat technologii AI dynamicznie się rozwija, dlatego polityka AI w organizacji musi być regularnie aktualizowana. Zespół ds. AI powinien śledzić najnowsze trendy, badania i zmiany prawne, aby na bieżąco dostosowywać politykę do nowych wyzwań i możliwości.
Wdrożenie takich działań pomoże w stworzeniu skutecznej i praktycznej polityki AI, która będzie wspierać rozwój organizacji, minimalizując ryzyko związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Zacznij ochronę od siebie!
Grafika 6. „Bezpieczne użytkowanie AI”. Wygenerowana za pomocą programu DALL·E
Same regulacje oczywiście nie sprawią, że jako użytkownicy końcowi usług wykorzystujących AI możemy wyłączyć swoją czujność. Nasza świadomość i wiedza dotycząca zagrożeń jest kluczowa, by podejmować odpowiednie środki ostrożności. Przedstawiamy kilka wskazówek, które sprawią, że korzystanie z AI będzie bezpieczniejsze.
Wskazówki dla użytkowników narzędzi AI:
Wpływ bazy danych na wyniki. Ważne jest, na jakiej bazie danych (zarówno pod względem liczby przykładów, jak i jakości) uczony był model. Ma to wpływ na wyniki, które nam dostarcza.
Możemy jedynie sterować zachowaniem modelu, ale nie mamy pewności, że wygenerowany rezultat zawsze będzie zgodny z naszymi założeniami.
Sprawdzanie usługodawców i bezpieczeństwo informacji poufnych. Zawsze należy mieć świadomość, kto oferuje nam narzędzie z AI. Wszelkie informacje udostępniane w ramach narzędzi AI, takich jak chatboty, mogą być przetwarzane i przechowywane. Należy pamiętać, żeby świadomie udostępniać dane, zarówno w ramach poleceń (promptów) czy załączanych plików. Szczególnie jeśli dotyczy to informacji poufnych (danych osobowych czy tajemnic przedsiębiorstwa/organizacji).
Podnoszenie swoich kompetencji cyfrowych. Użytkownicy powinni być świadomi zagrożeń związanych z korzystaniem z narzędzi AI, takich jak możliwość dezinformacji, phishingu czy innych form cyberataków. Edukacja w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego jest kluczowa.
Dostosowanie narzędzi. Należy pamiętać, że możemy dostosować narzędzia do swoich preferencji. Jeśli na przykład nie chcemy „karmić” modelu językowego swoimi danymi, możemy odznaczyć odpowiednią funkcję w ustawieniach.
Grafika 7. Zrzut ekranu z okna powitalnego ChatGPT firmy OpenAI.
Zakończenie
Problematyka związana z AI obejmuje szereg istotnych zagadnień. Podsumujmy zatem najważniejsze wątki poruszone w artykule:
- Prywatność danych jest fundamentalnym wyzwaniem, wymagającym rygorystycznych zasad dotyczących ich ochrony. Dezinformacja, w tym generowanie fake news, stanowi kolejne poważne zagrożenie, które wymaga zaawansowanych technologii wykrywających oraz edukacji społeczeństwa.
- Stronniczość i dyskryminacja podczas uczenia modeli to kolejne ważne kwestie, które należy monitorować i kontrolować. Regulacja i kontrola AI przez rządy i organizacje międzynarodowe są niezbędne, aby technologia ta była rozwijana w sposób odpowiedzialny.
- Odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez systemy AI musi być jasno określona, a budowanie zaufania do systemów AI wymaga transparentności i skutecznego zarządzania ryzykiem. Transparentność algorytmów i procesów uczenia modeli jest kluczowa dla zrozumienia, jak AI podejmuje decyzje, i zwiększenia zaufania do tych systemów.
Ważną kwestią jest edukacja użytkowników na temat AI. Umiejętność współpracy człowieka z AI będzie niosła, np. nowe możliwości na rynku pracy, ale też optymalizację zadań, które wykonujemy ucząc się czy pracując. Możliwości te niosą jednocześnie ryzyka, dlatego użytkownicy powinni być świadomi, jak działa AI, jakie są potencjalne zagrożenia i jak mogą chronić swoje dane oraz prywatność. Podnoszenie świadomości w tym zakresie to zadania nie tylko dla systemu edukacji, ale także dla pracodawców.
Jesteśmy świadkami kolejnego etapu transformacji cyfrowej, który będzie lub już jest znaczącą zmianą społeczną. Warto zwrócić uwagę, że przewrotnie zagrożeniem dla społeczeństw może być również niewykorzystanie potencjału AI, co może prowadzić do stagnacji i utraty konkurencyjności przez państwa czy organizacje. Aby w pełni skorzystać z możliwości, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja, konieczne jest wdrażanie odpowiedzialnych, bezpiecznych i etycznych praktyk.
