도시가 편향되지 않은 AI 알고리즘을 활용하여 선도 기술을 배포하는 방법

오늘날 거의 모든 우리의 삶의 측면은 온라인 네트워크의 일부와 관련이 있습니다. 이것은 우리의 삶의 많은 영역을 개선했지만, 예를 들어 우리가 언제든지 정보를 제공할 수 있는 휴대폰을 가지고 다니는 것과 같은 방식으로, 또한 특정 위험을 가집니다.

이러한 위험은 전통적인 해킹과 데이터 침해를 넘어섭니다. 예를 들어, 우리의 은행 계정과 같은 곳입니다. 내가 여기서 말하고 싶은 것은 우리의 삶의 많은 부분이 현재 인공 지능(AI)이 사용하는 알고리즘의 영향을 받고 있다는 것입니다. 우리는 이 AI가 우리의 최선의 интерес을 위한 알고리즘을 사용한다고 가정합니다. 그러나 이러한 알고리즘에 잘못된 유형의 편향이 들어가면 어떻게 될까요? 특정 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?

편향된 알고리즘이 AI 시스템에 침투할 때 무슨 일이 일어날까요?

다른 예를 들어, YouTube에서 AI 알고리즘이 거의 70%의 모든 비디오를 추천하며, Instagram과 TikTok과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서는 그 비율이 훨씬 더 높습니다. 이러한 AI 알고리즘은 사용자가 관심 있는 콘텐츠를 찾는 데 도움을 줄 수 있지만, 심각한 개인 정보 보호 문제를 제기하며, 일부 추천되는 콘텐츠는 잘못된 정보 또는 특정 관점을 내세우는 경우 심지어 위험할 수 있습니다.

잘 균형 잡힌, 적응 가능한 AI를 만드는 것은 어려운 기술적 및 사회적 작업이지만, 가장 중요한 작업 중 하나입니다.

AI가 사회적 규범과 온라인 사용 패턴에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 반면, 기술의 긍정적인 영향을 중점적으로 살펴보는 것은 이해할 수 있습니다. 온라인 소스는 우리 사회에重大한 영향을 미치며, 온라인 알고리즘의 편향은 의도치 않게 부정의를 조장하고, 사람들의 믿음을 형성하며, 잘못된 정보를 퍼뜨리고, 다양한 그룹 사이의 갈등을 조장할 수 있습니다.

이것이 “나쁨” AI가真正로重大한 결과를 초래할 수 있는 곳입니다.

편향된 AI가 교차로에 미치는 부정적인 영향

교차로를 예로 들어 보겠습니다. 교차로의 긴 대기 시간은 새로운 AI 기술이 도입됨에 따라 점점 사라지고 있습니다. 이러한 교통 우선 솔루션은 실시간 교통 데이터를 사용하여 교통 패턴의 변경에 따라 신호를 조정하여 교통을 원활하게 유지하고 혼잡을 줄입니다.

시스템은 딥 러닝을 사용하여 프로그램이 잘 작동하지 않는 경우 다른 방식으로 시도하거나 진행 상황을 계속 개선합니다.

훌륭한 아이디어로 들리나요? 그러나 교통 센서 기술에 내장된 AI 알고리즘이 시간이 지남에 따라 편향된 알고리즘에 의해 특정 유형의 차량을 다른 차량보다 우선순위로 설정하는 경우 어떻게 될까요?

이것이 “나쁨” AI가 우리의 삶의 매우 중요한 부분에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 곳입니다.

예를 들어, 이러한 AI 기반 교통 우선 시스템은 연결된 차량 기술의 힘을 활용하는 더 큰 지능형 교통 시스템(ITS)의 일부입니다. ITS 시스템은 운영되는 클라우드 기반 데이터 공유 플랫폼만큼 좋으며, 모든 플랫폼이 동일하게 생성되지 않습니다.

AI 알고리즘에서 편향성 제거

이러한 데이터 공유 플랫폼은 매우 효과적으로 입증되었지만, 교통 시스템을 감독하는 도시와 지방 자치 단체가 편향된 알고리즘이 참여하지 않는 적절한 데이터 공유를 위해 열린 경우에만如此합니다. 불행히도, 많은 지방 자치 단체는 “개방형 아키텍처”라고 주장하는 하드웨어 및 장치 공급자와의 계약에 묶여 있으며, 이러한 도시들은真正로 클라우드 기반 플랫폼이 제공할 수 있는 가능성에서 자신을 제한합니다.

클라우드 기반 교통 우선 시스템은 시스템의 전반적인 그림을 고려하여 편향되지 않은 데이터 중심의 기계 학습을 사용하여 교통 차량에 적절한 시간에 녹색 신호를 부여하는 최적의 시간을 예측합니다. 이는 교차로를 교차하는 경로와의 간섭을 최소화하고 동시에 연속적인 운전의 가능성을 최대화합니다. 더 중요한 것은, 중립적인 클라우드 기반 플랫폼이 도시가 편향되지 않은 원천에서 오는 편향 없이 최대 교통 가능성을 위한 지속적으로 업데이트되는 시스템을 활용할 수 있도록 보장합니다.

이 기술이 이제 손에 닿을 수 있게 되면서, 도시, 개발자, 지방 자치 단체는 모든 지역의 모든 사람을 위해 공정하고 공평하게 이익을 제공하는 지능형 교통 네트워크를 구축하기 위해 필요한 기술을 가지고 있습니다.

산호세 시와 같은 지역은現在 AI의 이점을 활용하여 시민들에게 서비스를 제공합니다. 시가 AI 도구를 더욱 많이 사용함에 따라, 그 AI 시스템이 효과적이고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 더욱 중요해집니다. 디지털 개인 정보 보호 사무소(DPO)는 시의 AI 기반 기술 수집이 정확하게 작동하며, 편향을 최소화하며, 신뢰할 수 있는지 확인하기 위해 특정 검토 프로세스를 따릅니다.

이 지역에서 우리는 구글과 같은 회사와 함께 편향되지 않은 알고리즘으로 인해 도시 전역의 기술 배포에 참여하는 소수의 승인된 AI 벤더 중 하나입니다. 더욱 많은 AI 기술이 개발됨에 따라, 그것들이真正로 공정하고 공평한 지역 시정 서비스의 이익을 위해 편향되지 않은 알고리즘으로 구축되는지 확인하는 것이 특히 중요할 것입니다.