Impactul social al IA generativă: beneficii și amenințări

Astăzi, AI generativă deține puterea de transformare în diferite aspecte ale societății. Influența sa se extinde de la tehnologia informației și asistența medicală la retail și arte, pătrunzând în viața noastră de zi cu zi. 

Conform eMarketer, IA generativă arată o adoptare timpurie, cu un număr estimat de 100 de milioane sau mai mulți utilizatori numai în SUA în primii patru ani. Prin urmare, este vital să se evalueze impactul social al acestei tehnologii.   

Deși promite o eficiență sporită, productivitate și beneficii economice, există și preocupări cu privire la utilizarea etică a sistemelor generative alimentate de AI. 

Acest articol examinează modul în care IA generativă redefinește normele, provoacă granițele etice și societale și evaluează necesitatea unui cadru de reglementare pentru a gestiona impactul social. 

Cât de generativă ne afectează IA

Inteligența artificială generativă a avut un impact semnificativ asupra vieților noastre, transformând modul în care operăm și interacționăm cu lumea digitală. 

Să explorăm câteva dintre efectele sale sociale pozitive și negative. 

Bun

În doar câțiva ani de la introducerea sa, Generative AI a transformat operațiunile de afaceri și a deschis noi căi pentru creativitate, promițând câștiguri de eficiență și o dinamică îmbunătățită a pieței. 

Să discutăm despre impactul său social pozitiv:

1. Proceduri rapide de afaceri

În următorii câțiva ani, Generative AI poate reduce costurile SG&A (Vânzare, General și Administrativ) costă cu 40%.

AI generativ accelerează managementul proceselor de afaceri prin automatizarea sarcinilor complexe, promovarea inovației și reducerea volumului de lucru manual. De exemplu, în analiza datelor, modele precum Google BigQuery ML accelerați procesul de extragere a informațiilor din seturi mari de date. 

Drept urmare, companiile se bucură de o analiză mai bună a pieței și de un time-to-market mai rapid.

2. Faceți conținutul creativ mai accesibil

Peste 50% din comercianți credit AI generativ pentru performanțe îmbunătățite în implicare, conversii și cicluri creative mai rapide. 

În plus, instrumentele AI generative s-au automatizat crearea de conținut, realizând elemente precum imagini, audio, video etc., la doar un simplu clic distanță. De exemplu, instrumente precum Canva și Mijlocul călătoriei folosiți IA generativă pentru a ajuta utilizatorii să creeze fără efort grafice atractive din punct de vedere vizual și imagini puternice. 

De asemenea, instrumente precum Chat GPT ajuta la brainstorming idei de conținut pe baza solicitărilor utilizatorilor despre publicul țintă. Acest lucru îmbunătățește experiența utilizatorului și extinde acoperirea conținutului creativ, conectând artiștii și antreprenorii direct cu un public global.

3. Cunoașterea la îndemână

NewtonStudiul lui dezvăluie că studenții care utilizează programe de învățare adaptivă bazate pe inteligență artificială au demonstrat o îmbunătățire remarcabilă cu 62% a scorurilor la teste.

AI generativ aduce cunoștințe accesului nostru imediat cu modele de limbaj mari (LLM) precum ChatGPT sau Bard.ai. Ei răspund la întrebări, generează conținut și traduc limbi, făcând recuperarea informațiilor eficientă și personalizată. În plus, împuternicește educația, oferind îndrumare personalizată și experiențe de învățare personalizate pentru a îmbogăți călătoria educațională cu auto-învățare continuă. 

De exemplu, Khanfriend, un instrument bazat pe inteligență artificială de la Khan Academy, acționează ca un antrenor de scriere pentru a învăța să codificați și oferă instrucțiuni pentru a ghida studenții în studiu, dezbatere și colaborare.

Răul

În ciuda impactului pozitiv, există și provocări legate de utilizarea pe scară largă a IA generativă. 

Să explorăm impactul social negativ al acestuia: 

1. Lipsa controlului calității

Oamenii pot percepe rezultatele modelelor AI generative ca un adevăr obiectiv, trecând cu vederea potențialul de inexactități, cum ar fi halucinații. Acest lucru poate eroda încrederea în sursele de informații și poate contribui la răspândirea dezinformării, având un impact asupra percepțiilor societății și luării deciziilor.

Rezultatele inexacte ale AI ridică îngrijorări cu privire la autenticitatea și acuratețea conținutului generat de AI. În timp ce cadrele de reglementare existente se concentrează în primul rând pe confidențialitatea și securitatea datelor, este dificil să antrenezi modele pentru a gestiona fiecare scenariu posibil. 

Această complexitate face ca reglarea rezultatelor fiecărui model să fie dificilă, mai ales acolo unde solicitările utilizatorului pot genera din neatenție conținut dăunător. 

2. IA părtinitoare

AI generativ este la fel de bun ca datele pe care este antrenat. Prejudecățile se pot strecura în orice etapă, de la colectarea datelor până la implementarea modelului, reprezentând incorect diversitatea populației totale. 

De exemplu, examinând peste 5,000 de imagini din Stable Diffusion dezvăluie că amplifică inegalitățile rasiale și de gen. În această analiză, Stable Diffusion, un model text-to-image, a descris bărbații albi ca directori executivi și femei în roluri subordonate. În mod tulburător, a stereotipat și bărbații cu pielea întunecată cu crime și femeile cu pielea întunecată cu locuri de muncă modeste. 

Abordarea acestor provocări necesită recunoașterea părtinirii datelor și implementarea unor cadre de reglementare robuste pe tot parcursul ciclului de viață al AI pentru a asigura corectitudinea și responsabilitatea în sistemele generatoare de AI.

3. Proliferarea falsului

Deepfakes iar dezinformarea creată cu modelele AI generative poate influența masele și poate manipula opinia publică. Mai mult, Deepfakes poate incita conflicte armate, prezentând o amenințare distinctă atât pentru securitatea națională externă, cât și pentru cea internă.

Diseminarea necontrolată a conținutului fals pe internet are un impact negativ asupra milioanelor și alimentează discordia politică, religioasă și socială. De exemplu, în 2019, un presupus deepfake a jucat un rol într-o tentativă de lovitură de stat în Gabon.

Acest lucru ridică întrebări urgente cu privire la implicațiile etice ale informațiilor generate de AI.

4. Fără cadru pentru definirea proprietății

În prezent, nu există un cadru cuprinzător pentru definirea dreptului de proprietate asupra conținutului generat de AI. Întrebarea cui deține datele generate și procesate de sistemele AI rămâne nerezolvată. 

De exemplu, într-un caz juridic inițiat la sfârșitul anului 2022, cunoscut sub numele Andersen v. Stability AI și colab., trei artiști și-au unit forțele pentru a introduce un proces colectiv împotriva diferitelor platforme Generative AI. 

Procesul a susținut că aceste sisteme AI au folosit lucrările originale ale artiștilor fără a obține licențele necesare. Artiștii susțin că aceste platforme și-au folosit stilurile unice pentru a antrena AI, permițând utilizatorilor să genereze lucrări care ar putea să nu aibă suficientă transformare din creațiile lor protejate existente.

În plus, AI generativă permite generarea de conținut pe scară largă, iar valoarea generată de profesioniștii umani în industriile creative devine discutabilă. De asemenea, contestă definirea și protecția drepturilor de proprietate intelectuală.

Reglementarea impactului social al IA generativă

Inteligența artificială generativă nu are un cadru de reglementare cuprinzător, ridicând îngrijorări cu privire la potențialul său de impact atât constructiv, cât și negativ asupra societății. 

Părțile interesate influente pledează pentru stabilirea unor cadre de reglementare robuste.

De exemplu, Uniunea Europeană a propus primul cadru de reglementare AI care să insufle încredere, care este de așteptat să fie adoptat în 2024. Cu o abordare pregătită pentru viitor, acest cadru are reguli legate de aplicațiile AI care se pot adapta la schimbările tehnologice. 

De asemenea, propune stabilirea de obligații pentru utilizatori și furnizori, sugerând evaluări ale conformității înainte de introducere pe piață și propune aplicarea după introducere pe piață în cadrul unei structuri de guvernanță definite.

În plus, Institutul Ada Lovelace, un susținător al reglementării AI, a raportat despre importanța unei reglementări bine concepute pentru a preveni concentrarea puterii, pentru a asigura accesul, pentru a oferi mecanisme de despăgubire și pentru a maximiza beneficiile.

Implementarea cadrelor de reglementare ar reprezenta un pas substanțial în abordarea riscurilor asociate AI generativă. Cu o influență profundă asupra societății, această tehnologie are nevoie de supraveghere, reglementare atentă și un dialog permanent între părțile interesate.  

Pentru a fi la curent cu cele mai recente progrese în AI, impactul social al acesteia și cadrele de reglementare, vizitați Unite.ai.