ผลกระทบทางสังคมของ Generative AI: ข้อดีและข้อเสีย

ในปัจจุบัน Generative AI มีพลังในการเปลี่ยนแปลงสังคมในหลายด้าน ตั้งแต่เทคโนโลยีสารสนเทศและด้านการแพทย์ ไปจนถึงการค้าปลีกและศิลปะ ซึ่งเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา

ตามรายงานของ eMarketer Generative AI มีการใช้งานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยคาดว่าจะมีผู้ใช้มากกว่า 100 ล้านคนในสหรัฐอเมริกาเพียงอย่างเดียวภายใน 4 ปีแรกของการเปิดตัว ดังนั้นจึงจำเป็นต้องประเมินผลกระทบทางสังคมของเทคโนโลยีนี้

แม้ว่าจะมีผลกระทบด้านบวก เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพ การเพิ่มผลผลิต และผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ แต่ก็มีข้อกังวลเกี่ยวกับการใช้ระบบ AI ที่มีพลังในการสร้างสรรค์

บทความนี้จะพิจารณาว่า Generative AI จะเปลี่ยนแปลงบรรทัดฐาน sociales และท้าทายขอบเขตทางจริยธรรมและสังคม และประเมินความจำเป็นในการสร้างกรอบการกำกับดูแลเพื่อจัดการผลกระทบทางสังคม

วิธีการที่ Generative AI ส่งผลกระทบต่อเรา

Generative AI มีผลกระทบอย่างมากต่อชีวิตของเรา โดยเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินงานและโต้ตอบกับโลกดิจิทัล

มาดูกันว่าผลกระทบด้านบวกและด้านลบของ Generative AI ต่อสังคมคืออะไร

ด้านดี

ในเวลาเพียงไม่กี่ปีหลังจากการเปิดตัว Generative AI ได้เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานทางธุรกิจและเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการสร้างสรรค์ โดยสัญญาว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงพลวัตของตลาด

มาดูกันว่าผลกระทบด้านบวกของ Generative AI ต่อสังคมคืออะไร

1. ขั้นตอนธุรกิจที่รวดเร็ว

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า Generative AI จะช่วยลดค่าใช้จ่าย SG&A (การขาย การทั่วไป และการบริหาร) 40%

Generative AI ช่วยเร่ง การบริหารจัดการกระบวนการทางธุรกิจ โดยการทำให้กระบวนการทำงานที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ ส่งเสริมนวัตกรรม และลดภาระงานด้วยมือ ตัวอย่างเช่น ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล โมเดลอย่าง Google’s BigQuery ML ช่วยเร่งกระบวนการในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ดังนั้นธุรกิจจึงสามารถเพลิดเพลินไปกับการวิเคราะห์ตลาดที่ดีขึ้นและเวลาในการเข้าสู่ตลาดที่เร็วขึ้น

2. การสร้างสรรค์ nội dungที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น

มากกว่า 50% ของผู้ทำการตลาด ให้เครดิต Generative AI สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพในการมีส่วนร่วม การแปลง และรอบการสร้างสรรค์ที่เร็วขึ้น

นอกจากนี้ เครื่องมือ Generative AI ได้ทำให้ การสร้างสรรค์ nội dung เป็นไปอย่างอัตโนมัติ ทำให้สามารถเข้าถึงสิ่งเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น เครื่องมืออย่าง Canva และ Midjourney ใช้ Generative AI เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สร้างกราฟิกและภาพที่น่าดึงดูดได้อย่างง่ายดาย

และเครื่องมืออย่าง ChatGPT ช่วยให้สามารถสร้างไอเดีย nội dungตามคำแนะนำของผู้ใช้เกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้และขยายการเข้าถึงของ nội dungสร้างสรรค์ โดยเชื่อมโยงผู้สร้างสรรค์และผู้ประกอบการกับกลุ่มเป้าหมายทั่วโลก

3. ความรู้ที่อยู่ใน tầmมือ

Knewton’s พบว่านักเรียนที่ใช้โปรแกรมการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนด้วย AI มีการปรับปรุงคะแนนการทดสอบถึง 62%

Generative AI นำความรู้มาไว้ใน tầmมือของเรา โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT หรือ Bard.ai ซึ่งสามารถตอบคำถาม สร้างสรรค์ nội dung และแปลภาษา ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นส่วนตัว นอกจากนี้ยังเสริมสร้างการศึกษา โดยให้การอบรมส่วนตัวและประสบการณ์การเรียนรู้ที่ปรับเปลี่ยนได้ตลอดการเดินทางทางการศึกษา

ตัวอย่างเช่น Khanmigo ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI ของ Khan Academy ทำหน้าที่เป็นโค้ชการเขียนสำหรับการเรียนรู้การเขียนโค้ดและให้คำแนะนำสำหรับนักเรียนในการศึกษา การถกเถียง และการทำงานร่วมกัน

ด้านลบ

แม้ว่าจะมีผลกระทบด้านบวก แต่ก็มีข้อท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Generative AI อย่างแพร่หลาย

มาดูกันว่าผลกระทบด้านลบของ Generative AI ต่อสังคมคืออะไร

1. การขาดการควบคุมคุณภาพ

คนสามารถมองว่าผลลัพธ์ของโมเดล Generative AI เป็นความจริงที่เป็นกลาง โดยไม่สนใจความเป็นไปได้ของความไม่ถูกต้อง เช่น การหลอกลวง ซึ่งสามารถทำให้ความไว้วางใจในแหล่งข้อมูลข้อมูลลดลง และช่วยให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องแพร่กระจาย ซึ่งจะส่งผลต่อการรับรู้ของสังคมและการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องของ AI ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องและความถูกต้องของ nội dungที่สร้างโดย AI

ความซับซ้อนของการควบคุมผลลัพธ์ของโมเดล AI แต่ละตัวทำให้ยากต่อการควบคุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคำแนะนำของผู้ใช้อาจสร้าง nội dungที่เป็นอันตรายโดยไม่ตั้งใจ

2. AI ที่มีอคติ

Generative AI มีคุณภาพเท่ากับข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม อคติสามารถเกิดขึ้นได้ที่任何ขั้นตอน ตั้งแต่การเก็บข้อมูลไปจนถึงการนำโมเดลไปใช้ โดยไม่สามารถแสดงถึงความหลากหลายของประชากรทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบภาพมากกว่า 5,000 ภาพจาก Stable Diffusion พบว่าโมเดลนี้เพิ่มความไม่เท่าเทียมกันทางเชื้อชาติและเพศ ในการวิเคราะห์นี้ โมเดล text-to-image ของ Stable Diffusion แสดงถึงชายผิวขาวเป็น CEO และผู้หญิงในบทบาทที่ต่ำกว่า นอกจากนี้ยังทำให้คนผิวดำถูกมองในแง่ลบและผู้หญิงผิวดำในงานที่ต่ำกว่า

การแก้ไขปัญหานี้ต้องยอมรับอคติของข้อมูลและนำกรอบการกำกับดูแลที่เข้มแข็งตลอดวงจรชีวิตของ AI เพื่อให้แน่ใจถึงความยุติธรรมและความรับผิดชอบในระบบ AI ที่สร้างสรรค์

3. การแพร่กระจายของความเท็จ

Deepfakes และข้อมูลที่ไม่ถูกต้องที่สร้างโดยโมเดล Generative AI สามารถมีอิทธิพลต่อผู้คนและบิดเบือนความคิดเห็นของสาธารณชน นอกจากนี้ Deepfakes ยังสามารถกระตุ้นให้เกิดความขัดแย้งและก่อให้เกิดภัยคุกคามที่ชัดเจนต่อความมั่นคงแห่งชาติ

การแพร่กระจายของ nội dungเท็จที่ไม่ได้รับการตรวจสอบบนอินเทอร์เน็ตส่งผลเสียต่อผู้คนหลายล้านคนและกระตุ้นให้เกิดความไม่สงบทางการเมือง ศาสนา และสังคม

สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามเร่งด่วนเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของข้อมูลที่สร้างโดย AI

4. ไม่มีกรอบการทำงานสำหรับการกำหนดความเป็นเจ้าของ

ปัจจุบันยังไม่มีกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการกำหนดความเป็นเจ้าของของ nội dungที่สร้างโดย AI

ตัวอย่างเช่น ในคดีทางกฎหมายที่เริ่มต้นในปลายปี 2022 ซึ่งรู้จักกันในนาม Andersen v. Stability AI et al นักศิลปินสามคนร่วมมือกันในการฟ้องร้องต่อแพลตฟอร์ม AI ที่สร้างสรรค์หลายแห่ง

คดีนี้อ้างว่าระบบ AI เหล่านี้ใช้ผลงานเดิมของศิลปินโดยไม่ได้รับอนุญาตที่จำเป็น ศิลปินเหล่านั้นแย้งว่าแพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้แบบจำลองที่เป็นเอกลักษณ์ของพวกเขาในการฝึกอบรม AI ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างผลงานที่อาจไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่เพียงพอจากผลงานที่ได้รับการคุ้มครองเดิม

นอกจากนี้ Generative AI ทำให้สามารถสร้าง nội dungได้ทั่วไป และคุณค่าที่สร้างโดยมืออาชีพในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์กลายเป็นเรื่องที่ต้องคำนึงถึง

การควบคุมผลกระทบทางสังคมของ Generative AI

Generative AI ยังไม่มีกรอบการกำกับดูแลที่ครอบคลุม ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นทั้งเชิงบวกและเชิงลบต่อสังคม

ผู้มีบทบาทสำคัญหลายคนกำลังสนับสนุนการสร้างกรอบการกำกับดูแลที่เข้มแข็ง

ตัวอย่างเช่น สหภาพยุโรป ได้เสนอกรอบการกำกับดูแล AI แรกๆ เพื่อสร้างความไว้วางใจ ซึ่งคาดว่าจะได้รับการยอมรับในปี 2024 โดยมีกรอบการทำงานที่มีการปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี

นอกจากนี้ยังเสนอให้มีการกำหนดภาระผูกพันสำหรับผู้ใช้และผู้ให้บริการ และการประเมินความสอดคล้องก่อนการตลาดภายใต้โครงสร้างการกำกับดูแลที่กำหนด

และ Ada Lovelace Institute ซึ่งเป็นผู้สนับสนุนการกำกับดูแล AI ได้รายงานเกี่ยวกับความสำคัญของการกำกับดูแลที่ออกแบบมาอย่างดีเพื่อป้องกันการรวมอำนาจ และรับประกันการเข้าถึงและกลไกการฟ้องร้อง

การนำกรอบการกำกับดูแลไปใช้จะเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการจัดการกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ Generative AI โดยมีอิทธิพลที่ลึกซึ้งต่อสังคม เทคโนโลยีนี้ต้องการการดูแลอย่างรอบคอบ การกำกับดูแล และการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นอย่างต่อเนื่องระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

เพื่อติดตามข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับ AI และผลกระทบทางสังคมและกรอบการกำกับดูแล ให้เยี่ยมชม Unite.ai