Yapay Zekanın Bizim İçin Ne Yapabileceği Değil, Bizim Yapay Zeka İçin Ne Yapabileceğimiz Önemlidir

Çoğu kişi yapay zekayı (YZ) tek yönlü bir mercekten görüyor. Teknoloji yalnızca insanlara hizmet etmek ve yeni verimlilik, doğruluk ve üretkenlik seviyelerine ulaşmak için var. Peki ya denklemin yarısını kaçırıyorsak? Ve ya bunu yaparak yalnızca teknolojinin kusurlarını büyütüyorsak?

Yapay zeka henüz emekleme aşamasındadır ve akıl yürütme, veri kalitesi ve güven, değer ve teşvikler gibi kavramları anlama konusunda hala önemli sınırlamalarla karşı karşıyadır. Mevcut yetenekler ile gerçek "zeka" arasındaki uçurum önemlidir. İyi haber mi? Yapay zekanın pasif tüketicileri olmaktansa aktif işbirlikçileri olarak bunu değiştirebiliriz.

İnsanlar daha iyi muhakeme çerçeveleri sağlayarak, kaliteli veri sağlayarak ve güven boşluğunu kapatarak akıllı evrimin anahtarını elinde tutar. Sonuç olarak, insan ve makine kazan-kazan için yan yana çalışabilir - daha iyi iş birliği daha iyi veri ve daha iyi sonuçlar üretir.

Daha simbiyotik bir ilişkinin nasıl olabileceğini ve ortaklar olarak anlamlı bir iş birliğinin yapay zeka denkleminin her iki tarafına nasıl fayda sağlayabileceğini düşünelim.

İnsan ve makine arasındaki gerekli ilişki

Yapay zeka şüphesiz geniş veri kümelerini analiz etmede ve karmaşık görevleri otomatikleştirmede harikadır. Ancak teknoloji, bizim gibi düşünmekte temelde sınırlı kalmaya devam ediyor. İlk olarak, bu modeller ve platformlar eğitim verilerinin ötesinde akıl yürütme konusunda zorluk çekiyor. Desen tanıma ve istatistiksel tahmin sorun teşkil etmiyor ancak hafife aldığımız bağlamsal yargı ve mantıksal çerçevelerin kopyalanması daha zor. Bu akıl yürütme açığı, yapay zekanın nüanslı senaryolarla veya etik yargılarla karşı karşıya kaldığında sıklıkla tökezlediği anlamına geliyor.

İkincisi, "giren çöp, çıkan çöp" veri kalitesi var. Mevcut modeller, izinli veya izinsiz olarak geniş bilgi yığınları üzerinde eğitiliyor. Doğrulanmamış veya taraflı bilgiler, uygun atıf veya yetkilendirmeye bakılmaksızın kullanılıyor ve bu da şu sonuçlara yol açıyor: doğrulanmamış veya taraflı AI. "veri diyeti” modellerinin en iyi ihtimalle şüpheli, en kötü ihtimalle dağınık olduğu söylenebilir. Bu etkiyi beslenme açısından düşünmek faydalıdır. İnsanlar sadece abur cubur yerse, yavaş ve uyuşuk oluruz. Temsilciler sadece telif hakkı ve ikinci el materyal tüketirse, performansları da belirli olmaktan çok yanlış, güvenilmez ve genel olan çıktılarla benzer şekilde engellenir. Bu hala çok uzak Gelecek nesil acentelerde vaat edilen otonom ve proaktif karar alma.

Eleştirel olarak, AI hala kiminle ve neyle etkileşime girdiğine karşı kördür. Uyumlu ve uyumsuz kullanıcılar arasında ayrım yapamaz, ilişkileri doğrulamakta zorlanır ve güven, değer değişimi ve paydaş teşvikleri gibi kavramları anlamada başarısız olur - insan etkileşimlerini yöneten temel unsurlar.

Yapay zekanın insan çözümlerine sahip sorunları

Yapay zeka platformları, araçları ve ajanları hakkında düşünmemiz gerekiyor hizmetçi olarak daha az ve daha fazlasını eğitmemize yardımcı olabileceğimiz asistanlar olarak. Başlangıç ​​olarak, akıl yürütmeye bakalım. Yapay zeka sistemlerinin tek başına geliştiremeyeceği yeni mantıksal çerçeveler, etik kurallar ve stratejik düşünme sunabiliriz. Düşünceli yönlendirme ve dikkatli denetim yoluyla, yapay zekanın istatistiksel güçlerini insan bilgeliğiyle tamamlayabiliriz - onlara kalıpları tanımayı ve bu kalıpları anlamlı kılan bağlamları anlamayı öğretebiliriz.

Benzer şekilde, yapay zekanın internetten toplayabildiği her türlü bilgi üzerinde eğitim almasına izin vermek yerine, insanlar doğrulanmış, çeşitli ve etik kaynaklı daha yüksek kaliteli veri kümeleri oluşturabilirler.

Bu, içerik oluşturucularının eğitime yaptıkları katkıların tanınması ve tazmin edilmesi için daha iyi atıf sistemlerinin geliştirilmesi anlamına geliyor.

Ortaya çıkan çerçeveler bunu mümkün kılıyor. çevrimiçi kimlikleri tek bir bayrak altında birleştirmek ve neleri paylaşmaktan rahat olduklarına karar vererek, kullanıcılar modelleri gizliliğe, onaya ve düzenlemelere saygılı sıfır taraf bilgileriyle donatabilirler. Daha da iyisi, bu bilgileri blok zincirinde izleyerek, kullanıcılar ve model yapımcıları bilgilerin nereden geldiğini görebilir ve yaratıcılara bunu sağladıkları için yeterli tazminat ödeyebilirler.yeni yağ” Kullanıcıların verilerini bu şekilde kabul ediyor ve onları bilgi devrimine dahil ediyoruz.

Son olarak, güven boşluğunu kapatmak, modelleri insan değerleri ve tutumlarıyla donatmak anlamına gelir. Bu, paydaşları tanıyan, ilişkileri doğrulayan ve uyumlu ve uyumsuz kullanıcıları birbirinden ayıran mekanizmalar tasarlamak anlamına gelir. Sonuç olarak, yapay zekanın operasyonel bağlamını anlamasına yardımcı oluyoruz - eylemlerinden kim yararlanıyor, gelişimine ne katkıda bulunuyor ve değer, katıldığı sistemlerde nasıl akıyor.

Örneğin, blockchain altyapısıyla desteklenen aracılar bu konuda oldukça iyidir. İtibar, sosyal etki veya token sahipliği yoluyla ekosisteme katılım göstermiş kullanıcıları tanıyabilir ve önceliklendirebilirler. Bu, AI'nın oyunda teni olan paydaşlara daha fazla ağırlık vererek teşvikleri uyumlu hale getirmesine olanak tanır ve doğrulanmış destekçilerin katılım düzeylerine göre karar almaya katıldıkları yönetişim sistemleri oluşturur. Sonuç olarak, AI ekosistemini daha derinden anlar ve gerçek paydaş ilişkileriyle bilgilendirilen kararlar alabilir.

Yapay zekada insan unsurunu göz ardı etmeyin

Bu teknolojinin yükselişi ve endüstrileri nasıl altüst edip işleri nasıl ortadan kaldıracağı konusunda çok şey söylendi. Ancak, bariyerler koymak AI'nın insan deneyimini geçersiz kılmak yerine onu artırmasını sağlayabilir. Örneğin, en başarılı AI uygulamaları insanları değiştirmez, birlikte başarabileceklerimizi genişletir. AI rutin analizleri ele aldığında ve insanlar yaratıcı yönlendirme ve etik gözetim sağladığında, her iki taraf da benzersiz güçlerine katkıda bulunur.

Doğru yapıldığında, AI sayısız insan sürecinin kalitesini ve verimliliğini iyileştirmeyi vaat ediyor. Ancak yanlış yapıldığında, şüpheli veri kaynaklarıyla sınırlı kalıyor ve gerçek zekayı göstermek yerine yalnızca zekayı taklit ediyor. Bu modelleri daha akıllı hale getirmek ve değerlerimizin, yargılarımızın ve etik değerlerimizin onların kalbinde kalmasını sağlamak denklemin insan tarafı olan bize kalmış.

Bu teknolojinin ana akıma girmesi için güvenin pazarlığı olmaz. Kullanıcılar verilerinin nereye gittiğini doğrulayabildiklerinde, nasıl kullanıldığını görebildiklerinde ve yarattığı değere katılabildiklerinde, isteksiz özneler olmaktan ziyade istekli ortaklar haline gelirler. Benzer şekilde, AI sistemleri uyumlu paydaşları ve şeffaf veri hatlarını kaldıraçlayabildiklerinde, daha güvenilir hale gelirler. Buna karşılık, en önemli özel ve profesyonel alanlarımıza erişme olasılıkları daha yüksektir ve bu da daha iyi veri erişimi ve iyileştirilmiş sonuçlar için bir volan oluşturur.

Öyleyse, yapay zekanın bu bir sonraki aşamasına doğru ilerlerken, insan ve makineyi doğrulanabilir ilişkiler, kaliteli veri kaynakları ve hassas sistemlerle birbirine bağlamaya odaklanalım. Yapay zekanın bizim için ne yapabileceğini değil, bizim yapay zeka için ne yapabileceğimizi sormalıyız.