Соціальний вплив генеративного ШІ: переваги та загрози

сьогодні, Генеративний ШІ має трансформаційну силу в різних аспектах суспільства. Його вплив поширюється від інформаційних технологій і охорони здоров’я до роздрібної торгівлі та мистецтва, проникаючи в наше повсякденне життя. 

Згідно еМаркетер, Generative AI показує раннє впровадження з прогнозованими 100 мільйонами або більше користувачів лише в США протягом перших чотирьох років. Тому життєво важливо оцінити соціальний вплив цієї технології.   

Незважаючи на те, що це обіцяє підвищення ефективності, продуктивності та економічної вигоди, є також занепокоєння щодо етичного використання генеративних систем на основі ШІ. 

У цій статті розглядається, як Generative AI переосмислює норми, кидає виклик етичним і суспільним кордонам і оцінює потребу в нормативній базі для управління соціальним впливом. 

Як Generative AI впливає на нас

Генеративний штучний інтелект значно вплинув на наше життя, змінивши те, як ми працюємо та взаємодіємо з цифровим світом. 

Давайте дослідимо деякі з його позитивних і негативних соціальних впливів. 

Добре

Всього за кілька років після свого впровадження Generative AI змінив бізнес-операції та відкрив нові шляхи для творчості, обіцяючи підвищення ефективності та покращення динаміки ринку. 

Давайте обговоримо його позитивний соціальний вплив:

1. Швидкі бізнес-процедури

Протягом наступних кількох років Generative AI може скоротити SG&A (продажі, загальні та адміністративні) витрати на 40%.

Генеративний ШІ прискорюється управління бізнес-процесами шляхом автоматизації складних завдань, сприяння інноваціям і зменшення ручного навантаження. Наприклад, в аналізі даних такі моделі, як Google BigQuery ML прискорити процес вилучення інформації з великих наборів даних. 

Як наслідок, підприємства отримують кращий аналіз ринку та швидший час виходу на ринок.

2. Зробіть творчий вміст більш доступним

Більш 50% маркетологів Заслуга Generative AI за покращену продуктивність у взаємодії, конверсії та швидші творчі цикли. 

Крім того, інструменти Generative AI автоматизовані створення контенту, створюючи такі елементи, як зображення, аудіо, відео тощо, лише одним клацанням миші. Наприклад, такі інструменти, як Canva та Серед подорожі використовуйте Generative AI, щоб допомогти користувачам легко створювати візуально привабливу графіку та потужні зображення. 

Крім того, такі інструменти, як ChatGPT допомога в мозковому штурмі ідей контенту на основі підказок користувачів щодо цільової аудиторії. Це покращує взаємодію з користувачем і розширює охоплення творчого контенту, з’єднуючи митців і підприємців безпосередньо з глобальною аудиторією.

3. Знання на кінчиках ваших пальців

knowtonДослідження показує, що студенти, які використовують адаптивні навчальні програми на основі штучного інтелекту, продемонстрували чудове покращення результатів тестів на 62%.

Generative AI приносить знання в наш миттєвий доступ за допомогою великих мовних моделей (LLM), таких як ChatGPT або Bard.ai. Вони відповідають на запитання, створюють вміст і перекладають мовами, роблячи пошук інформації ефективним і персоналізованим. Крім того, він розширює можливості для навчання, пропонуючи індивідуальне навчання та персоналізований досвід навчання, щоб збагатити освітню подорож безперервним самонавчанням. 

Наприклад, Ханміго, інструмент на базі штучного інтелекту від Khan Academy, виступає в якості тренера з написання для навчання програмуванню та пропонує підказки, які допоможуть студентам навчатися, обговорювати та співпрацювати.

Погані

Незважаючи на позитивні наслідки, існують також проблеми з широким використанням Generative AI. 

Давайте дослідимо його негативний соціальний вплив: 

1. Відсутність контролю якості

Люди можуть сприймати результати генеративних моделей штучного інтелекту як об’єктивну істину, не помічаючи потенційних неточностей, таких як галюцинацій. Це може підірвати довіру до джерел інформації та сприяти поширенню дезінформації, впливаючи на сприйняття суспільства та прийняття рішень.

Неточні результати штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо автентичності та точності створеного штучним інтелектом контенту. Хоча існуючі нормативні рамки в основному зосереджені на конфіденційності та безпеці даних, важко навчити моделі працювати з усіма можливими сценаріями. 

Ця складність ускладнює регулювання вихідних даних кожної моделі, особливо там, де підказки користувача можуть ненавмисно створювати шкідливий вміст. 

2. Упереджений ШІ

Генеративний штучний інтелект такий же хороший, як і дані, на яких він навчається. Зміщення може виникнути на будь-якому етапі, від збору даних до розгортання моделі, неточно відображаючи різноманітність загальної сукупності. 

Наприклад, розглядаючи над 5,000 зображень від Stable Diffusion показує, що це посилює расову та гендерну нерівність. У цьому аналізі Stable Diffusion, модель перетворення тексту в зображення, зобразила білих чоловіків як генеральних директорів, а жінок у підлеглих ролях. Викликає занепокоєння те, що він також стереотипно представив темношкірих чоловіків зі злочинністю, а темношкірих жінок — з чорною роботою. 

Щоб вирішити ці проблеми, потрібно визнати упередженість даних і запровадити надійну нормативну базу протягом усього життєвого циклу штучного інтелекту, щоб забезпечити справедливість і підзвітність у генеративних системах штучного інтелекту.

3. Поширення фальшивості

Deepfakes а дезінформація, створена за допомогою моделей Generative AI, може впливати на маси та маніпулювати громадською думкою. Крім того, Deepfakes можуть розпалювати збройні конфлікти, становлячи особливу загрозу як зовнішній, так і внутрішній національній безпеці.

Безконтрольне розповсюдження фальшивого контенту в Інтернеті негативно впливає на мільйони людей і розпалює політичні, релігійні та соціальні розбрати. Наприклад, у 2019 році нібито глибокий розбір зіграв роль у спробі державного перевороту в Габоні.

Це спонукає до термінових питань щодо етичних наслідків інформації, створеної ШІ.

4. Відсутність рамок для визначення права власності

Наразі не існує комплексної основи для визначення права власності на контент, створений ШІ. Питання про те, кому належать дані, які генеруються та обробляються системами ШІ, залишається невирішеним. 

Наприклад, у судовій справі, порушеній наприкінці 2022 року під назвою Andersen v. Stability AI та ін., троє художників об’єднали зусилля, щоб подати колективний позов проти різних платформ Generative AI. 

У позові стверджувалося, що ці системи ШІ використовували оригінальні роботи художників без отримання необхідних ліцензій. Художники стверджують, що ці платформи використовували свої унікальні стилі для навчання штучного інтелекту, дозволяючи користувачам створювати роботи, які можуть бути недостатньо трансформованими з їхніх існуючих захищених творінь.

Крім того, Генеративний ШІ дає змогу широко розповсюджувати контент, і цінність, створена людьми-професіоналами в творчих галузях, стає сумнівною. Це також ставить під сумнів визначення та захист прав інтелектуальної власності.

Регулювання соціального впливу генеративного ШІ

Генеративному штучному інтелекту не вистачає комплексної нормативно-правової бази, що викликає занепокоєння щодо його потенціалу як конструктивного, так і згубного впливу на суспільство. 

Впливові зацікавлені сторони виступають за створення міцної нормативно-правової бази.

Наприклад, Європейський Союз запропонував першу в історії нормативну базу штучного інтелекту, щоб викликати довіру, яку, як очікується, буде прийнято в 2024 році. Завдяки підходу, орієнтованому на майбутнє, ця структура містить правила, пов’язані з програмами ШІ, які можуть адаптуватися до технологічних змін. 

Він також пропонує встановити зобов’язання для користувачів і постачальників, пропонуючи оцінку відповідності перед ринком, а також пропонуючи застосування після виходу на ринок згідно з визначеною структурою управління.

Крім того, Інститут Ади Лавлейс, прихильник регулювання штучного інтелекту, повідомив про важливість добре продуманого регулювання для запобігання концентрації влади, забезпечення доступу, забезпечення механізмів відшкодування та максимізації вигод.

Запровадження нормативно-правової бази стане суттєвим кроком у подоланні пов’язаних із цим ризиків Генеративний ШІ. Маючи глибокий вплив на суспільство, ця технологія потребує нагляду, продуманого регулювання та постійного діалогу між зацікавленими сторонами.  

Щоб бути в курсі останніх досягнень ШІ, його соціального впливу та нормативно-правової бази, відвідайте Unite.ai.