Це не про те, що штучний інтелект може зробити для нас, а про те, що ми можемо зробити для штучного інтелекту

Більшість людей розглядають штучний інтелект (ШІ) через односторонню лінзу. Ця технологія існує лише для того, щоб служити людям і досягати нових рівнів ефективності, точності та продуктивності. Але що, якщо ми пропускаємо половину рівняння? І що, якщо, роблячи це, ми тільки посилюємо недоліки технології?

Штучний інтелект ще в дитинстві і все ще стикається з значними обмеженнями в області розуміння, якості даних і розуміння концепцій, таких як довіра, цінність і стимули. Розрив між поточними можливостями і справжньою “інтелектом” є суттєвим. Добра новина? Ми можемо змінити це, ставши активними співробітниками, а не пасивними споживачами ШІ.

Люди володіють ключем до інтелектуальної еволюції, забезпечуючи кращі рамки розуміння, якість даних і мостячи розрив довіри. В результаті, людина і машина можуть працювати поруч для взаємної вигоди – з кращою співпрацею, що генерує кращі дані і кращі результати.

Давайте розглянемо, яким міг би бути більш симбіотичний зв’язок і як, як партнери, значимої співпраці можуть принести користь обидвом сторонам рівняння ШІ.

Необхідний зв’язок між людиною і машиною

Штучний інтелект, безумовно, великий у аналізі величезних наборів даних і автоматизації складних завдань. Однак технологія залишається фундаментально обмеженою в мисленні, як ми. По-перше, ці моделі і платформи борються з розумінням поза їхнім навчанням. Визнання закономірностей і статистична передбачення не становлять проблеми, але контекстний суд і логічні рамки, які ми приймаємо як належне, складніше повторити. Це розумове обмеження означає, що ШІ часто спотикається, коли стикається з нюансированими сценаріями або етичним судом.

По-друге, існує проблема “сміття в, сміттяออก” якості даних. Поточні моделі тренуються на величезних сховищах інформації з і без згоди. Неверифікована або упереджена інформація використовується незалежно від належної атрибуції або авторизації, що призводить до неверифікованої або упередженої ШІ. “Дієта даних” моделей тому сумнівна за найкращого випадку і розсіяна в найгіршому випадку. Корисно думати про цей вплив у термінології харчування. Якщо люди їдять тільки джанк-фуд, ми повільні і ліниві. Якщо агенти споживають тільки авторські і вторинні матеріали, їхня продуктивність подібна, з висновками, які є неточними, ненадійними і загальними, а не конкретними. Це все ще далеко від автономного і проактивного прийняття рішень, обіцяного в наступній хвилі агентів.

Критично, ШІ все ще сліпий до того, з ким і чим він взаємодіє. Він не може розрізняти між узгодженими і неузгодженими користувачами, бореться з верифікацією відносин і не розуміє концепцій, таких як довіра, обмін цінностями і стимули учасників – основні елементи, які керують людськими взаємодіями.

Проблеми ШІ з людськими рішеннями

Нам потрібно думати про платформи ШІ, інструменти і агенти менше як про слуг і більше як про помічників, яких ми можемо допомогти тренувати. По-перше, давайте розглянемо розуміння. Ми можемо ввести нові логічні рамки, етичні керівництва і стратегічне мислення, яке системи ШІ не можуть розвинути самостійно. Через ретельне підказування і пильну нагляд, ми можемо доповнити статистичну силу ШІ людською мудрістю – навчаючи їх розпізнавати закономірності і розуміти контексти, які роблять ці закономірності значимими.

Аналогічно, замість того, щоб дозволяти ШІ тренуватися на будь-якій інформації, яку він може витягнути з інтернету, люди можуть курирувати набори даних вищої якості, які верифіковані, різноманітні і етично джерельні.

Це означає розвиток кращих систем атрибуції, де творці контенту визнаються і компенсуються за свій внесок у навчання.

Поява нових рамок робить це можливим. Об’єднавши онлайн-ідентифікатори під одним баннером і вирішивши, чи і що вони готові поділитися, користувачі можуть забезпечити моделі інформацією нульової партії, яка поважає приватність, згоду і регуляції. Краще ще, відстежуючи цю інформацію в блокчейні, користувачі і творці моделей можуть бачити, звідки береться інформація, і адекватно компенсувати творцям за надання цієї “нової нафти”. Це те, як ми визнаємо користувачів за їхні дані і запрошуємо їх до інформаційної революції.

Нарешті, мостячий розрив довіри означає оснащення моделей людськими цінностями і ставленнями. Це означає розробку механізмів, які розпізнають учасників, верифікують відносини і розрізняють між узгодженими і неузгодженими користувачами. В результаті, ми допомагаємо ШІ зрозуміти свій оперативний контекст – хто вигідно від його дій, що сприяє його розвитку, і як цінність протікає через системи, в яких він бере участь.

Наприклад, агенти, підтримувані інфраструктурою блокчейну, досить хороші в цьому. Вони можуть розпізнавати і пріоритезувати користувачів з доведеною екосистемної участю через репутацію, соціальний вплив або володіння токенами. Це дозволяє ШІ узгоджувати стимули, надаючи більшу вагу учасникам з реальною участю, створюючи системи управління, в яких верифіковані підтримувачі беруть участь у процесі прийняття рішень на основі їхнього рівня залучення. В результаті, ШІ глибше розуміє свою екосистему і може приймати рішення, інформовані справжніми відносинами учасників.

Не втрачайте з виду людський елемент у ШІ

Було сказано багато про зростання цієї технології і про те, як вона загрожує змінити галузі і ліквідувати робочі місця. Однак, вбудовуючи обмеження, ми можемо забезпечити, щоб ШІ доповнював, а не заміняв людський досвід. Наприклад, найуспішніші реалізації ШІ не замінюють людей, а розширюють те, що ми можемо досягти разом. Коли ШІ обробляє рутинний аналіз, а люди забезпечують творчий напрям і етичну нагляд, обидві сторони вносять свій унікальний внесок.

Якщо все зроблено правильно, ШІ обіцяє покращити якість і ефективність безлічі людських процесів. Але якщо все зроблено неправильно, він обмежений сумнівними джерелами даних і тільки імітуює інтелект, а не демонструє справжній інтелект. Це залежить від нас, людської сторони рівняння, зробити ці моделі розумнішими і забезпечити, щоб наші цінності, суд і етика залишилися в їхньому серці.

Довіра є непоговорним для цієї технології, щоб стати масовою. Коли користувачі можуть верифікувати, куди йде їхній дані, бачити, як вони використовуються, і брати участь у створенні цінності, вони стають готовими партнерами, а не неохочими об’єктами. Аналогічно, коли системи ШІ можуть використовувати узгоджених учасників і прозорі канали даних, вони стають більш довірливими. В результаті, вони більш ймовірно отримають доступ до наших найважливіших приватних і професійних просторів, створюючи колесо кращого доступу до даних і покращених результатів.

Отже, переходячи до цього наступного етапу ШІ, давайте зосередимося на зв’язуванні людини і машини з верифікованими відносинами, джерелами даних високої якості і точними системами. Ми повинні питати не про те, що ШІ може зробити для нас, а про те, що ми можемо зробити для ШІ.