Соціальний вплив генеративного штучного інтелекту: переваги та загрози

Сьогодні, генераційний штучний інтелект має трансформаційну силу в різних аспектах суспільства. Його вплив поширюється на інформаційні технології, охорону здоров’я, роздрібну торгівлю та мистецтво, проникаючи в нашу повсякденну життя.

За даними eMarketer, генераційний штучний інтелект демонструє ранню адоптацію з проєктованими 100 мільйонами користувачів або більше лише в США протягом перших чотирьох років. Тому важливо оцінити соціальний вплив цієї технології.

Хоча він обіцяє підвищення ефективності, продуктивності та економічних вигод, існують також занепокоєння щодо етичного використання систем генераційного штучного інтелекту.

Ця стаття досліджує, як генераційний штучний інтелект переозначає норми, викликає етичні та соціальні межі, та оцінює потребу у регуляторній базі для управління соціальним впливом.

Як генераційний штучний інтелект впливає на нас

Генераційний штучний інтелект суттєво вплинув на нашу життя, трансформуючи, як ми діємо та взаємодіємо з цифровим світом.

Давайте дослідимо деякі його позитивні та негативні соціальні впливи.

Добро

За кілька років після його появи генераційний штучний інтелект трансформував бізнес-операції та відкрив нові можливості для творчості, обіцяючи підвищення ефективності та покращення ринкових динамік.

Давайте обговоримо його позитивний соціальний вплив:

1. Швидкі бізнес-процеси

За найближчі роки генераційний штучний інтелект може скоротити витрати на продажі, загальні та адміністративні витрати (SG&A) на 40%.

Генераційний штучний інтелект прискорює управління бізнес-процесами шляхом автоматизації складних завдань, сприяння інноваціям та зменшення ручної роботи. Наприклад, у сфері аналізу даних моделі, такі як Google’s BigQuery ML, прискорюють процес витягування інформації з великих наборів даних.

В результаті бізнес отримує кращий аналіз ринку та швидший час виходу на ринок.

2. Надання творчого контенту

Більше 50% маркетологів віддають належне генераційному штучному інтелекту за покращення результатів у сфері взаємодії, конверсій та швидших творчих циклів.

Крім того, інструменти генераційного штучного інтелекту автоматизували створення контенту, роблячи елементи, такі як зображення, аудіо, відео тощо, просто одним кліком.

Також інструменти, такі як Canva і Midjourney, використовують генераційний штучний інтелект для допомоги користувачам у створенні візуально привабливих графіків та потужних зображень.

3. Знання у вашому розпорядженні

Knewton’s дослідження показало, що студенти, які використовували програми адаптивного навчання на основі штучного інтелекту, продемонстрували видатне покращення результатів тестів на 62%.

Генераційний штучний інтелект приносить знання до нашого негайного доступу з великими мовними моделями (LLM) як ChatGPT або Bard.ai. Вони відповідають на питання, генерують контент та перекладають мови, роблячи пошук інформації ефективним та персоналізованим.

Наприклад, Khanmigo, інструмент генераційного штучного інтелекту від Khan Academy, діє як тренер з вивчення кодування та пропонує підказки для вивчення, обговорення та співпраці.

Погано

Незважаючи на позитивні впливи, існують також виклики щодо широкого використання генераційного штучного інтелекту.

Давайте дослідимо його негативний соціальний вплив:

1. Відсутність контролю якості

Люди можуть сприймати вихід генераційних моделей штучного інтелекту як об’єктивну правду, нехтуючи потенційними неточностями, такими як галюцинації. Це може підірвати довіру до джерел інформації та сприяти поширенню дезінформації, впливаючи на суспільні сприйняття та прийняття рішень.

Неточні виходи штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо автентичності та точності штучно створеного контенту.

Це робить регулювання виходу кожної моделі складним, особливо там, де підказки користувачів можуть випадково генерувати шкідливий контент.

2. Зміщений штучний інтелект

Генераційний штучний інтелект такий же хороший, як і дані, на яких він тренується. Зміщення може з’явитися на будь-якій стадії, від збору даних до розгортання моделі, неточно представляючи різноманітність населення.

Наприклад, аналіз понад 5 000 зображень з Stable Diffusion показує, що він посилює расові та гендерні нерівності.

Для вирішення цих проблем необхідно визнати зміщення даних та реалізувати потужні регуляторні рамки на протяженні всього життєвого циклу штучного інтелекту для забезпечення справедливості та підзвітності в генераційних системах штучного інтелекту.

3. Поширення фальшивості

Діпфейки та дезінформація, створені з допомогою генераційних моделей штучного інтелекту, можуть впливати на маси та маніпулювати громадською думкою.

Неконтрольоване поширення фальшивого контенту в інтернеті негативно впливає на мільйони людей та підігріває політичні, релігійні та соціальні конфлікти.

Це викликає термінові питання щодо етичних наслідків штучно створеної інформації.

4. Відсутність рамок для визначення власності

Наразі немає комплексної бази для визначення власності штучно створеного контенту. Питання про те, хто володіє даними, згенерованими та обробленими системами штучного інтелекту, залишається невирішеним.

Наприклад, у юридичній справі, розпочатій у кінці 2022 року, відомій як Andersen v. Stability AI et al, три художники об’єдналися, щоб подати колективний позов проти різних платформ генераційного штучного інтелекту.

Позов стверджував, що ці системи штучного інтелекту використовували оригінальні роботи художників без отримання необхідних ліцензій.

Крім того, генераційний штучний інтелект дозволяє широке створення контенту, і вартість, створена людьми-професіоналами в творчих галузях, стає сумнівною.

Регулювання соціального впливу генераційного штучного інтелекту

Генераційний штучний інтелект не має комплексної регуляторної бази, викликаючи занепокоєння щодо його потенціалу як для конструктивного, так і для шкідливого впливу на суспільство.

Впливові зацікавлені сторони відстоюють створення потужних регуляторних рамок.

Наприклад, Європейський Союз запропонував перший регуляторний框 для штучного інтелекту, щоб встановити довіру, який очікується буде прийнятий у 2024 році.

Він також пропонує встановлення обов’язків для користувачів та постачальників, пропонує попередні оцінки відповідності ринку та пропонує заходи виконання після ринку під визначеною структурою управління.

Крім того, Інститут Ади Лавлейс, захисник регулювання штучного інтелекту, повідомив про важливість добре спроектованого регулювання для запобігання концентрації влади, забезпечення доступу, надання механізмів оскарження та максимізації вигод.

Реалізація регуляторних рамок буде суттєвим кроком у вирішенні ризиків, пов’язаних із генераційним штучним інтелектом. З глибоким впливом на суспільство, ця технологія потребує нагляду, вдумливого регулювання та тривалого діалогу між зацікавленими сторонами.

Щоб бути в курсі останніх досягнень у сфері штучного інтелекту, його соціального впливу та регуляторних рамок, відвідайте Unite.ai.