Может ли ИИ стать слишком хорошим для использования?

14.10.2024

Новое исследование рассматривает риски и обязательства, связанные с внедрением ИИ в пищевой промышленности, предлагая этап временного внедрения для оценки преимуществ и проблем ИИ, а также подчеркивает необходимость дополнительных исследований правовых и экономических структур.

Разговор о внедрении искусственного интеллекта часто сфокусирован на надежности приложений ИИ: обеспечивают ли они достоверные и объективные результаты и гарантируют конфиденциальность данных? Однако недавняя статья, опубликованная в журнале Frontiers in Artificial Intelligence, выдвигает уникальную проблему: что, если ИИ слишком эффективен?

Исследователь Кэрри Александер из Института искусственного интеллекта для пищевых систем следующего поколения (AIFS) Калифорнийского университета в Дэвисе провела интервью с различными заинтересованными сторонами в пищевой промышленности, включая бизнес-лидеров, академиков и юристов, чтобы узнать их мнение относительно внедрения ИИ. Одним из ключевых вопросов было: может ли получение новых глубоких знаний о бизнесе неожиданно создать новые риски и обязательства?

Например, система искусственного интеллекта в сфере пищевого бизнеса может выявить потенциальное заражение патогенами. Эта информация может быть полезной для общества, но одновременно она может открыть фирме будущие юридические проблемы, даже если риск минимален.

Технология, которая, скорее всего, принесет пользу обществу, может столкнуться с минимальным принятием, если не будут установлены новые правовые и экономические структуры.

Исследователь и ее коллеги поддерживают введение временных "рамп", которые позволят компаниям использовать ИИ, изучая преимущества и риски одновременно. Это также предоставит судам, законодателям и государственным учреждениям время для обдумывания того, как эффективно использовать информацию, созданную системами ИИ, при принятии юридических, политических и нормативных решений.

Нам нужны механизмы, позволяющие бизнесу использовать технологию искусственного интеллекта. Финансовая поддержка, например, для цифровой трансформации существующих записей, может быть полезной, особенно для малых компаний.

Ученые надеются провести больше исследований и обсуждений, чтобы понять, какие проблемы могут возникнуть. По их словам, это потребует совместных усилий от всей отрасли.

Теги: