Многоязычный SEO эксперт

В последние годы использование Искусственный интеллект достиг пика. Решения могут быть в опасности, если они принимаются машиной. Искусственный интеллект может быть экономически катастрофическим и нести ответственность в равной степени из-за различных провокационных аспектов ситуации. Эксперты считают, что существует риск ответственности, если Машины принимают решения, которые являются неуместными или незаконными.

В финансовых и банковских системах правила по управлению рисками описывают, как модели должны быть проверены, но эти правила не охватывают ИИ и алгоритмы машинного обучения. С помощью прогнозирующих моделей они строят модель и тестируют ее. Но они не проверяют, изменяется ли алгоритм на основе данных, которые они передают. В машинном обучении алгоритмы меняются, развиваются и растут; в то же время потенциально могут быть добавлены новые предубеждения.

Регуляторные органы должны находить решения в отношении рисков моделей машинного обучения. Например, при принятии решения о предоставлении кредита данные могут сообщать о неосознанной предвзятости в отношении меньшинств, что может подвергнуть банк надзору со стороны регулирующих органов.

Проблемы машинного обучения:

Риски, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением, могут быть потенциально опасными, если не будут своевременно ими управляться. Ниже приведены некоторые из основных рисков, связанных с этим явлением:

1. Данные: родословная данных, используемых для создания машин, в значительной степени связана с риском. Изменчивость количества данных определяет, как они будут работать в долгосрочной перспективе. Вот почему это должны быть однородные данные.
2. Смещение: это может быть источником неточности в моделях, которые могут сделать данные очень неточными.
3. Интерпретация выходных данных: использование и способ интерпретации модели, несомненно, может увеличить риск.

Если вы тренируете алгоритм с данными, имеющими базовые расистские данные, вы можете в конечном итоге создать алгоритм расистского машинного обучения. Нам нужно сделать шаг назад, прежде чем мы все запрыгнем на повозку.

ИИ используется в различных аспектах программирования, которые включают в себя поиск решения проблемы и распознавание паттернов. В машинном обучении компьютерной программе предоставляется доступ к огромному количеству данных, а затем она обрабатывает эту информацию. Вот как он узнает отношения между переменными.

Однако компании, занимающиеся искусственным интеллектом и робототехникой, должны соблюдать осторожность при обращении с этими машинами, чтобы избежать любых дискриминационных решений, которые могут привести к нарушению закона.

Передовые технологии, такие как датчики и прогнозная аналитика, могут существенно усложнить алгоритмы, а дизайн алгоритмов не так прозрачен. Они могут быть созданы внутри черного ящика, который может открыть алгоритм до преднамеренных или непреднамеренных смещений. Правда в том, что если дизайн не очевиден, мониторинг будет более сложным.

Оценка риска:

Автономная система провела небольшое исследование по лечению и помощи искусственных агентов и ботов искусственного интеллекта, что оставляет меньше места для каких-либо нормативных указаний по данному вопросу. Одной из проблем, которую ставит машинное обучение, является ответственность за ущерб в случае любой аварии.

Многие люди взаимодействуют с машинным обучением гораздо больше, чем они знают. Практически все, что основано на Google, является машинным обучением. Эта искусственная система представляет ряд серьезных проблем, включая финансовые институты, модельные, правовые и репутационные риски. Вот статья, которую я написал о том, почему Google - это предвзятая поисковая система, и как это можно исправить. Я предоставил алгоритм глубокого обучения и модель для обучения алгоритму поиска, чтобы избавиться от клеветы в отношении отдельных лиц, политиков, художников и компаний в Google.

Существуют различные способы противодействия текущей проблеме. Один из них состоит в найме людей, которые могут лучше понять, как работают алгоритмы.

Я рекомендую программистам, которые создают сайты вакансий и порталы для рекрутеров, убедиться, что они создают программу искусственного интеллекта, которая помогает компаниям найти подходящих людей для правильной работы. Это делается путем реализации технологии блокчейн. Обладая базовыми знаниями, чтобы понять, что делают алгоритмы, когда они наиболее уместны, когда они неуместны, иногда компании могут просто захотеть продолжить работу с традиционной статистической моделью по алгоритму машинного обучения, если они не реализуют блокчейн. Речь идет о разработке алгоритма для правильного выполнения работы, или это будет еще один портал нежелательной работы, который тратит время людей.

Эволюция, которая усложняет безопасность

С ростом использования ИИ решение, необходимое для решения проблемы, будет иметь различные аспекты. Условия безопасности могут отличаться. Правила, которые могут быть применимы к автономным пассажирским транспортным средствам, будут отличаться от тех, которые предназначены для защиты автономных систем на заводах. Следовательно, использование искусственного интеллекта и технологии машинного обучения имеет тенденцию усложнять защиту безопасности и защиту потребителей.

В более ранние времена машинного обучения решения не были такими эффективными, как сегодня. Потребители менее осведомлены о том, как их взаимодействие с этими системами может иметь недостатки, которые впоследствии могут причинить им вред. Сегодня необходимо разработать передовые рамки ответственности и законодательные инструменты, чтобы справиться с любой опасной ситуацией.

Цифровая версия: вкл Google Книги

Будущее искусственного интеллекта в цифровом маркетинге: очередной большой технологический прорыв

Печатная копия (бумажная версия) на Амазонка

Похожие

Комментарии