Kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới loài người vẫn có thể tự tin đánh bại những hệ thống AI mạnh nhất trước năm 2016, khi cờ vây trở thành môn thể thao đầu tiên bị trí tuệ nhân tạo (AI) tấn công. Tuy nhiên, điều đó đã thay đổi kể từ khi phát hành DeepMind's AlphaGo, một trò chơi máy tính tự huấn luyện để chơi ở cấp độ vượt qua con người. Show
Hệ thống Go AI mã nguồn mở KataGo gần đây đã trở nên phổ biến vì nó dễ dàng đánh bại những kỳ thủ cờ vây giỏi nhất của con người.  Đã có thời nhiều kỳ thủ loài người "ghét cay ghét đắng" AlphaGo Nhưng tuần trước, một nhóm các nhà nghiên cứu AI đã xuất bản một báo cáo phác thảo một phương pháp có thể giúp đánh bại KataGo, sử dụng các kỹ thuật đối thủ lợi dụng điểm mù của hệ thống trí tuệ nhân tạo. TIN TỨC LIÊN QUAN
Adam Gleave, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UC Berkeley, tuyên bố rằng anh và nhóm của mình đã tạo ra thứ mà các nhà nghiên cứu AI gọi là "chính sách đối nghịch". " Trong trường hợp này, chiến lược của các nhà nghiên cứu là sử dụng kết hợp mạng lưới thần kinh và cây tìm kiếm (còn được gọi là cây tìm kiếm Monte-Carlo) để tìm ra hướng hành động tốt nhất Mặc dù KataGo là đẳng cấp thế giới và đã chơi hàng triệu ván đấu với chính nó để học cờ vây, nhưng vẫn có những lỗ hổng do "hành vi bất ngờ" vì không có đủ kinh nghiệm để xử lý mọi tình huống "Chúng tôi đã phát hiện ra chiến lược 'không phân phối' mà KataGo đặc biệt dễ mắc phải, nhưng có khả năng còn nhiều chiến lược khác," Gleave nói. "KataGo có khả năng khái quát hóa tốt đối với nhiều chiến lược mới lạ, nhưng nó càng trở nên yếu đi khi người ta tiếp cận được nhiều hơn từ các trận đấu mà người ta đã thấy trong thực tế. " KataGo (trắng) thua mặc dù lãnh thổ chiếm được dường như lớn hơn nhiều nhờ chiến lược mới Cung cấp một liên kết đến một ví dụ trong đó đối thủ, kiểm soát các quân đen, chủ yếu chơi ở phía trên bên phải của bàn cờ bằng cách sử dụng lời giải thích của Gleave về cách "chính sách đối đầu" trong một ván cờ vây hoạt động bằng cách đặt quân đầu tiên vào một góc nhỏ của bàn cờ. . Nó cho phép KataGo (chơi quân trắng) giành quyền kiểm soát các quân còn lại trên bàn cờ và sau đó đặt một vài quân dễ bắt vào lãnh địa của nó Tuy nhiên, lãnh thổ phía dưới bên trái (trong hình trên) không thực sự đóng góp vào điểm số của KataGo vì có các quân đen hiện diện ở đó, khiến cho lãnh thổ không được kiểm soát hoàn toàn. "Điều này đã đánh lừa KataGo khi nghĩ rằng nó đã thắng," Gleave nói. "
Khi không còn đất trên bàn cờ để mở rộng, KataGo sẽ thực hiện ném ném, tức là kết thúc ván cờ trong cờ vây, và hai kỳ thủ sẽ dừng lại để tính điểm do quá tự tin vào một chiến thắng - hệ thống cho rằng điều đó sẽ xảy ra. Kết quả không như những gì KataGo đã dự đoán bởi vì, như báo cáo giải thích, đối thủ của nó nhận được điểm cho lãnh thổ góc của mình trong khi KataGo thì không vì vẫn còn quân địch trong khu vực đó Nhiều game cờ vua khác như cờ vua, cờ tướng cũng bị AI đánh bại sau cờ vây Mục tiêu duy nhất của chiến thuật này là khai thác một điểm yếu chưa được biết đến trước đây trong KataGo, khiến nó tương đối dễ bị đánh bại đối với những người nghiệp dư mặc dù nó có vẻ khó đối với KataGo. Điều đó như một minh chứng rằng hầu như bất kỳ hệ thống AI học sâu nào cũng có thể gặp phải trường hợp tương tự Theo nghiên cứu, "Các hệ thống AI dường như hoạt động ở cấp độ con người thường hoạt động theo những cách rất đặc biệt và kết quả là chúng có thể thất bại theo những cách mà con người không ngờ tới", ông nói. Mặc dù các lỗi tương tự trong các hệ thống quan trọng về an toàn có thể rất nguy hiểm, nhưng kết quả cờ vây này rất hấp dẫn Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự lái AI gặp phải một tình huống rất khó xảy ra mà nó không lường trước được, chẳng hạn như cho phép con người lừa AI tham gia vào các hành vi nguy hiểm, theo Gleave. Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết phải kiểm tra tự động kỹ lưỡng hơn các hệ thống AI, bao gồm kiểm tra các lỗi trong trường hợp xấu nhất cũng như kiểm tra hiệu suất trung bình Hầu hết mọi người không quen thuộc lắm với khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI). Ví dụ, khi 1.500 nhà lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao ở Hoa Kỳ vào năm 2017 được hỏi về AI, chỉ 17% cho biết họ quen thuộc với nó. 1 Một số người trong số họ không chắc nó là gì hoặc nó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến các công ty cụ thể của họ. Họ hiểu rằng có tiềm năng đáng kể để thay đổi các quy trình kinh doanh, nhưng không rõ AI có thể được triển khai như thế nào trong các tổ chức của chính họ
Darrell M. hướng TâyPhó Chủ tịch kiêm Giám đốc - Nghiên cứu Quản trịNghiên cứu viên cao cấp - Trung tâm Đổi mới Công nghệChủ tịch Douglas Dillon trong Nghiên cứu Chính phủTwitter@DarrWest John R. AllenMặc dù còn thiếu sự quen thuộc trên diện rộng, nhưng AI là một công nghệ đang thay đổi mọi bước đi của cuộc sống. Đây là một công cụ có phạm vi rộng cho phép mọi người suy nghĩ lại về cách chúng tôi tích hợp thông tin, phân tích dữ liệu và sử dụng thông tin chi tiết thu được để cải thiện quá trình ra quyết định. Hy vọng của chúng tôi thông qua tổng quan toàn diện này là giải thích AI cho khán giả gồm các nhà hoạch định chính sách, các nhà lãnh đạo quan điểm và các nhà quan sát quan tâm, đồng thời chứng minh AI đã thay đổi thế giới như thế nào và đặt ra những câu hỏi quan trọng cho xã hội, nền kinh tế và quản trị Trong bài báo này, chúng tôi thảo luận về các ứng dụng mới trong lĩnh vực tài chính, an ninh quốc gia, chăm sóc sức khỏe, tư pháp hình sự, giao thông vận tải và thành phố thông minh, đồng thời giải quyết các vấn đề như vấn đề truy cập dữ liệu, sai lệch thuật toán, đạo đức và tính minh bạch của AI cũng như trách nhiệm pháp lý đối với các quyết định của AI. Chúng tôi đối chiếu các phương pháp tiếp cận quy định của U. S. và Liên minh Châu Âu, đồng thời đưa ra một số khuyến nghị để tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo trong khi vẫn bảo vệ các giá trị quan trọng của con người. 2 Để tối đa hóa lợi ích của AI, chúng tôi đề xuất chín bước để tiếp tục
Mặc dù không có định nghĩa được thống nhất thống nhất, nhưng AI thường được cho là đề cập đến “những cỗ máy phản ứng với kích thích phù hợp với phản ứng truyền thống từ con người, dựa trên khả năng suy ngẫm, phán đoán và ý định của con người. ”3 Theo các nhà nghiên cứu Shubhendu và Vijay, các hệ thống phần mềm này “đưa ra các quyết định thường yêu cầu [a] trình độ chuyên môn của con người” và giúp mọi người lường trước các vấn đề hoặc giải quyết các vấn đề khi chúng phát sinh. 4 Như vậy, chúng hoạt động một cách có chủ ý, thông minh và thích nghi chủ ýCác thuật toán trí tuệ nhân tạo được thiết kế để đưa ra quyết định, thường sử dụng dữ liệu thời gian thực. Chúng không giống như những cỗ máy thụ động chỉ có khả năng phản ứng cơ học hoặc được xác định trước. Sử dụng cảm biến, dữ liệu kỹ thuật số hoặc đầu vào từ xa, họ kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, phân tích tài liệu ngay lập tức và hành động dựa trên thông tin chi tiết thu được từ những dữ liệu đó. Với những cải tiến lớn trong hệ thống lưu trữ, tốc độ xử lý và kỹ thuật phân tích, chúng có khả năng phân tích và ra quyết định cực kỳ tinh vi
Sự thông minhAI thường được thực hiện cùng với học máy và phân tích dữ liệu. 5 Máy học lấy dữ liệu và tìm kiếm các xu hướng cơ bản. Nếu nó phát hiện ra điều gì đó có liên quan đến một vấn đề thực tế, các nhà thiết kế phần mềm có thể lấy kiến thức đó và sử dụng nó để phân tích các vấn đề cụ thể. Tất cả những gì được yêu cầu là dữ liệu đủ mạnh để các thuật toán có thể phân biệt các mẫu hữu ích. Dữ liệu có thể ở dạng thông tin kỹ thuật số, hình ảnh vệ tinh, thông tin trực quan, văn bản hoặc dữ liệu phi cấu trúc khả năng thích ứngCác hệ thống AI có khả năng học hỏi và thích ứng khi chúng đưa ra quyết định. Ví dụ, trong lĩnh vực giao thông, các phương tiện bán tự động có các công cụ cho phép người lái xe và phương tiện biết về tình trạng tắc nghẽn sắp tới, ổ gà, xây dựng đường cao tốc hoặc các trở ngại giao thông có thể xảy ra khác. Các phương tiện có thể tận dụng trải nghiệm của các phương tiện khác trên đường mà không cần sự tham gia của con người và toàn bộ “kinh nghiệm” đạt được của chúng có thể chuyển ngay lập tức và đầy đủ sang các phương tiện có cấu hình tương tự khác. Các thuật toán, cảm biến và máy ảnh tiên tiến của họ kết hợp kinh nghiệm trong các hoạt động hiện tại, đồng thời sử dụng bảng điều khiển và màn hình trực quan để trình bày thông tin theo thời gian thực để người lái xe có thể hiểu được tình trạng giao thông và phương tiện đang diễn ra. Và trong trường hợp xe tự hành hoàn toàn, các hệ thống tiên tiến có thể điều khiển hoàn toàn xe hơi hoặc xe tải và đưa ra tất cả các quyết định điều hướng AI không phải là một tầm nhìn tương lai, mà là một thứ gì đó ở đây ngày nay và được tích hợp và triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Điều này bao gồm các lĩnh vực như tài chính, an ninh quốc gia, chăm sóc sức khỏe, tư pháp hình sự, giao thông vận tải và thành phố thông minh. Có rất nhiều ví dụ cho thấy AI đã tạo ra tác động đến thế giới và tăng cường khả năng của con người theo những cách quan trọng. 6 Nội dung liên quan
TechTank Robot, trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ ảnh hưởng như thế nào đến việc làm và chính sách côngJack Karsten và Darrell M. Tây Thứ hai, ngày 26 tháng 10 năm 2015TechTank Tận dụng sức mạnh đột phá của trí tuệ nhân tạo để có cơ hội công bằng hơnMakada Henry-Nickie Thứ năm, ngày 16 tháng 11 năm 2017TechTank Chính sách việc làm và xã hội trong thời đại trí tuệ nhân tạoSunil Johal và Daniel Araya Thứ ba, ngày 28 tháng 2 năm 2017Một trong những lý do cho vai trò ngày càng tăng của AI là những cơ hội to lớn để phát triển kinh tế mà nó mang lại. Một dự án do PriceWaterhouseCoopers thực hiện đã ước tính rằng “các công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể tăng GDP toàn cầu thêm 15 đô la. 7 nghìn tỷ, đầy đủ 14%, vào năm 2030. ”7 Điều đó bao gồm các khoản tạm ứng 7 nghìn tỷ đô la ở Trung Quốc, 3 đô la. 7 nghìn tỷ ở Bắc Mỹ, 1 đô la. 8 nghìn tỷ ở Bắc Âu, 1 đô la. 2 nghìn tỷ cho Châu Phi và Châu Đại Dương, $0. 9 nghìn tỷ ở phần còn lại của châu Á ngoài Trung Quốc, 0 đô la. 7 nghìn tỷ ở Nam Âu và 0 đô la. 5 nghìn tỷ ở Mỹ Latinh. Trung Quốc đang có những bước tiến nhanh chóng vì họ đã đặt mục tiêu quốc gia là đầu tư 150 tỷ USD vào AI và trở thành quốc gia dẫn đầu toàn cầu trong lĩnh vực này vào năm 2030 Trong khi đó, một nghiên cứu của Viện Toàn cầu McKinsey về Trung Quốc đã phát hiện ra rằng “tự động hóa do AI dẫn đầu có thể mang lại cho nền kinh tế Trung Quốc một cú hích năng suất sẽ tăng thêm 0. 8 đến 1. 4 điểm phần trăm cho tăng trưởng GDP hàng năm, tùy thuộc vào tốc độ áp dụng. ”8 Mặc dù các tác giả của nó nhận thấy rằng Trung Quốc hiện đang tụt hậu so với Hoa Kỳ và Vương quốc Anh trong việc triển khai AI, nhưng quy mô lớn của thị trường AI mang lại cho quốc gia đó những cơ hội to lớn để thử nghiệm thí điểm và phát triển trong tương lai Tài chínhĐầu tư vào AI tài chính ở Hoa Kỳ đã tăng gấp ba lần từ năm 2013 đến năm 2014 với tổng số tiền là 12 đô la. 2 tỷ. 9 Theo các nhà quan sát trong lĩnh vực đó, “Các quyết định về khoản vay hiện đang được đưa ra bởi phần mềm có thể tính đến nhiều loại dữ liệu được phân tích cú pháp tinh vi về người đi vay, thay vì chỉ là điểm tín dụng và kiểm tra lý lịch. ”10 Ngoài ra, còn có cái gọi là cố vấn tự động “tạo danh mục đầu tư được cá nhân hóa, loại bỏ nhu cầu về môi giới chứng khoán và cố vấn tài chính. ”11 Những tiến bộ này được thiết kế để loại bỏ cảm xúc ra khỏi đầu tư và thực hiện các quyết định dựa trên những cân nhắc phân tích và đưa ra những lựa chọn này chỉ trong vài phút Một ví dụ nổi bật về điều này đang diễn ra trong các sàn giao dịch chứng khoán, nơi giao dịch tần suất cao bằng máy móc đã thay thế phần lớn việc ra quyết định của con người. Mọi người gửi đơn đặt hàng mua và bán và máy tính sẽ khớp chúng trong chớp mắt mà không cần sự can thiệp của con người. Máy móc có thể phát hiện ra sự thiếu hiệu quả trong giao dịch hoặc chênh lệch thị trường ở quy mô rất nhỏ và thực hiện các giao dịch kiếm tiền theo hướng dẫn của nhà đầu tư. 12 Ở một số nơi, được hỗ trợ bởi điện toán tiên tiến, những công cụ này có khả năng lưu trữ thông tin lớn hơn nhiều vì chúng không nhấn mạnh vào số 0 hay số một, mà vào “bit lượng tử” có thể lưu trữ nhiều giá trị ở mỗi vị trí. 13 Điều đó làm tăng đáng kể dung lượng lưu trữ và giảm thời gian xử lý Phát hiện gian lận đại diện cho một cách khác mà AI hữu ích trong các hệ thống tài chính. Đôi khi rất khó để phân biệt các hoạt động gian lận trong các tổ chức lớn, nhưng AI có thể xác định các trường hợp bất thường, ngoại lệ hoặc lệch lạc cần điều tra bổ sung. Điều đó giúp các nhà quản lý phát hiện sớm các vấn đề trong chu kỳ, trước khi chúng đạt đến mức nguy hiểm. 14 An ninh quốc giaAI đóng một vai trò quan trọng trong quốc phòng. Thông qua Dự án Maven của mình, quân đội Mỹ đang triển khai AI “để sàng lọc kho dữ liệu và video khổng lồ do giám sát ghi lại, sau đó cảnh báo cho các nhà phân tích con người về các mẫu hoặc khi có hoạt động bất thường hoặc đáng ngờ. ”15 Theo Thứ trưởng Bộ Quốc phòng Patrick Shanahan, mục tiêu của các công nghệ mới nổi trong lĩnh vực này là “để đáp ứng nhu cầu của các chiến binh của chúng ta và tăng [tốc độ] và sự linh hoạt [của] phát triển và mua sắm công nghệ. ”16
Các phân tích dữ liệu lớn liên quan đến AI sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến phân tích tình báo, vì một lượng lớn dữ liệu được sàng lọc trong thời gian gần như thời gian thực—nếu không phải là thời gian thực—từ đó cung cấp cho các chỉ huy và nhân viên của họ một mức độ phân tích tình báo và năng suất chưa từng thấy trước đây. Chỉ huy và kiểm soát sẽ bị ảnh hưởng tương tự khi chỉ huy con người ủy quyền một số thói quen nhất định và trong những trường hợp đặc biệt, các quyết định quan trọng cho nền tảng AI, giảm đáng kể thời gian liên quan đến quyết định và hành động tiếp theo. Cuối cùng, chiến tranh là một quá trình cạnh tranh về thời gian, trong đó bên nào có thể quyết định nhanh nhất và di chuyển nhanh nhất để thực hiện nhìn chung sẽ chiếm ưu thế. Thật vậy, các hệ thống trí tuệ nhân tạo thông minh, gắn liền với các hệ thống chỉ huy và kiểm soát được hỗ trợ bởi AI, có thể chuyển hỗ trợ ra quyết định và ra quyết định với tốc độ vượt trội hơn rất nhiều so với tốc độ của các phương tiện tiến hành chiến tranh truyền thống. Quá trình này sẽ diễn ra quá nhanh, đặc biệt nếu được kết hợp với các quyết định tự động khởi động các hệ thống vũ khí tự trị thông minh nhân tạo có khả năng gây chết người, đến mức một thuật ngữ mới đã được đặt ra để chỉ tốc độ tiến hành chiến tranh. siêu chiến tranh Trong khi cuộc tranh luận về đạo đức và pháp lý đang diễn ra gay gắt về việc liệu Mỹ có bao giờ gây chiến với các hệ thống sát thương tự trị thông minh nhân tạo hay không, thì người Trung Quốc và người Nga gần như không bị sa lầy trong cuộc tranh luận này và chúng ta nên dự đoán nhu cầu của mình để bảo vệ chống lại các hệ thống này hoạt động với tốc độ siêu chiến tranh. Thách thức ở phương Tây về vị trí của “con người trong vòng lặp” trong một kịch bản siêu chiến tranh cuối cùng sẽ quyết định khả năng cạnh tranh của phương Tây trong hình thức xung đột mới này. 17 Giống như AI sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến tốc độ chiến tranh, sự gia tăng của các mối đe dọa mạng 0 ngày hoặc 0 giây cũng như phần mềm độc hại đa hình sẽ thách thức ngay cả biện pháp bảo vệ mạng dựa trên chữ ký tinh vi nhất. Điều này buộc phải cải thiện đáng kể hệ thống phòng thủ mạng hiện có. Ngày càng có nhiều hệ thống dễ bị tổn thương đang di chuyển và sẽ cần chuyển sang cách tiếp cận theo lớp đối với an ninh mạng với các nền tảng AI nhận thức, dựa trên đám mây. Cách tiếp cận này hướng cộng đồng tới khả năng phòng thủ “suy nghĩ” có thể bảo vệ mạng thông qua đào tạo liên tục về các mối đe dọa đã biết. Khả năng này bao gồm phân tích cấp độ DNA của mã chưa biết từ trước đến nay, với khả năng nhận dạng và ngăn chặn mã độc hại gửi đến bằng cách nhận dạng thành phần chuỗi của tệp. Đây là cách chắc chắn phím U. S. các hệ thống dựa trên đã ngăn chặn vi-rút “WannaCry” và “Petya” gây suy nhược Chuẩn bị cho siêu chiến tranh và bảo vệ các mạng mạng quan trọng phải trở thành ưu tiên hàng đầu vì Trung Quốc, Nga, Triều Tiên và các quốc gia khác đang dồn nguồn lực đáng kể vào AI. Năm 2017, Hội đồng Nhà nước Trung Quốc đã ban hành kế hoạch để nước này “xây dựng một ngành công nghiệp nội địa trị giá gần 150 tỷ USD” vào năm 2030. 18 Như một ví dụ về các khả năng, công ty tìm kiếm Baidu của Trung Quốc đã đi tiên phong trong ứng dụng nhận dạng khuôn mặt để tìm người mất tích. Ngoài ra, các thành phố như Thâm Quyến đang cung cấp tới 1 triệu đô la để hỗ trợ các phòng thí nghiệm AI. Quốc gia đó hy vọng AI sẽ cung cấp an ninh, chống khủng bố và cải thiện các chương trình nhận dạng giọng nói. 19 Bản chất sử dụng kép của nhiều thuật toán AI có nghĩa là nghiên cứu AI tập trung vào một lĩnh vực của xã hội cũng có thể được sửa đổi nhanh chóng để sử dụng trong lĩnh vực an ninh. 20 Chăm sóc sức khỏeCác công cụ AI đang giúp các nhà thiết kế cải thiện độ phức tạp của tính toán trong chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: Merantix là một công ty của Đức áp dụng học sâu vào các vấn đề y tế. Nó có một ứng dụng trong hình ảnh y tế “phát hiện các hạch bạch huyết trong cơ thể con người trong hình ảnh Chụp cắt lớp vi tính (CT). ”21 Theo các nhà phát triển của nó, điều quan trọng là gắn nhãn các nút và xác định các tổn thương hoặc khối u nhỏ có thể gây ra vấn đề. Con người có thể làm điều này, nhưng các bác sĩ X quang tính phí 100 đô la mỗi giờ và có thể chỉ đọc được bốn hình ảnh một giờ một cách cẩn thận. Nếu có 10.000 hình ảnh, chi phí của quá trình này sẽ là 250.000 đô la, quá đắt nếu được thực hiện bởi con người Những gì học sâu có thể làm trong tình huống này là huấn luyện máy tính trên các tập dữ liệu để tìm hiểu thế nào là một hạch bạch huyết trông bình thường và một hạch bạch huyết xuất hiện bất thường. Sau khi thực hiện điều đó thông qua các bài tập hình ảnh và mài giũa độ chính xác của việc ghi nhãn, các chuyên gia hình ảnh X quang có thể áp dụng kiến thức này cho các bệnh nhân thực tế và xác định mức độ nguy cơ của một người nào đó đối với các hạch bạch huyết ung thư. Vì chỉ một số ít có khả năng cho kết quả dương tính, nên vấn đề là xác định nút không lành mạnh và nút lành mạnh AI cũng đã được áp dụng cho bệnh suy tim sung huyết, một căn bệnh ảnh hưởng đến 10% người cao tuổi và tiêu tốn 35 tỷ đô la mỗi năm ở Hoa Kỳ. Các công cụ AI rất hữu ích vì chúng “dự đoán trước những thách thức tiềm tàng phía trước và phân bổ nguồn lực cho việc giáo dục bệnh nhân, cảm nhận và can thiệp chủ động giúp bệnh nhân không phải nhập viện. ”22 Tư pháp hình sựAI đang được triển khai trong lĩnh vực tư pháp hình sự. Thành phố Chicago đã phát triển “Danh sách đối tượng chiến lược” do AI điều khiển để phân tích những người đã bị bắt vì nguy cơ trở thành thủ phạm trong tương lai. Nó xếp hạng 400.000 người trên thang điểm từ 0 đến 500, sử dụng các mục như tuổi tác, hoạt động tội phạm, nạn nhân, hồ sơ bắt giữ ma túy và liên kết băng đảng. Khi xem xét dữ liệu, các nhà phân tích nhận thấy rằng thanh niên là yếu tố dự đoán mạnh mẽ về bạo lực, nạn nhân bị bắn có liên quan đến việc trở thành thủ phạm trong tương lai, liên kết băng đảng có ít giá trị dự đoán và các vụ bắt giữ ma túy không liên quan đáng kể đến hoạt động tội phạm trong tương lai. 23 Các chuyên gia tư pháp khẳng định các chương trình AI làm giảm sự thiên vị của con người trong việc thực thi pháp luật và dẫn đến một hệ thống tuyên án công bằng hơn. Cộng tác viên Viện R Street Caleb Watney viết
Tuy nhiên, các nhà phê bình lo ngại rằng các thuật toán AI đại diện cho “một hệ thống bí mật để trừng phạt công dân vì những tội ác mà họ chưa phạm phải. Điểm số rủi ro đã được sử dụng nhiều lần để hướng dẫn các đợt tổng kết quy mô lớn. ”25 Điều đáng sợ là những công cụ như vậy nhắm mục tiêu vào người da màu một cách không công bằng và đã không giúp Chicago giảm bớt làn sóng giết người đã hoành hành thành phố này trong những năm gần đây Bất chấp những lo ngại này, các quốc gia khác đang tiến lên phía trước với việc triển khai nhanh chóng trong lĩnh vực này. Ví dụ, ở Trung Quốc, các công ty đã có “nguồn tài nguyên đáng kể và quyền truy cập vào giọng nói, khuôn mặt và dữ liệu sinh trắc học khác với số lượng lớn, điều này sẽ giúp họ phát triển công nghệ của mình. ”26 Các công nghệ mới cho phép khớp hình ảnh và giọng nói với các loại thông tin khác và sử dụng trí tuệ nhân tạo trên các bộ dữ liệu kết hợp này để cải thiện việc thực thi pháp luật và an ninh quốc gia. Thông qua chương trình “Sharp Eyes”, cơ quan thực thi pháp luật Trung Quốc đang ghép các hình ảnh video, hoạt động trên mạng xã hội, mua hàng trực tuyến, hồ sơ du lịch và danh tính cá nhân vào một “đám mây cảnh sát”. ” Cơ sở dữ liệu tích hợp này cho phép các cơ quan chức năng theo dõi tội phạm, những kẻ có khả năng vi phạm pháp luật và những kẻ khủng bố. 27 Nói cách khác, Trung Quốc đã trở thành quốc gia giám sát được hỗ trợ bởi AI hàng đầu thế giới Vận chuyểnGiao thông đại diện cho một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo và học máy đang tạo ra những đổi mới lớn. Nghiên cứu của Cameron Kerry và Jack Karsten thuộc Viện Brookings đã phát hiện ra rằng hơn 80 tỷ đô la đã được đầu tư vào công nghệ xe tự hành trong khoảng thời gian từ tháng 8 năm 2014 đến tháng 6 năm 2017. Những khoản đầu tư đó bao gồm các ứng dụng cho lái xe tự động và các công nghệ cốt lõi quan trọng đối với lĩnh vực đó. 28 Xe tự lái—ô tô con, xe tải, xe buýt và hệ thống giao hàng bằng máy bay không người lái—sử dụng khả năng công nghệ tiên tiến. Những tính năng đó bao gồm hướng dẫn và phanh xe tự động, hệ thống thay đổi làn đường, sử dụng camera và cảm biến để tránh va chạm, sử dụng AI để phân tích thông tin trong thời gian thực và sử dụng máy tính hiệu suất cao và hệ thống học sâu để thích ứng với . 29 Hệ thống phát hiện ánh sáng và phạm vi (LIDAR) và AI là chìa khóa để điều hướng và tránh va chạm. Hệ thống LIDAR kết hợp các thiết bị ánh sáng và radar. Chúng được gắn trên đầu các phương tiện sử dụng hình ảnh trong môi trường 360 độ từ radar và chùm ánh sáng để đo tốc độ và khoảng cách của các vật thể xung quanh. Cùng với các cảm biến được đặt ở phía trước, hai bên và phía sau xe, những công cụ này cung cấp thông tin giúp giữ cho ô tô và xe tải đang di chuyển nhanh trong làn đường của chúng, giúp chúng tránh các phương tiện khác, áp dụng phanh và đánh lái khi cần, và thực hiện ngay lập tức
Do các camera và cảm biến này tổng hợp một lượng thông tin khổng lồ và cần xử lý ngay lập tức để tránh xe ở làn bên cạnh, nên các phương tiện tự hành yêu cầu máy tính hiệu suất cao, thuật toán tiên tiến và hệ thống học sâu để thích ứng với các tình huống mới. Điều này có nghĩa là phần mềm là chìa khóa, không phải bản thân ô tô hoặc xe tải. 30 Phần mềm tiên tiến cho phép ô tô học hỏi kinh nghiệm của các phương tiện khác trên đường và điều chỉnh hệ thống dẫn đường của chúng khi điều kiện thời tiết, lái xe hoặc đường xá thay đổi. 31 Các công ty chia sẻ chuyến đi rất quan tâm đến xe tự hành. Họ nhìn thấy lợi thế về dịch vụ khách hàng và năng suất lao động. Tất cả các công ty chia sẻ chuyến đi lớn đang khám phá những chiếc xe không người lái. Sự gia tăng của các dịch vụ chia sẻ xe và taxi — chẳng hạn như Uber và Lyft ở Hoa Kỳ, dịch vụ Mytaxi và Hailo của Daimler ở Vương quốc Anh và Didi Chuxing ở Trung Quốc — cho thấy cơ hội của lựa chọn vận chuyển này. Uber gần đây đã ký thỏa thuận mua 24.000 ô tô tự trị từ Volvo cho dịch vụ chia sẻ chuyến đi của mình. 32 Tuy nhiên, công ty chia sẻ chuyến đi đã phải chịu thất bại vào tháng 3 năm 2018 khi một trong những phương tiện tự trị của họ ở Arizona đâm và giết chết một người đi bộ. Uber và một số nhà sản xuất ô tô đã ngay lập tức đình chỉ thử nghiệm và tiến hành các cuộc điều tra về những gì đã xảy ra và nguyên nhân dẫn đến tử vong. 33 Cả ngành công nghiệp và người tiêu dùng đều muốn được đảm bảo rằng công nghệ này an toàn và có thể thực hiện được những lời hứa đã nêu. Trừ khi có câu trả lời thuyết phục, tai nạn này có thể làm chậm những tiến bộ của AI trong lĩnh vực giao thông vận tải Những thành phố thông minhChính quyền đô thị đang sử dụng AI để cải thiện việc cung cấp dịch vụ đô thị. Ví dụ, theo Kevin Desouza, Rashmi Krishnamurthy và Gregory Dawson
Vì nó đáp ứng 80.000 yêu cầu mỗi năm, các quan chức của Cincinnati đang triển khai công nghệ này để ưu tiên các phản hồi và xác định các cách tốt nhất để xử lý các trường hợp khẩn cấp. Họ coi AI là một cách để xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tìm ra những cách hiệu quả để đáp ứng các yêu cầu của công chúng. Thay vì giải quyết các vấn đề dịch vụ theo cách đặc biệt, chính quyền đang cố gắng chủ động trong cách họ cung cấp dịch vụ đô thị Cincinnati không đơn độc. Một số khu vực đô thị đang áp dụng các ứng dụng thành phố thông minh sử dụng AI để cải thiện việc cung cấp dịch vụ, quy hoạch môi trường, quản lý tài nguyên, sử dụng năng lượng và phòng chống tội phạm, cùng những thứ khác. Đối với chỉ số thành phố thông minh, tạp chí Fast Company đã xếp hạng các địa phương của Mỹ và tìm thấy Seattle, Boston, San Francisco, Washington, D. C. và Thành phố New York là những người chấp nhận hàng đầu. Ví dụ, Seattle đã chấp nhận tính bền vững và đang sử dụng AI để quản lý việc sử dụng năng lượng và quản lý tài nguyên. Boston đã khởi động “City Hall To Go” để đảm bảo các cộng đồng chưa được phục vụ đầy đủ nhận được các dịch vụ công cần thiết. Nó cũng đã triển khai “máy ảnh và vòng cảm ứng để quản lý giao thông và cảm biến âm thanh để xác định tiếng súng. ” San Francisco đã chứng nhận 203 tòa nhà đạt tiêu chuẩn bền vững LEED. 35 Thông qua những phương tiện này và các phương tiện khác, các khu vực đô thị đang dẫn đầu cả nước trong việc triển khai các giải pháp AI. Thật vậy, theo báo cáo của Liên đoàn các thành phố quốc gia, 66% các thành phố của Mỹ đang đầu tư vào công nghệ thành phố thông minh. Trong số các ứng dụng hàng đầu được ghi nhận trong báo cáo là “đồng hồ thông minh cho các tiện ích, tín hiệu giao thông thông minh, ứng dụng quản trị điện tử, ki-ốt Wi-Fi và cảm biến nhận dạng tần số vô tuyến trên vỉa hè. ”36 Những ví dụ này từ nhiều lĩnh vực khác nhau chứng minh AI đang biến đổi nhiều tầng lớp nhân loại như thế nào. Sự thâm nhập ngày càng tăng của AI và các thiết bị tự trị vào nhiều khía cạnh của cuộc sống đang làm thay đổi các hoạt động cơ bản và quá trình ra quyết định trong các tổ chức, đồng thời cải thiện hiệu quả và thời gian phản hồi Tuy nhiên, đồng thời, những phát triển này cũng làm nảy sinh các vấn đề quan trọng về chính sách, quy định và đạo đức. Ví dụ, chúng ta nên thúc đẩy truy cập dữ liệu như thế nào?
Vấn đề truy cập dữ liệuChìa khóa để tận dụng tối đa AI là có một “hệ sinh thái thân thiện với dữ liệu với các tiêu chuẩn thống nhất và chia sẻ đa nền tảng. ” AI phụ thuộc vào dữ liệu có thể được phân tích trong thời gian thực và giải quyết các vấn đề cụ thể. Có dữ liệu “có thể truy cập để khám phá” trong cộng đồng nghiên cứu là điều kiện tiên quyết để phát triển AI thành công. 38 Theo một nghiên cứu của Viện Toàn cầu McKinsey, các quốc gia thúc đẩy các nguồn dữ liệu mở và chia sẻ dữ liệu là những quốc gia có nhiều khả năng nhận thấy những tiến bộ của AI nhất. Về vấn đề này, Hoa Kỳ có lợi thế đáng kể so với Trung Quốc. Xếp hạng toàn cầu về độ mở dữ liệu cho thấy U. S. đứng thứ tám trên toàn thế giới, so với 93 của Trung Quốc. 39 Nhưng hiện tại, Hoa Kỳ không có chiến lược dữ liệu quốc gia nhất quán. Có một vài giao thức để thúc đẩy quyền truy cập nghiên cứu hoặc nền tảng giúp có thể đạt được những hiểu biết mới từ dữ liệu độc quyền. Không phải lúc nào cũng rõ ràng ai sở hữu dữ liệu hoặc bao nhiêu thuộc về khu vực công cộng. Những sự không chắc chắn này hạn chế nền kinh tế đổi mới và đóng vai trò là lực cản đối với nghiên cứu học thuật. Trong phần sau, chúng tôi phác thảo các cách để cải thiện khả năng truy cập dữ liệu cho các nhà nghiên cứu Xu hướng trong dữ liệu và thuật toánTrong một số trường hợp, một số hệ thống AI nhất định được cho là đã kích hoạt các hành vi phân biệt đối xử hoặc thiên vị. 40 Ví dụ: Airbnb đã bị cáo buộc có chủ nhà trên nền tảng của mình phân biệt đối xử với các nhóm thiểu số chủng tộc. Một dự án nghiên cứu do Trường Kinh doanh Harvard thực hiện đã phát hiện ra rằng “Người dùng Airbnb có tên rõ ràng là người Mỹ gốc Phi có khả năng được chấp nhận làm khách thấp hơn khoảng 16% so với những người có tên rõ ràng là người da trắng. ”41 Các vấn đề về chủng tộc cũng xuất hiện với phần mềm nhận dạng khuôn mặt. Hầu hết các hệ thống như vậy hoạt động bằng cách so sánh khuôn mặt của một người với nhiều khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu lớn. Như Joy Buolamwini của Algorithmic Justice League đã chỉ ra, “Nếu dữ liệu nhận dạng khuôn mặt của bạn chứa hầu hết các khuôn mặt của người da trắng, thì đó là thứ mà chương trình của bạn sẽ học cách nhận dạng. ”42 Trừ khi cơ sở dữ liệu có quyền truy cập vào dữ liệu đa dạng, các chương trình này hoạt động kém khi cố gắng nhận dạng các đặc điểm của người Mỹ gốc Phi hoặc người Mỹ gốc Á Nhiều bộ dữ liệu lịch sử phản ánh các giá trị truyền thống, có thể hoặc không thể hiện các tùy chọn mong muốn trong hệ thống hiện tại. Như Buolamwini lưu ý, cách tiếp cận như vậy có nguy cơ lặp lại sự bất bình đẳng trong quá khứ
Đạo đức và tính minh bạch của AICác thuật toán đưa các cân nhắc về đạo đức và lựa chọn giá trị vào các quyết định của chương trình. Do đó, các hệ thống này đặt ra các câu hỏi liên quan đến các tiêu chí được sử dụng trong quá trình ra quyết định tự động. Một số người muốn hiểu rõ hơn về cách các thuật toán hoạt động và những lựa chọn nào đang được thực hiện. 44 Tại Hoa Kỳ, nhiều trường đô thị sử dụng các thuật toán cho các quyết định tuyển sinh dựa trên nhiều cân nhắc, chẳng hạn như sở thích của phụ huynh, chất lượng khu phố, mức thu nhập và nền tảng nhân khẩu học. Theo nhà nghiên cứu Jon Valant của Brookings, Học viện Bricolage có trụ sở tại New Orleans “ưu tiên cho các ứng viên có hoàn cảnh khó khăn về kinh tế lên tới 33% số chỗ có sẵn. Tuy nhiên, trên thực tế, hầu hết các thành phố đã chọn các danh mục ưu tiên anh chị em của học sinh hiện tại, con của nhân viên trường học và gia đình sống trong khu vực địa lý rộng lớn của trường. ”45 Các lựa chọn tuyển sinh có thể sẽ rất khác khi những cân nhắc kiểu này được áp dụng Tùy thuộc vào cách hệ thống AI được thiết lập, chúng có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc sắp xếp lại các đơn đăng ký thế chấp, giúp mọi người phân biệt đối xử với những cá nhân mà họ không thích hoặc giúp sàng lọc hoặc xây dựng danh sách các cá nhân dựa trên các tiêu chí không công bằng. Các loại cân nhắc đi vào quyết định lập trình ảnh hưởng rất nhiều đến cách hệ thống vận hành và cách chúng ảnh hưởng đến khách hàng. 46 Vì những lý do này, EU đang thực hiện Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) vào tháng 5 năm 2018. Các quy tắc chỉ rõ rằng mọi người có “quyền chọn không tham gia các quảng cáo được thiết kế riêng cho cá nhân” và “có thể phản đối các quyết định 'hợp pháp hoặc có ý nghĩa tương tự' do thuật toán đưa ra và khiếu nại về sự can thiệp của con người” dưới dạng giải thích về cách thuật toán tạo ra một quảng cáo cụ thể. . Mỗi hướng dẫn được thiết kế để đảm bảo bảo vệ dữ liệu cá nhân và cung cấp cho các cá nhân thông tin về cách thức hoạt động của “hộp đen”. 47 Trách nhiệm pháp lýCó những câu hỏi liên quan đến trách nhiệm pháp lý của các hệ thống AI. Nếu có tổn hại hoặc vi phạm (hoặc tử vong trong trường hợp ô tô không người lái), những người vận hành thuật toán có thể sẽ phải tuân theo các quy tắc về trách nhiệm sản phẩm. Một phần của án lệ đã chỉ ra rằng các sự kiện và hoàn cảnh của tình huống xác định trách nhiệm pháp lý và ảnh hưởng đến loại hình phạt được áp dụng. Những người đó có thể từ phạt tiền dân sự đến bỏ tù vì những tác hại lớn. 48 Vụ tử vong liên quan đến Uber ở Arizona sẽ là một trường hợp thử nghiệm quan trọng đối với trách nhiệm pháp lý. Bang đã tích cực tuyển dụng Uber để thử nghiệm các phương tiện tự hành của mình và cho công ty quyền hạn đáng kể trong việc thử nghiệm đường bộ. Vẫn còn phải xem nếu sẽ có các vụ kiện trong trường hợp này và ai bị kiện. người lái xe dự phòng, bang Arizona, vùng ngoại ô Phoenix nơi xảy ra tai nạn, Uber, nhà phát triển phần mềm hoặc nhà sản xuất ô tô. Do có nhiều người và tổ chức tham gia thử nghiệm trên đường nên có nhiều câu hỏi pháp lý cần được giải quyết Ở những khu vực không có giao thông vận tải, các nền tảng kỹ thuật số thường có trách nhiệm pháp lý hạn chế đối với những gì xảy ra trên trang web của họ. Ví dụ: trong trường hợp của Airbnb, công ty “yêu cầu mọi người đồng ý từ bỏ quyền khởi kiện hoặc tham gia vào bất kỳ vụ kiện tập thể hoặc trọng tài tập thể nào để sử dụng dịch vụ. ” Bằng cách yêu cầu người dùng hy sinh các quyền cơ bản, công ty đã hạn chế các biện pháp bảo vệ người tiêu dùng và do đó hạn chế khả năng chống lại sự phân biệt đối xử phát sinh từ các thuật toán không công bằng của mọi người. 49 Nhưng liệu nguyên tắc mạng lưới trung lập có tồn tại trong nhiều lĩnh vực hay không vẫn chưa được xác định trên cơ sở phổ biến Để cân bằng sự đổi mới với các giá trị cơ bản của con người, chúng tôi đề xuất một số khuyến nghị để tiến lên phía trước với AI. Điều này bao gồm cải thiện khả năng truy cập dữ liệu, tăng đầu tư của chính phủ vào AI, thúc đẩy phát triển lực lượng lao động AI, thành lập ủy ban cố vấn liên bang, tham gia với các quan chức tiểu bang và địa phương để đảm bảo họ ban hành các chính sách hiệu quả, điều chỉnh các mục tiêu rộng lớn thay vì các thuật toán cụ thể, coi trọng sự thiên vị như một Cải thiện truy cập dữ liệuHoa Kỳ nên phát triển một chiến lược dữ liệu nhằm thúc đẩy đổi mới và bảo vệ người tiêu dùng. Hiện tại, không có tiêu chuẩn thống nhất về truy cập dữ liệu, chia sẻ dữ liệu hoặc bảo vệ dữ liệu. Hầu như tất cả dữ liệu đều có bản chất độc quyền và không được chia sẻ rộng rãi với cộng đồng nghiên cứu, và điều này hạn chế sự đổi mới và thiết kế hệ thống. AI yêu cầu dữ liệu để kiểm tra và cải thiện khả năng học tập của nó. 50 Không có các bộ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, gần như không thể thu được đầy đủ lợi ích của trí tuệ nhân tạo Nhìn chung, cộng đồng nghiên cứu cần có quyền truy cập tốt hơn vào dữ liệu của chính phủ và doanh nghiệp, mặc dù với các biện pháp bảo vệ phù hợp để đảm bảo các nhà nghiên cứu không lạm dụng dữ liệu theo cách mà Cambridge Analytica đã làm với thông tin trên Facebook. Có nhiều cách khác nhau để các nhà nghiên cứu có thể truy cập dữ liệu. Một là thông qua các thỏa thuận tự nguyện với các công ty nắm giữ dữ liệu độc quyền. Ví dụ, Facebook gần đây đã công bố hợp tác với nhà kinh tế học Raj Chetty của Stanford để sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội của mình để khám phá sự bất bình đẳng. 51 Là một phần của thỏa thuận, các nhà nghiên cứu được yêu cầu kiểm tra lý lịch và chỉ có thể truy cập dữ liệu từ các trang web được bảo mật để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của người dùng
Google từ lâu đã cung cấp các kết quả tìm kiếm có sẵn ở dạng tổng hợp cho các nhà nghiên cứu và công chúng. Thông qua trang “Xu hướng”, các học giả có thể phân tích các chủ đề như sự quan tâm đến Trump, quan điểm về dân chủ và quan điểm về nền kinh tế tổng thể. 52 Điều đó giúp mọi người theo dõi các phong trào vì lợi ích công cộng và xác định các chủ đề thu hút công chúng nói chung Twitter cung cấp nhiều tweet của mình cho các nhà nghiên cứu thông qua các giao diện lập trình ứng dụng, thường được gọi là API. Những công cụ này giúp những người bên ngoài công ty xây dựng phần mềm ứng dụng và tận dụng dữ liệu từ nền tảng truyền thông xã hội của công ty. Họ có thể nghiên cứu các mẫu giao tiếp trên mạng xã hội và xem cách mọi người bình luận hoặc phản ứng với các sự kiện hiện tại Trong một số lĩnh vực có lợi ích công rõ rệt, chính phủ có thể tạo điều kiện hợp tác bằng cách xây dựng cơ sở hạ tầng chia sẻ dữ liệu. Ví dụ: Viện Ung thư Quốc gia đã đi tiên phong trong một giao thức chia sẻ dữ liệu trong đó các nhà nghiên cứu được chứng nhận có thể truy vấn dữ liệu sức khỏe mà họ có bằng cách sử dụng thông tin không xác định được rút ra từ dữ liệu lâm sàng, thông tin khiếu nại và liệu pháp điều trị bằng thuốc. Điều đó cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá hiệu lực và hiệu quả, đồng thời đưa ra các khuyến nghị về các phương pháp y tế tốt nhất mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của từng bệnh nhân Có thể có quan hệ đối tác dữ liệu công-tư kết hợp các bộ dữ liệu của chính phủ và doanh nghiệp để cải thiện hiệu suất hệ thống. Ví dụ: các thành phố có thể tích hợp thông tin từ các dịch vụ chia sẻ chuyến đi với tài liệu riêng của mình về các địa điểm dịch vụ xã hội, tuyến xe buýt, phương tiện giao thông công cộng và tắc nghẽn đường cao tốc để cải thiện giao thông vận tải. Điều đó sẽ giúp các khu vực đô thị đối phó với tình trạng tắc nghẽn giao thông và hỗ trợ lập kế hoạch đường cao tốc và giao thông công cộng Một số kết hợp của các phương pháp này sẽ cải thiện khả năng truy cập dữ liệu cho các nhà nghiên cứu, chính phủ và cộng đồng doanh nghiệp mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư cá nhân. Theo ghi nhận của Ian Buck, phó chủ tịch của NVIDIA, “Dữ liệu là nhiên liệu thúc đẩy động cơ AI. Chính phủ liên bang có quyền truy cập vào các nguồn thông tin rộng lớn. Mở quyền truy cập vào dữ liệu đó sẽ giúp chúng tôi có được thông tin chuyên sâu sẽ biến đổi U. S. nền kinh tế. ”53 Thông qua dữ liệu của nó. gov, chính phủ liên bang đã đưa hơn 230.000 bộ dữ liệu vào phạm vi công cộng và điều này đã thúc đẩy sự đổi mới và hỗ trợ cải tiến AI và công nghệ phân tích dữ liệu. 54 Khu vực tư nhân cũng cần tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy cập dữ liệu nghiên cứu để xã hội có thể đạt được lợi ích đầy đủ của trí tuệ nhân tạo Tăng đầu tư của chính phủ vào AITheo Greg Brockman, người đồng sáng lập OpenAI, U. S. chính phủ liên bang chỉ đầu tư $1. 1 tỷ trong công nghệ AI không được phân loại. 55 Con số này thấp hơn nhiều so với số tiền mà Trung Quốc hoặc các quốc gia hàng đầu khác chi cho lĩnh vực nghiên cứu này. Sự thiếu hụt đó là đáng chú ý vì lợi ích kinh tế của AI là rất lớn. Để thúc đẩy phát triển kinh tế và đổi mới xã hội, các quan chức liên bang cần tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu. Đầu tư cao hơn có khả năng mang lại lợi ích kinh tế và xã hội gấp nhiều lần. 56 Thúc đẩy giáo dục kỹ thuật số và phát triển lực lượng lao độngKhi các ứng dụng AI tăng tốc trên nhiều lĩnh vực, điều quan trọng là chúng ta phải hình dung lại các tổ chức giáo dục của mình cho một thế giới mà AI sẽ phổ biến và sinh viên cần một hình thức đào tạo khác với hình thức đào tạo mà họ hiện đang nhận. Ngay bây giờ, nhiều học sinh không được hướng dẫn về các loại kỹ năng cần thiết trong bối cảnh AI thống trị. Ví dụ: hiện đang thiếu các nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học máy tính, kỹ sư, lập trình viên và nhà phát triển nền tảng. Đây là những kỹ năng đang bị thiếu hụt; Vì những lý do này, cả chính phủ tiểu bang và liên bang đã đầu tư vào nguồn nhân lực AI. Ví dụ, vào năm 2017, Quỹ Khoa học Quốc gia đã tài trợ cho hơn 6.500 sinh viên tốt nghiệp trong các lĩnh vực liên quan đến máy tính và đã đưa ra một số sáng kiến mới được thiết kế để khuyến khích dữ liệu và khoa học máy tính ở tất cả các cấp từ mẫu giáo đến đại học và giáo dục thường xuyên. 57 Mục tiêu là xây dựng một đội ngũ AI và nhân viên phân tích dữ liệu lớn hơn để Hoa Kỳ có thể gặt hái toàn bộ lợi thế của cuộc cách mạng tri thức Nhưng cũng cần có những thay đổi thực chất trong chính quá trình học. Không chỉ các kỹ năng kỹ thuật cần thiết trong thế giới AI mà còn là các kỹ năng lập luận phê bình, hợp tác, thiết kế, hiển thị thông tin trực quan và tư duy độc lập, cùng nhiều kỹ năng khác. AI sẽ định hình lại cách thức vận hành của xã hội và nền kinh tế, và cần phải có “bức tranh toàn cảnh” để suy nghĩ về ý nghĩa của điều này đối với đạo đức, quản trị và tác động xã hội. Mọi người sẽ cần khả năng suy nghĩ rộng về nhiều câu hỏi và tích hợp kiến thức từ một số lĩnh vực khác nhau Một ví dụ về những cách mới để chuẩn bị cho học sinh trong tương lai kỹ thuật số là chương trình Cố vấn Giáo viên của IBM, sử dụng các công cụ trực tuyến miễn phí của Watson để giúp giáo viên đưa kiến thức mới nhất vào lớp học. Chúng cho phép người hướng dẫn phát triển kế hoạch bài học mới trong các lĩnh vực STEM và không phải STEM, tìm các video hướng dẫn có liên quan và giúp học sinh tận dụng tối đa lớp học. 58 Như vậy, chúng là tiền thân của môi trường giáo dục mới cần được tạo ra Thành lập ủy ban tư vấn AI liên bangCác quan chức liên bang cần suy nghĩ về cách họ đối phó với trí tuệ nhân tạo. Như đã lưu ý trước đây, có nhiều vấn đề từ nhu cầu cải thiện quyền truy cập dữ liệu đến giải quyết các vấn đề về thành kiến và phân biệt đối xử. Điều quan trọng là những mối quan tâm này và các mối quan tâm khác phải được xem xét để chúng tôi có được lợi ích đầy đủ của công nghệ mới nổi này Để tiến lên trong lĩnh vực này, một số thành viên của Quốc hội đã giới thiệu “Đạo luật Tương lai của Trí tuệ Nhân tạo”, một dự luật được thiết kế để thiết lập các nguyên tắc pháp lý và chính sách rộng rãi cho AI. Nó đề xuất bộ trưởng thương mại thành lập một ủy ban cố vấn liên bang về phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo. Luật cung cấp một cơ chế để chính phủ liên bang nhận được lời khuyên về các cách thúc đẩy “môi trường đầu tư và đổi mới để đảm bảo khả năng cạnh tranh toàn cầu của Hoa Kỳ”, “tối ưu hóa sự phát triển của trí tuệ nhân tạo để giải quyết tiềm năng tăng trưởng, tái cơ cấu hoặc . ”59 Trong số các câu hỏi cụ thể mà ủy ban được yêu cầu giải quyết bao gồm những câu hỏi sau. khả năng cạnh tranh, tác động lực lượng lao động, giáo dục, đào tạo đạo đức, chia sẻ dữ liệu, hợp tác quốc tế, trách nhiệm giải trình, xu hướng học máy, tác động nông thôn, hiệu quả của chính phủ, môi trường đầu tư, tác động công việc, thành kiến và tác động người tiêu dùng. Ủy ban được chỉ đạo đệ trình báo cáo lên Quốc hội và chính quyền 540 ngày sau khi ban hành liên quan đến bất kỳ hành động lập pháp hoặc hành chính nào cần thiết đối với AI Luật này là một bước đi đúng hướng, mặc dù lĩnh vực này đang phát triển nhanh đến mức chúng tôi khuyên bạn nên rút ngắn thời gian báo cáo từ 540 ngày xuống còn 180 ngày. Chờ đợi gần hai năm cho một báo cáo của ủy ban chắc chắn sẽ dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội và thiếu hành động đối với các vấn đề quan trọng. Với những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này, việc có thời gian quay vòng nhanh hơn nhiều đối với phân tích của ủy ban sẽ khá có lợi Tham gia với các quan chức nhà nước và địa phươngCác tiểu bang và địa phương cũng đang hành động về AI. Ví dụ: Hội đồng thành phố New York đã nhất trí thông qua dự luật chỉ đạo thị trưởng thành lập một lực lượng đặc nhiệm sẽ “giám sát tính công bằng và hợp lệ của các thuật toán được sử dụng bởi các cơ quan thành phố. ”60 Thành phố sử dụng các thuật toán để “xác định xem một bị cáo nghèo có được bảo lãnh thấp hơn hay không, nơi thiết lập các nhà cứu hỏa, sắp xếp học sinh vào các trường công lập, đánh giá thành tích của giáo viên, xác định hành vi gian lận Medicaid và xác định nơi tội phạm sẽ xảy ra tiếp theo. ”61 Theo các nhà phát triển luật, các quan chức thành phố muốn biết các thuật toán này hoạt động như thế nào và đảm bảo có đủ tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của AI. Ngoài ra, có lo ngại về tính công bằng và sai lệch của thuật toán AI, vì vậy nhóm đặc nhiệm đã được chỉ đạo phân tích những vấn đề này và đưa ra khuyến nghị về việc sử dụng trong tương lai. Nó được lên kế hoạch báo cáo lại cho thị trưởng về một loạt các vấn đề về chính sách, pháp lý và quy định của AI vào cuối năm 2019 Một số nhà quan sát đã lo lắng rằng lực lượng đặc nhiệm sẽ không đi đủ xa trong việc quy trách nhiệm cho các thuật toán. Ví dụ, Julia Powles của Cornell Tech và Đại học New York lập luận rằng dự luật ban đầu yêu cầu các công ty cung cấp mã nguồn AI cho công chúng để kiểm tra và có các mô phỏng về quá trình ra quyết định của họ bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế. Tuy nhiên, sau khi chỉ trích các điều khoản đó, cựu Nghị viên James Vacca đã bỏ các yêu cầu để ủng hộ một lực lượng đặc nhiệm nghiên cứu các vấn đề này. Ông và các quan chức khác của thành phố lo ngại rằng việc công bố thông tin độc quyền về thuật toán sẽ làm chậm quá trình đổi mới và gây khó khăn cho việc tìm kiếm các nhà cung cấp AI sẽ làm việc với thành phố. 62 Vẫn còn phải xem lực lượng đặc nhiệm địa phương này sẽ cân bằng các vấn đề về đổi mới, quyền riêng tư và tính minh bạch như thế nào Điều chỉnh các mục tiêu rộng hơn các thuật toán cụ thểLiên minh châu Âu đã đưa ra quan điểm hạn chế về các vấn đề thu thập và phân tích dữ liệu này. 63 Nó có các quy tắc hạn chế khả năng của các công ty trong việc thu thập dữ liệu về tình trạng đường xá và lập bản đồ chế độ xem đường phố. Do nhiều quốc gia trong số này lo lắng rằng thông tin cá nhân của mọi người trong các mạng Wi-Fi không được mã hóa sẽ bị cuốn vào quá trình thu thập dữ liệu chung, nên EU đã phạt các công ty công nghệ, yêu cầu sao chép dữ liệu và đặt giới hạn đối với tài liệu được thu thập. 64 Điều này gây khó khăn hơn cho các công ty công nghệ hoạt động ở đó trong việc phát triển các bản đồ độ nét cao cần thiết cho xe tự hành GDPR đang được triển khai ở Châu Âu đặt ra những hạn chế nghiêm trọng đối với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học. Theo hướng dẫn đã xuất bản, “Các quy định nghiêm cấm mọi quyết định tự động 'ảnh hưởng đáng kể' đến công dân EU. Điều này bao gồm các kỹ thuật đánh giá hiệu suất của một người trong công việc, tình hình kinh tế, sức khỏe, sở thích cá nhân, mối quan tâm, độ tin cậy, hành vi, địa điểm hoặc chuyển động. ’”65 Ngoài ra, những quy tắc mới này trao cho công dân quyền xem xét cách các dịch vụ kỹ thuật số đưa ra các lựa chọn thuật toán cụ thể ảnh hưởng đến mọi người như thế nào
Nếu được giải thích một cách nghiêm ngặt, các quy tắc này sẽ gây khó khăn cho các nhà thiết kế phần mềm châu Âu (và các nhà thiết kế người Mỹ làm việc với các đối tác châu Âu) trong việc kết hợp trí tuệ nhân tạo và lập bản đồ độ nét cao trong các phương tiện tự hành. Trọng tâm của điều hướng trong những chiếc ô tô và xe tải này là theo dõi vị trí và chuyển động. Nếu không có bản đồ độ nét cao chứa dữ liệu được mã hóa địa lý và học sâu sử dụng thông tin này, việc lái xe hoàn toàn tự động sẽ bị đình trệ ở châu Âu. Thông qua hành động này và các hành động bảo vệ dữ liệu khác, Liên minh Châu Âu đang đặt các nhà sản xuất và nhà thiết kế phần mềm của mình vào thế bất lợi đáng kể so với phần còn lại của thế giới Sẽ hợp lý hơn khi nghĩ về các mục tiêu rộng lớn mong muốn trong AI và ban hành các chính sách thúc đẩy chúng, trái ngược với việc các chính phủ cố gắng mở “hộp đen” và xem chính xác cách thức hoạt động của các thuật toán cụ thể. Quy định các thuật toán riêng lẻ sẽ hạn chế sự đổi mới và gây khó khăn cho các công ty trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo Hãy coi trọng những thành kiếnXu hướng và phân biệt đối xử là những vấn đề nghiêm trọng đối với AI. Đã có một số trường hợp đối xử không công bằng liên quan đến dữ liệu lịch sử và cần thực hiện các bước để đảm bảo điều đó không trở nên phổ biến trong trí tuệ nhân tạo. Các đạo luật hiện hành điều chỉnh sự phân biệt đối xử trong nền kinh tế vật lý cần được mở rộng sang các nền tảng kỹ thuật số. Điều đó sẽ giúp bảo vệ người tiêu dùng và xây dựng niềm tin vào các hệ thống này nói chung Để những tiến bộ này được áp dụng rộng rãi, cần có sự minh bạch hơn trong cách thức hoạt động của các hệ thống AI. Andrew Burt của Immuta lập luận, “Vấn đề chính mà phân tích dự đoán phải đối mặt là tính minh bạch thực sự. Chúng ta đang ở trong một thế giới nơi các hoạt động khoa học dữ liệu đang đảm nhận các nhiệm vụ ngày càng quan trọng và điều duy nhất cản trở chúng là các nhà khoa học dữ liệu đào tạo các mô hình có thể giải thích những gì mô hình của họ đang làm tốt như thế nào. ”66 Duy trì cơ chế giám sát và kiểm soát của con ngườiMột số cá nhân đã lập luận rằng cần phải có cách để con người thực hiện việc giám sát và kiểm soát các hệ thống AI. Ví dụ, Giám đốc điều hành Oren Etzioni của Viện trí tuệ nhân tạo Allen lập luận rằng cần có các quy tắc để điều chỉnh các hệ thống này. Đầu tiên, anh ấy nói, AI phải được điều chỉnh bởi tất cả các luật đã được phát triển cho hành vi của con người, bao gồm các quy định liên quan đến “bắt nạt trên mạng, thao túng cổ phiếu hoặc các mối đe dọa khủng bố”, cũng như “dụ dỗ [ping] mọi người phạm tội. ” Thứ hai, anh ấy tin rằng những hệ thống này nên tiết lộ rằng chúng là hệ thống tự động chứ không phải con người. Thứ ba, ông tuyên bố, “An A. I. hệ thống không thể giữ lại hoặc tiết lộ thông tin bí mật mà không có sự chấp thuận rõ ràng từ nguồn thông tin đó. ”67 Cơ sở lý luận của anh ấy là những công cụ này lưu trữ quá nhiều dữ liệu nên mọi người phải nhận thức được những rủi ro về quyền riêng tư do AI gây ra Đồng quan điểm, IEEE Global Initiative có các hướng dẫn đạo đức cho AI và các hệ thống tự trị. Các chuyên gia của nó gợi ý rằng những mô hình này được lập trình có tính đến các chuẩn mực và quy tắc hành vi được chấp nhận rộng rãi của con người. Các thuật toán AI cần phát huy tầm quan trọng của các quy tắc này, cách giải quyết xung đột quy tắc và cách các hệ thống này có thể minh bạch về việc giải quyết quy tắc. Theo các chuyên gia đạo đức, các thiết kế phần mềm nên được lập trình để “không lừa dối” và “trung thực”. Khi xảy ra sự cố phải có cơ chế giảm thiểu, khắc phục hậu quả. Đặc biệt, AI phải nhạy cảm với các vấn đề như thiên vị, phân biệt đối xử và công bằng. 68 Một nhóm chuyên gia học máy khẳng định có thể tự động hóa việc ra quyết định có đạo đức. Sử dụng vấn đề xe điện như một tình huống tiến thoái lưỡng nan về đạo đức, họ đặt câu hỏi sau. Nếu một chiếc ô tô tự lái mất kiểm soát, nó có nên được lập trình để giết chính hành khách của mình hoặc người đi bộ đang băng qua đường không? . 3 triệu người để đánh giá các kịch bản thay thế, tóm tắt các lựa chọn tổng thể và áp dụng quan điểm tổng thể của những cá nhân này vào một loạt các khả năng của phương tiện. Điều đó cho phép họ tự động hóa việc ra quyết định có đạo đức trong các thuật toán AI, có tính đến sở thích của công chúng. 69 Tất nhiên, quy trình này không làm giảm bi kịch liên quan đến bất kỳ hình thức tử vong nào, chẳng hạn như trong trường hợp Uber, nhưng nó cung cấp một cơ chế giúp các nhà phát triển AI kết hợp các cân nhắc về đạo đức trong kế hoạch của họ Xử phạt hành vi nguy hiểm và thúc đẩy an ninh mạngNhư với bất kỳ công nghệ mới nổi nào, điều quan trọng là không khuyến khích cách xử lý độc hại được thiết kế để đánh lừa phần mềm hoặc sử dụng phần mềm đó cho mục đích không mong muốn. 70 Điều này đặc biệt quan trọng với các khía cạnh sử dụng kép của AI, trong đó cùng một công cụ có thể được sử dụng cho mục đích có lợi hoặc có hại. Việc sử dụng AI một cách ác ý khiến các cá nhân và tổ chức gặp phải những rủi ro không cần thiết và làm suy yếu những ưu điểm của công nghệ mới nổi. Điều này bao gồm các hành vi như hack, thao túng thuật toán, xâm phạm quyền riêng tư và bảo mật hoặc đánh cắp danh tính. Những nỗ lực chiếm quyền điều khiển AI để thu thập thông tin bí mật nên bị phạt nghiêm khắc như một cách để ngăn chặn những hành động như vậy. 71 Trong một thế giới đang thay đổi nhanh chóng với nhiều thực thể có khả năng tính toán tiên tiến, cần có sự quan tâm nghiêm túc dành cho an ninh mạng. Các quốc gia phải cẩn thận để bảo vệ hệ thống của chính họ và giữ cho các quốc gia khác không làm tổn hại đến an ninh của họ. 72 Theo U. S. Bộ An ninh Nội địa, một ngân hàng lớn của Mỹ nhận được khoảng 11 triệu cuộc gọi mỗi tuần tại trung tâm dịch vụ của mình. Để bảo vệ hệ thống điện thoại của mình khỏi các cuộc tấn công từ chối dịch vụ, nó sử dụng “công cụ chính sách dựa trên máy học [mà] chặn hơn 120.000 cuộc gọi mỗi tháng dựa trên các chính sách tường lửa bằng giọng nói bao gồm quấy rối người gọi, cuộc gọi tự động và các cuộc gọi lừa đảo tiềm ẩn. ”73 Điều này thể hiện một cách mà máy học có thể giúp bảo vệ các hệ thống công nghệ khỏi các cuộc tấn công ác ý Tóm lại, thế giới đang trên đà cách mạng hóa nhiều lĩnh vực thông qua trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu. Đã có những triển khai quan trọng trong tài chính, an ninh quốc gia, chăm sóc sức khỏe, tư pháp hình sự, giao thông vận tải và thành phố thông minh đã thay đổi quá trình ra quyết định, mô hình kinh doanh, giảm thiểu rủi ro và hiệu suất hệ thống. Những phát triển này đang tạo ra những lợi ích kinh tế và xã hội đáng kể
Tuy nhiên, cách thức mà các hệ thống AI phát triển có ý nghĩa lớn đối với toàn xã hội. Điều quan trọng là các vấn đề chính sách được giải quyết như thế nào, xung đột đạo đức được hòa giải, thực tế pháp lý được giải quyết và mức độ minh bạch cần thiết trong AI và các giải pháp phân tích dữ liệu. 74 Lựa chọn của con người về phát triển phần mềm ảnh hưởng đến cách thức đưa ra quyết định và cách thức mà chúng được tích hợp vào thói quen của tổ chức. Chính xác cách thức các quy trình này được thực hiện cần được hiểu rõ hơn vì chúng sẽ sớm có tác động đáng kể đến công chúng nói chung và trong tương lai gần. AI có thể là một cuộc cách mạng trong các vấn đề của con người và trở thành sự đổi mới của con người có ảnh hưởng nhất trong lịch sử Ghi chú. Chúng tôi đánh giá cao sự hỗ trợ nghiên cứu của Grace Gilberg, Jack Karsten, Hillary Schaub và Kristjan Tomasson trong dự án này Viện Brookings là một tổ chức phi lợi nhuận dành cho các giải pháp chính sách và nghiên cứu độc lập. Nhiệm vụ của nó là tiến hành nghiên cứu độc lập, chất lượng cao và dựa trên nghiên cứu đó để đưa ra các khuyến nghị sáng tạo, thiết thực cho các nhà hoạch định chính sách và công chúng. Các kết luận và khuyến nghị của bất kỳ ấn phẩm nào của Brookings chỉ là của (các) tác giả và không phản ánh quan điểm của Viện, ban quản lý hoặc các học giả khác của Viện Hỗ trợ cho ấn phẩm này đã được cung cấp rộng rãi bởi Amazon. Brookings nhận ra rằng giá trị mà nó mang lại nằm ở cam kết tuyệt đối về chất lượng, tính độc lập và tác động. Các hoạt động được hỗ trợ bởi các nhà tài trợ phản ánh cam kết này. John R. Allen là thành viên của Hội đồng cố vấn của Amida Technology và trong Hội đồng quản trị của Spark Cognition. Cả hai công ty đều làm việc trong các lĩnh vực được thảo luận trong phần này Trí tuệ nhân tạo mạnh nhất thế giới là gì?Meta ra mắt AI Research SuperCluster , siêu máy tính trí tuệ nhân tạo mạnh nhất thế giới.
Ai là người đứng đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo?Đám mây IBM . IBM đã dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo từ những năm 1950. Những nỗ lực của nó trong những năm gần đây xoay quanh IBM Watson, một dịch vụ nhận thức dựa trên AI, phần mềm AI dưới dạng dịch vụ và các hệ thống mở rộng được thiết kế để cung cấp các dịch vụ phân tích và AI dựa trên đám mây.
AI có bao giờ vượt qua bài kiểm tra Turing không?Máy tính AI vượt qua bài kiểm tra Turing đầu tiên trên thế giới. ' Vào tháng 6 năm 2014, AI máy tính có tên là Eugene Goostman đã vượt qua thành công bài kiểm tra Turing tại một sự kiện do Đại học Reading tổ chức. Eugene là một chatbot được phát triển ở Nga bởi ba lập trình viên, trong đó có Eugene Demchenko sinh ra ở Ukraine.
Alan Turing nói gì về AI?Turing đề xuất rằng một máy tính có thể được coi là sở hữu trí tuệ nhân tạo nếu nó có thể bắt chước phản ứng của con người trong những điều kiện cụ thể . Thử nghiệm Turing ban đầu yêu cầu ba thiết bị đầu cuối, mỗi thiết bị được tách biệt về mặt vật lý với hai thiết bị còn lại.
|
