Impactul Inteligenței Artificiale Generative și Considerații Etice
Nicio ramură economică nu a fost scutită de impactul revoluționar al inteligenței artificiale (IA). Mai ales IA generativă, cu abilitățile sale de a crea conținut, determină transformări majore pentru companii, persoane fizice și lideri de piață.
Capacitatea remarcabilă a IA generative de a produce conținut variat și de înaltă calitate – de la text și imagini, la videoclipuri și muzică – a avut un impact semnificativ în numeroase domenii.
Conform unui studiu realizat de Acumen, se estimează că piața globală a IA generative va atinge 208,8 miliarde de dolari până în 2032, cu o rată anuală de creștere compusă (CAGR) de 35,1% între 2023 și 2032.
Totuși, ascensiunea acestei tehnologii puternice aduce cu sine o serie de preocupări etice și probleme ce nu pot fi ignorate, în special cele legate de confidențialitatea datelor, drepturile de autor, deepfakes și conformitatea cu reglementările.
În acest articol, vom analiza în profunzime aceste preocupări etice legate de IA generativă – ce anume sunt și cum pot fi evitate. Dar, mai întâi, vom examina Ghidul de Etică pentru o IA de Încredere, formulat de UE în 2019.
Ghidul Etic pentru o IA de Încredere
În 2019, a fost creat un grup de experți de nivel înalt în IA, care a elaborat un Ghid Etic pentru Inteligența Artificială (IA) de Încredere.
Acest ghid a fost publicat pentru a aborda riscurile potențiale ale IA la acea vreme, incluzând încălcări ale datelor și confidențialității, practici discriminatorii, amenințarea cu impact negativ asupra terților, IA lipsită de onestitate și activități frauduloase.
Ghidul sugerează că o IA de încredere ar trebui să se bazeze pe trei domenii:
- Etică: respectarea valorilor și principiilor etice.
- Legală: conformitatea cu toate legile și reglementările aplicabile.
- Robustă: asigurarea unei securități solide, atât din punct de vedere tehnic, cât și social.
De asemenea, ghidul a subliniat șapte cerințe cheie pe care un sistem IA trebuie să le îndeplinească pentru a fi considerat demn de încredere. Aceste cerințe sunt:
Deși aceste orientări au avut un impact important în industria IA, există încă preocupări, care sunt în creștere odată cu dezvoltarea IA generative.
Inteligența Artificială Generativă și Creșterea Preocupărilor Etice
Atunci când discutăm despre etica în IA, IA generativă aduce cu sine un set unic de provocări, mai ales odată cu apariția unor modele generative precum OpenAI și ChatGPT.
Natura specifică a IA generative creează preocupări etice, în special în domenii precum conformitatea cu reglementările, securitatea și confidențialitatea datelor, controlul, preocupările de mediu, dreptul de autor și proprietatea datelor.
De exemplu, IA generativă poate produce text similar cu cel uman, imagini și videoclipuri, crescând îngrijorările legate de deepfakes, generarea de știri false și alte tipuri de conținut rău intenționat, care pot provoca daune și pot răspândi dezinformare. În plus, indivizii ar putea resimți o pierdere a controlului asupra deciziilor luate de modelele IA, bazate pe algoritmii lor.
Geoffrey Hinton, considerat „nașul” inteligenței artificiale, a afirmat că dezvoltatorii de IA trebuie să depună eforturi pentru a înțelege cum modelele IA ar putea încerca să preia controlul asupra oamenilor. În mod similar, mulți alți experți și cercetători în IA sunt îngrijorați de capacitățile și etica IA.
Pe de altă parte, Yann LeCun, om de știință șef în IA la Facebook și profesor la NYU, consideră că problemele și preocupările legate de amenințarea IA asupra umanității sunt „ridicole”.
Având în vedere că IA generativă oferă organizațiilor și indivizilor capacități fără precedent de a modifica și manipula datele, este extrem de important să abordăm aceste probleme.
Să analizăm mai detaliat aceste preocupări.
Generarea și Distribuirea Conținutului Dăunător
Pe baza solicitărilor text pe care le primim, sistemele IA pot crea și genera automat conținut care poate fi precis și util, dar, în același timp, și dăunător.
Sistemele IA generative pot produce conținut dăunător în mod intenționat sau neintenționat, din cauze precum halucinațiile IA. Situațiile cele mai îngrijorătoare includ tehnologia deepfake, care creează imagini, texte, sunete și videoclipuri false, manipulând identitatea și vocea unei persoane, cu scopul de a răspândi discurs instigator la ură.
Exemple de generare și distribuire de conținut dăunător de către IA includ:
- Un e-mail sau o postare pe rețelele sociale generată de IA și trimisă în numele unei organizații, care poate conține limbaj ofensator și sensibil, afectând angajații sau clienții săi.
- Atacatorii ar putea folosi deepfake pentru a crea și distribui videoclipuri generate de IA, în care apar persoane publice, cum ar fi politicieni sau actori, spunând lucruri pe care nu le-au afirmat în realitate. Un videoclip cu Barrack Obama este unul dintre cele mai populare exemple de deepfake.
- Un exemplu de deepfake audio este cazul recent în care un escroc a simulat o răpire clonând vocea unei fete, pentru a cere răscumpărare de la mama ei.
Răspândirea unui astfel de conținut dăunător poate avea consecințe grave și implicații negative pentru reputația și credibilitatea unei persoane sau organizații.
În plus, conținutul generat de IA poate amplifica prejudecățile învățând din seturile de date folosite pentru antrenament, generând conținut și mai părtinitor, plin de ură și dăunător – aceasta fiind una dintre cele mai îngrijorătoare dileme etice ale IA generative.
Încălcarea Drepturilor de Autor
Deoarece modelele IA generative sunt antrenate cu ajutorul unei cantități mari de date, acest lucru poate duce uneori la ambiguitatea problemelor legate de drepturile de autor și de autoritate.
Atunci când instrumentele IA generează imagini, coduri sau videoclipuri, sursa datelor din setul de date de antrenament ar putea fi necunoscută, fapt ce poate duce la încălcarea drepturilor de proprietate intelectuală sau a drepturilor de autor ale altor persoane sau organizații.
Astfel de încălcări pot avea drept consecințe prejudicii financiare, juridice și de reputație pentru o organizație, rezultând procese costisitoare și reacții publice negative.
Încălcări ale Confidențialității Datelor
Datele de antrenament care stau la baza modelelor lingvistice mari (LLM) ale IA generative pot conține informații sensibile și personale, denumite și informații de identificare personală (PII).
Departamentul Muncii din SUA definește PII ca fiind date care identifică direct o persoană, incluzând detalii precum numele, adresa, adresa de e-mail, numărul de telefon, numărul de securitate socială sau alte coduri ori numere personale de identificare.
Încălcarea datelor sau utilizarea neautorizată a acestora pot duce la furt de identitate, utilizarea abuzivă a datelor, manipulare sau discriminare, atrăgând consecințe legale.
De exemplu, datele medicale personale folosite pentru antrenarea unui model IA pot genera din neatenție un profil similar cu cel al unui pacient real, ducând la probleme de securitate și confidențialitate a datelor, dar și la încălcarea regulamentului HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
Amplificarea Prejudecăților Existente
Un model IA, inclusiv unul generativ, este la fel de bun precum setul de date cu care este antrenat.
Așadar, dacă setul de date de antrenament conține prejudecăți, IA generativă va amplifica acele prejudecăți, generând rezultate părtinitoare. Aceste prejudecăți reflectă, în general, cele existente în societate și pot include abordări rasiste, sexiste sau discriminatorii în comunitățile online.
Conform Raportului 2022 AI Index, un model cu 280 de miliarde de parametri dezvoltat în 2021 a prezentat o creștere de 29% a nivelului de prejudecăți și toxicitate. Astfel, deși modelele LLM ale IA devin din ce în ce mai performante, ele devin, în același timp, și mai părtinitoare, bazându-se pe datele de antrenament existente.
Impactul asupra Rolurilor și Moralului Forței de Muncă
Modelele IA generative îmbunătățesc productivitatea forței de muncă prin automatizarea sarcinilor repetitive și a activităților zilnice, cum ar fi scrierea, codificarea, analiza, generarea de conținut, rezumarea, asistența pentru clienți și multe altele.
Pe de o parte, acest lucru ajută la creșterea productivității forței de muncă, dar, pe de altă parte, dezvoltarea IA generative presupune și pierderea locurilor de muncă. Conform unui raport realizat de McKinsey, se estimează că jumătate din sarcinile și activitățile actuale ale forței de muncă ar putea fi automatizate între 2030 și 2060, anul 2045 fiind considerat punctul de mijloc.
Cu toate că adoptarea IA generative presupune pierderea unor locuri de muncă, acest lucru nu înseamnă oprirea sau reducerea transformării AI. Dimpotrivă, angajații și lucrătorii vor trebui să își dezvolte abilitățile, iar organizațiile vor trebui să îi sprijine în cadrul tranzițiilor la locul de muncă, fără a-și pierde pozițiile.
Lipsa de Transparență și Explicabilitate
Transparența este unul dintre principiile fundamentale ale inteligenței artificiale etice. Totuși, natura IA generative, fiind o „cutie neagră”, opacă și extrem de complexă, face dificilă atingerea unui nivel înalt de transparență.
Natura complexă a IA generative îngreunează determinarea modului în care un sistem a ajuns la un anumit răspuns sau înțelegerea factorilor care au condus la luarea deciziilor.
Această lipsă de explicabilitate și claritate ridică îngrijorări cu privire la utilizarea incorectă și manipularea datelor, acuratețea și fiabilitatea rezultatelor, precum și calitatea testării. Aceasta este o problemă importantă, în special pentru aplicațiile și software-urile cu miză mare.
Impactul asupra Mediului
Modelele IA generative necesită o putere de calcul substanțială, în special cele de dimensiuni mari. Astfel, aceste modele consumă multă energie, având un impact potențial negativ asupra mediului, prin emisiile de carbon și încălzirea globală.
Deși adesea ignorat de IA etică, asigurarea respectului față de mediu este necesară pentru dezvoltarea unor modele de date durabile și eficiente din punct de vedere energetic.
Corectitudine și Echitate
Potențialul IA generative de a produce răspunsuri inadecvate, inexacte, ofensatoare și părtinitoare este o altă preocupare majoră în ceea ce privește asigurarea eticii în IA.
Acest lucru poate apărea ca urmare a unor probleme precum comentarii insensibile din punct de vedere rasial, afectând comunitățile marginalizate, și crearea de videoclipuri sau imagini false care distorsionează adevărul și perpetuează stereotipurile și prejudecățile comune.
Responsabilitate
Crearea și implementarea datelor de instruire a modelelor IA generative complică adesea atribuirea responsabilității în cazul IA.
În situații de accident, controverse sau circumstanțe neprevăzute, o ierarhie nedefinită și o structură a responsabilității incertă duc la complicații legale, la aruncarea vinei și afectează credibilitatea mărcii.
În lipsa unei ierarhii solide a responsabilității, această problemă se poate agrava rapid, amplificând impactul negativ și dăunând reputației și credibilității mărcii.
Autonomie și Control
Pe măsură ce modelele IA generative automatizează sarcinile și procesele de luare a deciziilor în diverse domenii, cum ar fi asistența medicală, dreptul și finanțele, se ajunge la pierderea controlului și a autonomiei individuale. Acest lucru se întâmplă din cauza faptului că deciziile sunt luate, în principal, de algoritmii IA, în locul judecății umane.
De exemplu, fără intervenția umană, un sistem automatizat de aprobare a împrumuturilor, bazat pe inteligență artificială, poate determina capacitatea unei persoane de a lua un împrumut sau solvabilitatea sa, în funcție de scorul de credit și de istoricul de rambursare.
În plus, modelele IA generative conduc, uneori, la pierderea autonomiei profesionale. De exemplu, în domenii precum jurnalismul, arta și scrierea creativă, modelele IA generative creează conținut care concurează cu munca generată de oameni, ridicând preocupări cu privire la deplasarea locurilor de muncă și autonomia profesională.
Cum Atenuăm Preocupările Etice Legate de IA Generativă? Soluții și Bune Practici
Deși evoluțiile și progresele tehnologice au făcut ca IA generativă să aducă beneficii majore societății, este esențială abordarea preocupărilor etice și asigurarea unor practici IA responsabile, reglementate, corecte și sigure.
Pe lângă creatorii și utilizatorii de modele IA, este, de asemenea, esențial pentru companiile care folosesc sisteme IA generative pentru a-și automatiza procesele, să asigure cele mai bune practici IA și să abordeze preocupările etice implicate.
Iată cele mai bune practici pe care organizațiile și companiile trebuie să le adopte pentru a asigura IA generativă etică:
✅ Investiți în securitatea robustă a datelor: utilizarea soluțiilor avansate de securitate a datelor, cum ar fi criptarea și anonimizarea, ajută la protejarea datelor sensibile, a informațiilor personale și a datelor confidențiale ale companiei, abordând preocuparea etică a încălcării confidențialității datelor legate de IA generativă.
✅ Încorporați perspective diverse: organizațiile trebuie să încorporeze perspective diverse în setul de date de antrenament IA, pentru a reduce prejudecățile și a asigura echitatea și deciziile corecte. Acest lucru include implicarea unor persoane din medii și cu experiențe diverse, dar și evitarea proiectării unor sisteme IA care să dăuneze anumitor grupuri de persoane.
✅ Rămâneți informați cu privire la evoluția IA: domeniul IA continuă să evolueze constant, odată cu noile instrumente și tehnologii, generând noi preocupări etice. Companiile trebuie să investească timp și resurse pentru a înțelege noile reglementări IA și pentru a rămâne informate cu privire la noile schimbări, pentru a asigura cele mai bune practici IA.
✅ Implementarea semnăturilor digitale: o altă bună practică sugerată de experți pentru a depăși preocupările generate de IA, este utilizarea semnăturilor digitale, a filigranelor și a tehnologiei blockchain. Acest lucru ajută la urmărirea originii conținutului generat și la identificarea potențialelor utilizări neautorizate sau a falsificărilor de conținut.
✅ Elaborați orientări etice și politici de utilizare clare: stabilirea unor orientări etice și a unor politici de utilizare clare pentru dezvoltarea și implementarea IA este crucială pentru a acoperi subiecte precum responsabilitatea, confidențialitatea și transparența. În plus, folosirea unor cadre stabilite, cum ar fi Cadrul de Management al Riscului AI sau Ghidul de Etică al UE pentru IA de Încredere, ajută la evitarea utilizării incorecte a datelor.
✅ Aliniați-vă la standardele globale: organizațiile trebuie să se familiarizeze cu standardele și orientările globale, cum ar fi Etica UNESCO AI, orientări care subliniază patru valori fundamentale, incluzând drepturile omului și demnitatea, diversitatea și incluziunea, societățile pașnice și juste, precum și protejarea mediului înconjurător.
✅ Promovați deschiderea și transparența: organizațiile trebuie să promoveze utilizarea IA și transparența în dezvoltare, pentru a construi încrederea utilizatorilor și clienților. Este esențial ca firmele să definească clar funcționarea sistemelor IA, modul în care iau decizii și cum colectează și folosesc datele.
✅ Evaluați și monitorizați în mod constant sistemele IA: în final, evaluarea și monitorizarea constantă a sistemelor IA este crucială pentru a le menține aliniate cu standardele și orientările AI stabilite. Prin urmare, organizațiile trebuie să efectueze evaluări și audituri regulate ale IA, pentru a evita riscurile de preocupări etice.
Concluzie
Deși IA generativă oferă beneficii semnificative și revoluționează numeroase sectoare, înțelegerea și abordarea preocupărilor etice este esențială pentru a promova utilizarea responsabilă și sigură a IA.
Preocupările etice legate de IA generativă, cum ar fi încălcarea drepturilor de autor, a confidențialității datelor, distribuirea de conținut dăunător și lipsa de transparență, solicită reglementări stricte și orientări etice, care să asigure echilibrul corect și utilizarea solidă și responsabilă a IA.
Organizațiile pot valorifica potențialul IA la maxim, cu riscuri etice minime sau inexistente, prin implementarea și dezvoltarea unor reguli și orientări etice, și prin urmarea celor mai bune practici IA.
În continuare, verificați statisticile și tendințele IA, care vă vor surprinde.