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人工知能 (AI) は、私たちの生活に欠かせないものになっています。仮想アシスタントや道路を走る自動運転車の威力を見れば明らかです。専門家は AI の利点を指摘することはあっても、この技術の問題点についてはなかなか言及しないかもしれません。この記事では、AI の専門家が進んで明かさない隠された秘密を探ります。
人工知能システムは数字を何倍も正確にすることができますが、完璧ではありません。AI モデルは膨大なデータセットから学習し、そのパフォーマンスはデータの量と多様性に厳密に関連しています。トレーニング データの偏りは AI の結果にも同様に反映され、人間のミスを模倣することもあります。
人工知能システムが効率的に動作するには、膨大な量のデータを入力する必要があります。提示されるデータは頻繁に匿名化されますが、プライバシーとデータ セキュリティに関連する問題は依然として存在します。意図せず、AI システムは機密情報を公開してデータのプライバシーを侵害する可能性があり、その結果、匿名性が失われます。
自動化は人工知能に関する主要な課題の 1 つであるため、もともと人間が行っていた多くのタスクは不要になります。AI は生産性と効率性を大幅に向上させる源となり得ますが、既存の職種にとって脅威となる可能性もあります。業界や職務によっては、想像以上に高度な自動化が可能であり、専門家は必ずしもこの側面を見落としているわけではありません。
AI は、偏見や公平性に関する懸念から始まり、最終的には兵器システムにおける AI の問題に至る一連の倫理的問題を引き起こします。専門家は、人工知能 (AI) 技術の開発や展開で言及されない限り、通常、これらの倫理的問題を直接的に関連付けることはありません。
多くの AI システムは複雑性のレベルに達しており、システムがそのような決定を下すためにどのデータセットを使用するのか、開発者でさえ正確にはわからない状態です。人間が決定方法と理由を理解できない場合があるため、「ブラック ボックス」症候群は AI システムに対する信頼性に関する最大の疑問符です。
AI システムは、セキュリティ上の欠陥から独立しているという印象を与えません。しかし、さらに懸念されるのは、AI が実質的に保護されていない他のシステムにアクセスするためのツールとなり、悪意のある行為者にとって脅威となる可能性があることです。これらのセキュリティ リスクに関して専門家が共有できる情報の量が限られていることは否定できませんが、AI が開発され、展開されるにつれて、これらのリスクを慎重に考慮する必要があります。
AI マシンは単独で複数のタスクを実行できますが、人間による手動監視が必要です。AI システムのトレーニングと維持、AI システムに欠陥がある場合の介入、または AI システムが処理するように教えられていないシナリオの処理に関しては、人間の存在が不可欠です。
AI モデルのトレーニングには大量の CPU パワーが必要であり、これが主要な要素として環境への悪影響を大きくする可能性があります。AI の二酸化炭素排出量は通常無視される要素ですが、AI 技術の開発と導入においては、これが中核的な考慮事項であるため、考慮することが重要です。
AI には、良いことにも悪いことにも使える究極のパワーが備わっている。重要なのは、AI の有益な用途を指摘する専門家が、AI が間違った目的で使用される可能性があることを必ずしも私たちに知らせていないということだ。人間は AI によって監視され、識別される可能性があり、AI はディープフェイクや誤情報を利用する可能性があり、これらはすべて個人や社会に損害を与える可能性がある。
より高いレベルの進歩を遂げたにもかかわらず、AI にはまだ欠陥があります。AI システムは特定のタスクを立派に実行しますが、いくつかのタスクでは課題に直面します。専門家でさえ、これらの欠陥を見落としたり、軽視したりする傾向があります。
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元記事: https://www.analyticsinsight.net/things-about-ai-that-experts-wont-tell-you/