Visão geral dos problemas de inteligência artificial
A inteligência artificial continua a trazer benefícios incrementais à vida humana. De acordo com o relatório Mckinsey, a Inteligência Artificial deve adicionar US $ 13 trilhões à economia global até 2030, o que representa cerca de 16% da participação global total. Não obstante os benefícios tangíveis e monetários, a IA tem vários déficits e problemas que inibem sua adoção em larga escala. Os problemas incluem segurança, confiança, poder de computação, preocupação com perda de emprego, etc.
Principais problemas associados à inteligência artificial
A seguir, estão alguns dos principais problemas associados à Inteligência Artificial e suas possíveis soluções.
1. Problema de perda de emprego
As preocupações com a perda de emprego relacionadas à inteligência artificial têm sido objeto de inúmeros casos de negócios e estudos acadêmicos. De acordo com um estudo de Oxford, mais de 47% dos empregos americanos estarão ameaçados devido à automação em meados da década de 2030. De acordo com o Fórum Econômico Mundial, a automação da Inteligência Artificial substituirá mais de 75 milhões de empregos até 2022. Alguns dos números são ainda mais assustadores. Conforme outro relatório da Mckinsey, os robôs baseados em IA podem substituir 30% da força de trabalho global atual. De acordo com o especialista em IA e o capitalista de risco Kai-Fu Lee, 40% dos empregos mundiais serão substituídos por bots baseados em IA nos próximos 10 a 15 anos. Baixa renda e trabalhadores pouco qualificados serão os mais atingidos por essa mudança. À medida que a IA se torna mais inteligente a cada dia, mesmo os trabalhadores altamente qualificados e altamente remunerados se tornam mais vulneráveis à perda de empregos, pois, dado o alto custo de trabalhadores qualificados, as empresas obtêm melhores margens automatizando seu trabalho. No entanto, essas questões relacionadas à perda de emprego e salários podem ser tratadas concentrando-se nas seguintes medidas.
- Revisão geral do sistema educacional e maior foco em habilidades como Pensamento Crítico, Criatividade e Inovação, pois essas habilidades são difíceis de replicar.
- Aumentar o investimento público e privado no desenvolvimento de capital humano, para que eles estejam melhor alinhados com a demanda da indústria.
- Melhorar as condições do mercado de trabalho, fazendo a ponte entre a demanda e a oferta e dando impulso à economia do show.
2. Problema de segurança
Sempre houve muito furor sobre questões de segurança associadas à Inteligência Artificial. Quando especialistas como Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, entre vários outros, expressam preocupação relacionada à segurança da IA, devemos prestar atenção a seus problemas de segurança. Houve vários casos em que a Inteligência Artificial deu errado quando o Twitter Chabot começou a espalhar sentimentos abusivos e pró-nazistas e, em outros casos, quando os bots da IA do Facebook começaram a interagir entre si em um idioma que ninguém mais entenderia, levando finalmente ao projeto. desligar.
Existem sérias preocupações sobre a Inteligência Artificial fazer algo prejudicial à humanidade. O caso em questão são as armas autônomas que podem ser programadas para matar outros seres humanos. Também existem preocupações iminentes com a IA formando “Mente Própria” e não valoriza a vida humana. Se essas armas forem utilizadas, será muito difícil desfazer suas repercussões. A seguir, são apresentadas as medidas que podem ser tomadas para atenuar essas preocupações.
- Precisamos ter regulamentos rígidos, especialmente quando se trata de criação ou experimentação de armas autônomas
- A cooperação global em questões relacionadas a esse tipo de armas é necessária para garantir que ninguém se envolva na corrida dos ratos
- A transparência total no sistema em que essas tecnologias foram testadas é essencial para garantir seu uso seguro
3. Problema relacionado à confiança
À medida que os algoritmos de Inteligência Artificial se tornam mais poderosos a cada dia, também traz várias questões relacionadas à confiança sobre sua capacidade de tomar decisões justas e para a melhoria da humanidade. Com a IA atingindo lentamente as habilidades cognitivas no nível humano, a questão da confiança se torna ainda mais significativa. Existem várias aplicações em que a IA opera como uma caixa preta. Exemplo - na negociação de alta frequência, mesmo os desenvolvedores do programa não têm um bom entendimento da base na qual a IA executou a negociação. Alguns exemplos mais impressionantes incluem o algoritmo baseado em Amazon AI para entrega no mesmo dia, inadvertidamente enviesado contra a vizinhança negra, outro exemplo foi o Perfil Corretivo de Gerenciamento de Ofensores para Sanções Alternativas (COMPAS), onde o algoritmo de Inteligência Artificial, enquanto o perfil de suspeitos, era enviesado contra a comunidade negra .
A seguir, são apresentadas algumas das medidas que podem ser tomadas para solucionar problemas relacionados à confiança na Inteligência Artificial
- Todos os principais fornecedores de inteligência artificial precisam estabelecer regras e princípios orientadores relacionados à confiança e transparência na implementação da IA. Esses princípios precisam ser seguidos religiosamente por todos os envolvidos no desenvolvimento e uso da inteligência artificial
- Todas as partes interessadas devem estar cientes do viés inerente ao algoritmo de IA e devem ter um mecanismo robusto de detecção de viés e maneiras de lidar com isso.
- A conscientização é outro fator-chave que desempenha um papel importante no preenchimento da lacuna de confiança. Os usuários devem estar sensibilizados sobre as operações de IA, seus recursos e até o déficit associado à Inteligência Artificial
4. Problema de computação
O algoritmo de Inteligência Artificial envolve a análise da enorme quantidade de dados que requerem uma imensa quantidade de poder computacional. Até agora, o problema foi resolvido com a ajuda de Cloud Computing e Parallel Processing. No entanto, à medida que a quantidade de dados aumenta e o algoritmo de aprendizado profundo mais complexo entra em ação, o poder computacional atual não será suficiente para atender aos requisitos complexos. Necessitaremos de mais armazenamento e poder computacional, capazes de lidar com exabytes e zettabytes de dados.
A computação quântica pode resolver o problema da velocidade de processamento a médio e longo prazo
A computação quântica, baseada em conceitos da teoria quântica, pode ser a resposta para solucionar os desafios do poder da computação. A computação quântica é 100 milhões de vezes mais rápida que um computador normal que usamos em casa. Embora atualmente, esteja na fase experimental e de pesquisa. De acordo com uma estimativa de diferentes especialistas, podemos ver sua implementação principal nos próximos 10 a 15 anos.
Os problemas acima mencionados certamente não são impossíveis de resolver, no entanto, exige uma rápida evolução da tecnologia e da cooperação humana. Enquanto estamos no caminho certo em termos de taxa de avanço tecnológico, ainda temos um longo caminho a percorrer para desenvolver princípios, metodologia e estruturas para garantir que tecnologias poderosas como a IA não sejam mal usadas ou mal aplicadas, o que pode resultar em conseqüências não intencionais.
Artigos recomendados
Este é um guia para problemas de inteligência artificial. Aqui discutimos os principais problemas associados à inteligência artificial AI e suas possíveis soluções. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais:
- Benefícios da Inteligência Artificial
- Tecnologia de Inteligência Artificial
- Tipos de Inteligência Artificial
- Ferramentas de Inteligência Artificial
- Importância da inteligência artificial