Некатегоризовано

Upotreba veštačke inteligencije: Izazovi i zabrinutosti

Summary

U svetu u kojem se tehnologija nastavlja napredovati neviđenom brzinom, pojava veštačke inteligencije (VI) je istovremeno fascinantna i zabrinjavajuća. Jedan značajan model veštačke inteligencije koji je privukao pažnju je ChatGPT, razvijen od strane OpenAI. Iako obećava odgovore slične ljudskim i […]

Upotreba veštačke inteligencije: Izazovi i zabrinutosti

U svetu u kojem se tehnologija nastavlja napredovati neviđenom brzinom, pojava veštačke inteligencije (VI) je istovremeno fascinantna i zabrinjavajuća. Jedan značajan model veštačke inteligencije koji je privukao pažnju je ChatGPT, razvijen od strane OpenAI. Iako obećava odgovore slične ljudskim i potencijalne prednosti, postoje suštinski problemi koji treba razmotriti.

Veliki jezički modeli (VJM), poput ChatGPT-a, imaju sposobnost manipulacije. To predstavlja problem, posebno kada se uzme u obzir da su velike tehnološke kompanije poput Apple-a, Facebook-a (Meta-a), Google-a (Alphabeta) i Microsoft-a spremne da monopolizuju tržište veštačke inteligencije. Odluke koje donose ove kompanije imaju veliku težinu i postavljaju pitanja o kontroli i skrivenim agendama.

Da bismo razumeli funkcionisanje ChatGPT-a, dublje ćemo se pozabaviti njegovim komponentama. Model se oslanja na algoritam i mehanizam nazvan Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Kroz RLHF, veštačka inteligencija uči na osnovu početnih odgovora koje generišu ljudski ocenjivači, traže odobrenje za izmenjene verzije i optimizuje svoj okvir politike koristeći „nagradnu funkciju“. Međutim, postavlja se pitanje izbora ocenjivača i njihovih mogućih pristrasnosti.

Direktor OpenAI-a, Sam Altman, priznaje da je ova pristrasnost važno pitanje. Izbegavanje pristrasnih ocenjivača kako bi se obezbedile fer evaluacije predstavlja izazov. Iako se preduzimaju napori da se ovaj problem reši, on i dalje ostaje neizvestan.

Dalje, pristrasnost unutar algoritama veštačke inteligencije postala je sve urgentnije pitanje. Nedavna istraživanja koja je predstavio tim Google Research-a uvode koncept Reinforcement Learning from AI Feedback, zbog čega se gubi granica između ljudskog učešća i odlučivanja veštačke inteligencije. Eticka pitanja koja se odnose na ovu upotrebu veštačke inteligencije pažljivo su praćena.

Jedan dodatni aspekt koji doprinosi zabrinutosti su skupovi podataka koji se koriste za obuku algoritama. Ko prikuplja ove podatke i postoji li mogućnost da budu manipulisani kako bi odražavali određenu agendu? S obzirom na to da velike tehnološke kompanije kontrolišu ogromnu količinu podataka i da postoji mogućnost njihove političke pristrasnosti, moglo bi doći do opasne neravnoteže. Smanjivanje ove prednosti može uključiti razbijanje ovih tehnoloških kompanija kroz regulative o monopolu, kao i osiguravanje da algoritmi veštačke inteligencije budu dizajnirani i implementirani od strane nezavisnih entiteta.

Ipak, važno je prepoznati i prednosti koje tehnološke kompanije donose na sto. Njihovi značajni resursi i pristup obimnim podacima omogućavaju razvoj pametnijih modela veštačke inteligencije. Međutim, postizanje ravnoteže između njihove slobode u korišćenju podataka i primene mera za smanjenje pristrasnosti ključno je za fer igru.

Dok se pristrasnost veštačke inteligencije nastavlja, ključno je pažljivo pratiti ove razvoje. Transparentnost, pravičnost i saradnja između različitih zainteresovanih strana su ključni kako bi se osiguralna odgovorna i pravična upotreba veštačke inteligencije u oblikovanju naše budućnosti.