باز کردن قفل توسعه ایمن هوش مصنوعی

هوش مصنوعی پتانسیل بسیار زیادی برای تغییر صنایع و بهبود زندگی دارد، اما در کنار این پتانسیل، مسئولیت مدیریت ریسک‌های آن نیز وجود دارد.

حفظ حریم خصوصی یک نگرانی اصلی است، زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی اغلب بر مقادیر زیادی از داده‌های شخصی تکیه می‌کنند و سؤالاتی در مورد امنیت داده‌ها و استفاده اخلاقی ایجاد می‌کنند. استفاده نادرست از هوش مصنوعی، مانند دیپ فیک یا سلاح های خودکار، نیاز حیاتی به توسعه مسئولانه را برجسته می کند.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، اطمینان از ایمن، قابل اعتماد و اخلاقی بودن این سیستم ها نه تنها برای پیشرفت فناوری بلکه برای جلب اعتماد عمومی ضروری است. با تعبیه ایمنی و شفافیت در هر مرحله از توسعه هوش مصنوعی، می‌توانیم پتانسیل کامل آن را باز کنیم و در عین حال از جامعه در برابر پیامدهای ناخواسته محافظت کنیم.

توسعه هوش مصنوعی ایمن به این معنی است که اطمینان حاصل شود این سیستم ها ایمن و قابل اعتماد کار می کنند. این به معنای تنظیم اقدامات ایمنی مهم برای کاهش خطرات و جلوگیری از هرگونه پیامد مضر است. همچنین در مورد نحوه ساخت و استفاده از هوش مصنوعی شفاف و پاسخگو است. ما باید به شدت این سیستم ها را آزمایش و اعتبار سنجی کنیم، دستورالعمل های اخلاقی را دنبال کنیم و آنها را زیر نظر بگیریم تا هر گونه رفتار غیرمنتظره را تشخیص دهیم. با ترویج فرهنگ مسئولیت پذیری، می توانیم قابلیت اعتماد هوش مصنوعی را افزایش دهیم و دنیای دیجیتال خود را ایمن تر کنیم.

درک پارامترهای ایمنی

مرتبط:چگونه هوش مصنوعی می تواند به رفع شکاف یادگیری کمک کند

ساختن هوش مصنوعی ایمن با تعریف و درک دقیق پارامترهای ایمنی که نحوه عملکرد این سیستم ها را راهنمایی می کند آغاز می شود. این پارامترها یکپارچگی داده ها، قابلیت اطمینان سیستم و امنیت عملیاتی را پوشش می دهند.

منظور ما از آن چیست؟

اطمینان از یکپارچگی داده ها به معنای حفظ دقت و سازگاری داده ها در طول چرخه عمر آن است. قابلیت اطمینان سیستم به معنای اطمینان از اینکه هوش مصنوعی تحت شرایط مورد انتظار به طور قابل پیش بینی و پیوسته رفتار می کند. و البته، امنیت عملیاتی حفاظت از این سیستم‌های هوش مصنوعی در برابر حملات مخرب و دسترسی غیرمجاز است.

این پارامترها برای جلوگیری از عواقب ناخواسته و کاهش خطرات مرتبط با سیستم های هوش مصنوعی بسیار مهم هستند. اهمیت این پارامترهای ایمنی را نمی توان اغراق کرد – آنها بستر توسعه و استقرار مسئول هوش مصنوعی هستند.

با اجرای دقیق آن‌ها، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی آنها در محدوده‌های اخلاقی عمل می‌کنند و به حریم خصوصی و حقوق بشر احترام می‌گذارند. آنها همچنین به نشان دادن تعهد قاطع به شفافیت و پاسخگویی که کلید ایجاد اعتماد عمومی است کمک می کنند.

همکاری و اهمیت استانداردهای باز

سازمان ها نباید به تنهایی در مورد هوش مصنوعی ایمن بایستند. همکاری مؤثر در صنعت هوش مصنوعی، شامل مشارکت بین شرکت‌های فناوری، مؤسسات دانشگاهی، نهادهای نظارتی و سازمان‌های جامعه مدنی، برای توسعه و استقرار مسئولانه فناوری‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است. این همکاری‌ها تبادل دانش، منابع و تخصص را امکان‌پذیر می‌سازد و نوآوری را تقویت می‌کند و در عین حال اطمینان می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی از استانداردهای ایمنی و اخلاقی قوی پشتیبانی می‌شوند.

مرتبط:هوش مصنوعی سلاح مخفی خرده فروشان در نبرد علیه تقلب در حال افزایش است

با گرد هم آوردن همه ذینفعان مرتبط، این مشارکت ها به ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی ایمن تر و قابل اعتمادتر کمک می کند. این تلاش جمعی نه تنها اعتماد و اطمینان عمومی را به فناوری‌های هوش مصنوعی افزایش می‌دهد، بلکه راه را برای پذیرش و ادغام گسترده‌تر آنها هموار می‌کند.

محور اصلی این رویکرد مشترک، استانداردهای باز است.

استانداردهای باز دستورالعمل‌ها و پروتکل‌های لازم را برای اطمینان از اینکه سیستم‌های هوش مصنوعی مختلف می‌توانند به طور یکپارچه با هم کار کنند، ارائه می‌کنند و در نتیجه ثبات، اعتماد و زمینه بازی برابر را در پلتفرم‌های مختلف ارتقا می‌دهند. با اتخاذ استانداردهای باز، جامعه هوش مصنوعی می تواند به طور جمعی نوآوری کند و با چالش هایی مانند تعصب و نگرانی های اخلاقی مقابله کند. این رویکرد نه تنها از انحصارها جلوگیری می کند، بلکه مسئولیت پذیری و شفافیت در توسعه هوش مصنوعی را نیز افزایش می دهد.

در نهایت، پایبندی به استانداردهای باز برای اطمینان از استفاده منصفانه، مسئولانه و به نفع همه از فناوری‌های هوش مصنوعی ضروری است و اهمیت همکاری در دستیابی به این اهداف را تقویت می‌کند.

آینده: هوش مصنوعی ایمن تر

ایجاد هوش مصنوعی ایمن نیازمند رویکردی جامع است که شامل تعریف پارامترهای ایمنی واضح، اجرای استراتژی‌های کاهش ریسک قوی، تقویت همکاری قوی و رعایت استانداردهای باز است. با اولویت‌بندی این عناصر، سازمان‌ها می‌توانند سیستم‌های هوش مصنوعی را توسعه دهند که نه تنها قابل اعتماد و ایمن هستند، بلکه از نظر اخلاقی سالم و از نظر اجتماعی نیز مفید هستند.

عدم اجرای این اقدامات می‌تواند منجر به خطرات قابل توجهی شود که منجر به سیستم‌های هوش مصنوعی می‌شود که در برابر شکست، نقض‌های امنیتی و مناقشات اخلاقی آسیب‌پذیر هستند – مانند زمان انتخابات عمومی بریتانیا که 87.4 درصد از مردم در بریتانیا بودند. نگرانی در مورد دیپ فیک هایی که بر نتایج انتخابات تأثیر می گذارد.

مشکل دیپ فیک ذاتا مربوط به خود فناوری نیست، بلکه به نحوه استفاده از آن مربوط می شود. مانند بسیاری از ابزارها، از آنجایی که به بیان مجاز قدرت مربوط می شوند، دیپ فیک ها هم پتانسیل کاربردهای مثبت و هم منفی را دارند. آنها می توانند در زمینه هایی مانند آموزش، آموزش و درمان مؤثر باشند، جایی که حذف پیام رسان از پیام می تواند تجربیات یادگیری را افزایش دهد و راه های جدیدی برای درمان فراهم کند. با این حال، نگرانی واقعی زمانی به وجود می آید که از دیپ فیک ها برای فعالیت های مجرمانه یا فریب، مانند جعل هویت افراد برای اهداف کلاهبرداری یا انتشار اطلاعات نادرست، استفاده شود. بنابراین، چالش در پرداختن به سوء استفاده از این فناوری به جای محکوم کردن خود فناوری نهفته است.

ما می‌توانیم با تمرکز بر جلوگیری از برنامه‌های مخرب و اجرای اقدامات کنترلی مدرن‌تر، متناسب‌تر و قوی‌تر، از مزایای هوش مصنوعی مولد و در عین حال کاهش خطرات استفاده کنیم. یک رویکرد ظریف و بسیار فنی برای حفظ اعتماد عمومی و اطمینان از اینکه فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند بدون به خطر انداختن استانداردهای اخلاقی به پتانسیل کامل خود دست یابند، بسیار مهم است.