ປັນຍາທຽມສັນຍາວ່າດ້ວຍຄວາມໄວ, ຂະໜາດ, ແລະວິເສດໃນບາງຄັ້ງຄາວ. ແຕ່ເງົາສາມາດຕາບອດໄດ້. ຖ້າເຈົ້າເຄີຍສົງໄສວ່າ ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ? ຄູ່ມືນີ້ຍ່າງຜ່ານອັນຕະລາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນພາສາທໍາມະດາ - ດ້ວຍຕົວຢ່າງ, ການແກ້ໄຂ, ແລະຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສະບາຍເລັກນ້ອຍ. ມັນບໍ່ແມ່ນການຕ້ານເຕັກໂນໂລຢີ. ມັນເປັນຄວາມຈິງທີ່ສົ່ງເສີມ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ໃຊ້ນໍ້າຫຼາຍປານໃດ
ອະທິບາຍການບໍລິໂພກນ້ໍາທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈຂອງ AI ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນໃນທົ່ວໂລກ.
🔗 ຊຸດຂໍ້ມູນ AI ແມ່ນຫຍັງ
ແບ່ງໂຄງສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ, ແລະຄວາມສໍາຄັນສໍາລັບຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ.
🔗 AI ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມແນວໃດ
ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການວິເຄາະຮູບແບບເພື່ອຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
🔗 ວິທີການວັດແທກປະສິດທິພາບ AI
ກວມເອົາການວັດແທກທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ, ຄວາມໄວ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
ຄໍາຕອບດ່ວນ: ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ? ⚠️
ເນື່ອງຈາກວ່າບໍ່ມີ guardrails ທີ່ຮຸນແຮງ, AI ສາມາດຂະຫຍາຍຄວາມລໍາອຽງ, ພື້ນທີ່ຂໍ້ມູນນ້ໍາຖ້ວມທີ່ມີການປອມແປງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖື, ການເຝົ້າລະວັງ supercharge, ຍ້າຍພະນັກງານໄວກວ່າທີ່ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ, ເມື່ອຍລະບົບພະລັງງານແລະນ້ໍາ, ແລະການຕັດສິນໃຈສະເຕກສູງທີ່ຍາກທີ່ຈະກວດສອບຫຼືອຸທອນ. ອົງການຈັດຕັ້ງມາດຕະຖານຊັ້ນນໍາແລະຜູ້ຄວບຄຸມກໍານົດຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍເຫດຜົນ. [1][2][5]
ບົດບັນຍາຍ (ປະກອບ): ຜູ້ໃຫ້ກູ້ໃນພາກພື້ນທົດລອງເຄື່ອງມືກູ້ຢືມ AI. ມັນຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມໄວໃນການປຸງແຕ່ງ, ແຕ່ການທົບທວນເອກະລາດພົບວ່າຕົວແບບບໍ່ປະຕິບັດສໍາລັບຜູ້ສະຫມັກຈາກລະຫັດໄປສະນີບາງຢ່າງທີ່ຕິດກັບ redlining ປະຫວັດສາດ. ການແກ້ໄຂບໍ່ແມ່ນ memo - ມັນເປັນວຽກງານຂໍ້ມູນ, ວຽກງານນະໂຍບາຍ, ແລະວຽກງານຜະລິດຕະພັນ. ຮູບແບບນັ້ນສະແດງໃຫ້ເຫັນອີກເທື່ອຫນຶ່ງໃນການສິ້ນນີ້.
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ? ການໂຕ້ຖຽງທີ່ດີ ✅
ການວິພາກວິຈານທີ່ດີມີສາມຢ່າງຄື:
-
ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຫຼັກຖານການແຜ່ພັນ ຂອງອັນຕະລາຍຫຼືຄວາມສ່ຽງສູງ, ບໍ່ແມ່ນ vibes - ຕົວຢ່າງ, ກອບຄວາມສ່ຽງແລະການປະເມີນຜົນທີ່ທຸກຄົນສາມາດອ່ານແລະນໍາໃຊ້ໄດ້. [1]
-
ສະແດງໃຫ້ເຫັນນະໂຍບາຍດ້ານໂຄງສ້າງ ເຊັ່ນຮູບແບບການຂົ່ມຂູ່ລະດັບລະບົບແລະການຈູງໃຈທີ່ຜິດພາດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ອຸປະຕິເຫດດຽວ. [2]
-
ສະເໜີການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບສະເພາະ ທີ່ສອດຄ່ອງກັບຊຸດເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ (ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ການກວດສອບ, ການຊີ້ນຳຂອງຂະແໜງການ), ບໍ່ແມ່ນການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີ “ຈັນຍາບັນ” ທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ. [1][5]
ຂ້ອຍຮູ້, ມັນຟັງແລ້ວເປັນເລື່ອງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ. ແຕ່ນັ້ນແມ່ນແຖບ.
ອັນຕະລາຍ, unpacked
1) ອະຄະຕິ, ການຈຳແນກ ແລະ ການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ 🧭
ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດໃຫ້ຄະແນນ, ຈັດອັນດັບ, ແລະຕິດປ້າຍຊື່ຄົນໃນແບບທີ່ສະທ້ອນເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ຫຼອກລວງ ຫຼືການອອກແບບທີ່ຜິດພາດ. ອົງການຈັດຕັ້ງມາດຕະຖານເຕືອນຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າຄວາມສ່ຽງ AI ທີ່ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້ - ຄວາມຍຸຕິທໍາ, ການອະທິບາຍ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ - ແປເປັນອັນຕະລາຍທີ່ແທ້ຈິງຖ້າທ່ານຂ້າມການວັດແທກ, ເອກະສານ, ແລະການຄຸ້ມຄອງ. [1]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີໃນສັງຄົມ: ເຄື່ອງມືທີ່ມີອະຄະຕິໃນລະດັບທີ່ງຽບໆເພື່ອເກັບສິນເຊື່ອ, ວຽກ, ທີ່ຢູ່ອາໄສ, ແລະການດູແລສຸຂະພາບ. ການທົດສອບ, ເອກະສານ, ແລະການກວດສອບເອກະລາດຊ່ວຍ - ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ຖ້າພວກເຮົາເຮັດຕົວຈິງ. [1]
2) ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ປອມແປງເລິກ, ແລະການລົບລ້າງຄວາມເປັນຈິງ 🌀
ດຽວນີ້ມັນລາຄາຖືກເພື່ອຜະລິດສຽງ, ວິດີໂອ, ແລະຂໍ້ຄວາມດ້ວຍຄວາມເປັນຈິງທີ່ໜ້າຕື່ນຕາຕື່ນໃຈ. ການລາຍງານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີສະແດງໃຫ້ຄູ່ປໍລະປັກໃຊ້ສື່ສັງເຄາະ ແລະການໂຈມຕີລະດັບຕົວແບບຢ່າງຫ້າວຫັນເພື່ອທຳລາຍຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ ແລະຊຸກຍູ້ການສໍ້ໂກງ ແລະອິດທິພົນຕໍ່ ops. [2]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີໃນສັງຄົມ: ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຈະພັງທະລາຍລົງເມື່ອໃຜສາມາດອ້າງວ່າຄລິບໃດນຶ່ງເປັນຂອງປອມ ຫຼືແທ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມສະດວກສະບາຍ. ການຮູ້ຫນັງສືຂອງສື່ມວນຊົນຊ່ວຍ, ແຕ່ມາດຕະຖານເນື້ອຫາ - ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການປະສານງານຂ້າມເວທີມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍ. [2]
3) ການເຝົ້າລະວັງ ແລະຄວາມກົດດັນດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ 🕵️♀️
AI ຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕາມລະດັບປະຊາກອນ - ໃບຫນ້າ, ສຽງ, ຮູບແບບຂອງຊີວິດ. ການປະເມີນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ພູມສັນຖານສັງເກດເຫັນວ່າການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຂໍ້ມູນປະສົມປະສານແລະການວິເຄາະແບບຈໍາລອງທີ່ສາມາດຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ເຊັນເຊີທີ່ກະແຈກກະຈາຍໄປສູ່ລະບົບການເຝົ້າລະວັງທີ່ບໍ່ແນ່ນອນຖ້າບໍ່ໄດ້ຮັບການກວດສອບ. [2]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີໃນສັງຄົມ: ຜົນກະທົບທີ່ສັ່ນສະເທືອນຕໍ່ການປາກເວົ້າ ແລະການຄົບຫາກັນເປັນເລື່ອງຍາກທີ່ຈະເຫັນຈົນກ່ວາເຂົາເຈົ້າມາຢູ່ນີ້. ການກວດກາຄວນ ໄປກ່ອນ ການນຳໄປໃຊ້, ບໍ່ແມ່ນຕິດຕາມມັນໄປເປັນໄມລ໌. [2]
4) ວຽກ, ຄ່າແຮງງານ, ຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບ 🏭→🤖
ແນ່ນອນວ່າ AI ສາມາດເພີ່ມຜົນຜະລິດໄດ້ - ແຕ່ການສຳຜັດກັບສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນບໍ່ສະເໝີພາບກັນ. ການສຳຫຼວດທົ່ວປະເທດຂອງນາຍຈ້າງ ແລະ ຜູ້ອອກແຮງງານພົບວ່າມີທັງຄວາມສ່ຽງດ້ານບວກ ແລະ ການລົບກວນ, ໂດຍວຽກງານ ແລະ ອາຊີບບາງຢ່າງມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍກວ່າວຽກງານອື່ນໆ. ການເພີ່ມທັກສະຊ່ວຍໄດ້, ແຕ່ການຫັນປ່ຽນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄົວເຮືອນຕົວຈິງໃນເວລາຈິງ. [3]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ບໍ່ດີຂອງສັງຄົມ: ຖ້າຜົນຜະລິດໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍສ່ວນໃຫຍ່ກັບບໍລິສັດ ຫຼືເຈົ້າຂອງຊັບສິນຈຳນວນໜຶ່ງ, ພວກເຮົາຂະຫຍາຍຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບໃນຂະນະທີ່ສະເໜີຄວາມສຸພາບໃຫ້ກັບຄົນອື່ນ. [3]
5) ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ ແລະ ການຂູດຮີດຕົວແບບ 🧨
ລະບົບ AI ຂະຫຍາຍພື້ນຜິວການໂຈມຕີ: ການເປັນພິດຂໍ້ມູນ, ການສີດຂໍ້ມູນຢ່າງວ່ອງໄວ, ການລັກຮູບແບບ, ແລະຊ່ອງໂຫວ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງໃນເຄື່ອງມືອ້ອມຮອບແອັບ AI. ການລາຍງານໄພຂົ່ມຂູ່ຂອງເອີຣົບບັນທຶກການລ່ວງລະເມີດສື່ສັງເຄາະໃນໂລກຕົວຈິງ, ການ jailbreak, ແລະການໂຄສະນາເປັນພິດ. [2]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ: ເມື່ອສິ່ງທີ່ປົກປ້ອງ Castle ກາຍເປັນຂົວໃຫມ່ ນຳໃຊ້ການອອກແບບທີ່ປອດໄພ ແລະ ແຂງຕົວໃສ່ທໍ່ AI - ບໍ່ພຽງແຕ່ແອັບແບບດັ້ງເດີມເທົ່ານັ້ນ. [2]
6) ຄ່າພະລັງງານ, ນ້ຳ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ 🌍💧
ການຝຶກອົບຮົມແລະການບໍລິການແບບຈໍາລອງຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດບໍລິໂພກໄຟຟ້າແລະນ້ໍາຢ່າງຮຸນແຮງຜ່ານສູນຂໍ້ມູນ. ດຽວນີ້ນັກວິເຄາະດ້ານພະລັງງານສາກົນຕິດຕາມຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໄວແລະເຕືອນກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າເນື່ອງຈາກຂະຫນາດຂອງວຽກ AI. ການວາງແຜນ, ບໍ່ຕົກໃຈ, ແມ່ນຈຸດ. [4]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີໃນສັງຄົມ: ຄວາມກົດດັນດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການເກັບເງິນທີ່ສູງຂຶ້ນ, ຄວາມແອອັດຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ, ແລະການສູ້ຮົບທີ່ນັ່ງຢູ່ - ເລື້ອຍໆຢູ່ໃນຊຸມຊົນທີ່ມີຄວາມເຂັ້ມແຂງຫນ້ອຍ. [4]
7) ການດູແລສຸຂະພາບ ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ມີສະເຕກສູງອື່ນໆ🩺
ເຈົ້າຫນ້າທີ່ສາທາລະນະສຸກທົ່ວໂລກໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມປອດໄພ, ການອະທິບາຍ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ແລະບັນຫາການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສໍາລັບ AI ທາງຄລີນິກ. ຊຸດຂໍ້ມູນແມ່ນ messy; ຄວາມຜິດພາດແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ; ການກວດກາຕ້ອງເປັນລະດັບທາງດ້ານຄລີນິກ. [5]
ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ: ຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງອັລກໍຣິທຶມສາມາດເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມສາມາດ. ມັນບໍ່ແມ່ນ. ຮົ້ວກັ້ນຕ້ອງສະທ້ອນເຖິງຄວາມເປັນຈິງທາງການແພດ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກແບບສາທິດ. [5]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມືປະຕິບັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນອັນຕະລາຍ
(ແມ່ນແລ້ວ, ຫົວຂໍ້ຕ່າງໆແມ່ນແປກໆໂດຍເຈດຕະນາ)
| ເຄື່ອງມື ຫຼືນະໂຍບາຍ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນເຮັດວຽກ ... ປະເພດຂອງ |
|---|---|---|---|
| NIST AI ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ | ຜະລິດຕະພັນ, ຄວາມປອດໄພ, ທີມງານ exec | ເວລາ + ການກວດສອບ | ພາສາທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນເພື່ອຄວາມສ່ຽງ, ການຄວບຄຸມວົງຈອນຊີວິດ, ແລະລະບົບການປົກຄອງ. ບໍ່ແມ່ນ wand magic. [1] |
| ການກວດສອບຕົວແບບເອກະລາດ & ທີມງານສີແດງ | ເວທີ, ການເລີ່ມຕົ້ນ, ອົງການ | ປານກາງຫາສູງ | ຊອກຫາພຶດຕິກໍາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍແລະຄວາມລົ້ມເຫລວກ່ອນທີ່ຜູ້ໃຊ້ຈະເຮັດ. ຕ້ອງການຄວາມເປັນເອກະລາດເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື. [2] |
| ການພິສູດຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເນື້ອຫາ | ສື່ມວນຊົນ, ເວທີ, ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງມື | ເຄື່ອງມື + ops | ຊ່ວຍຕິດຕາມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ລາຍງານການປອມແປງໃນຂອບເຂດກ້ວາງຂວາງທົ່ວລະບົບນິເວດ. ບໍ່ສົມບູນແບບ; ຍັງເປັນປະໂຫຍດຢູ່. [2] |
| ແຜນການປ່ຽນແປງຂອງແຮງງານ | HR, L&D, ຜູ້ສ້າງນະໂຍບາຍ | Reskilling $$ | ເປົ້າໝາຍການຍົກລະດັບທັກສະ ແລະ ການອອກແບບໜ້າວຽກຄືນໃໝ່ ການເຄື່ອນຍ້າຍທີ່ບໍ່ກົງໄປກົງມາໃນພາລະບົດບາດທີ່ເປີດເຜີຍ; ການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບ, ບໍ່ແມ່ນຄໍາຂວັນ. [3] |
| ການຊີ້ນໍາຂອງຂະແໜງການເພື່ອສຸຂະພາບ | ໂຮງຫມໍ, ລະບຽບການ | ເວລານະໂຍບາຍ | ສອດຄ່ອງກັບການປະຕິບັດໜ້າທີ່ດ້ວຍຈັນຍາບັນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະ ການຢັ້ງຢືນທາງດ້ານຄລີນິກ. ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄົນເຈັບກ່ອນ. [5] |
ດຳນ້ຳເລິກ: ຄວາມລຳອຽງຈະກ້າວເຂົ້າສູ່ 🧪
-
ຂໍ້ມູນ Skewed – ບັນທຶກປະຫວັດສາດຝັງການຈໍາແນກທີ່ຜ່ານມາ; ແບບຈໍາລອງສະທ້ອນມັນເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານວັດແທກແລະຫຼຸດຜ່ອນ. [1]
-
ການປ່ຽນສະພາບການ – ຮູບແບບທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນປະຊາກອນໜຶ່ງສາມາດລົ້ມລົງໃນອີກກຸ່ມໜຶ່ງ; ການປົກຄອງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຂອບເຂດແລະການປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [1]
-
ຕົວແປພຣັອກຊີ – ການຖິ້ມຄຸນສົມບັດປ້ອງກັນໄວ້ບໍ່ພຽງພໍ; ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງນໍາພວກເຂົາຄືນໃຫມ່. [1]
ການເຄື່ອນໄຫວພາກປະຕິບັດ: ຊຸດຂໍ້ມູນເອກະສານ, ດໍາເນີນການປະເມີນຜົນ, ການວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບໃນທົ່ວກຸ່ມ, ແລະເຜີຍແຜ່ຜົນໄດ້ຮັບ. ຖ້າທ່ານບໍ່ປົກປ້ອງມັນຢູ່ໃນຫນ້າ, ຢ່າສົ່ງມັນ. [1]
ເຈາະເລິກ: ເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນຜິດຈຶ່ງຕິດຢູ່ກັບ AI 🧲
-
ຄວາມໄວ + ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວ = ການປອມແປງທີ່ແນໃສ່ຊຸມຊົນຈຸນລະພາກ.
-
ການຂູດຮີດທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ - ເມື່ອທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ ອາດຈະ ເປັນການປອມແປງ, ນັກສະແດງທີ່ບໍ່ດີພຽງແຕ່ຕ້ອງການຄວາມສົງໃສ.
-
ຄວາມຊັກຊ້າຂອງການກວດສອບ – ມາດຕະຖານການພິສູດຍັງບໍ່ທັນເປັນສາກົນເທື່ອ; ສື່ມວນຊົນທີ່ແທ້ຈິງຈະສູນເສຍການແຂ່ງຂັນເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າເວທີປະສານງານ. [2]
ດຳເນີນການຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ຮ່າງກົດໝາຍວ່າດ້ວຍພື້ນຖານໂຄງລ່າງມາຮອດກຳນົດ 🧱
-
ພະລັງງານ – ວຽກງານ AI ຊຸກດັນໃຫ້ການນໍາໃຊ້ໄຟຟ້າຂອງສູນຂໍ້ມູນ; ການຄາດຄະເນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຕີບໂຕຢ່າງສູງໃນທົດສະວັດນີ້. [4]
-
ນ້ໍາ - ຄວາມເຢັນຕ້ອງການລະບົບທ້ອງຖິ່ນທີ່ເຄັ່ງຕຶງ, ບາງຄັ້ງໃນພາກພື້ນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ໄພແຫ້ງແລ້ງ.
-
ນັ່ງສູ້ກັນ – ຊຸມຊົນຈະຍູ້ຄືນເມື່ອເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໂດຍບໍ່ມີການ upside.
ການຫຼຸດຜ່ອນ: ປະສິດທິພາບ, ຮູບແບບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ / leaner, off-peak inference, ນັ່ງຢູ່ໃກ້ກັບທົດແທນໄດ້, ຄວາມໂປ່ງໃສໃນການນໍາໃຊ້ນ້ໍາ. ເວົ້າງ່າຍ, ຍາກກວ່າທີ່ຈະເຮັດ. [4]
ລາຍການກວດກາຍຸດທະວິທີສຳລັບຜູ້ນຳທີ່ບໍ່ຕ້ອງການຫົວເລື່ອງ🧰
-
ດໍາເນີນ ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ທີ່ເຊື່ອມໂຍງກັບການລົງທະບຽນລະບົບທີ່ໃຊ້ງານຢູ່. ສ້າງແຜນທີ່ຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ຄົນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ SLA ເທົ່ານັ້ນ. [1]
-
ປະຕິບັດ ເນື້ອໃນທີ່ແທ້ຈິງຂອງ ເທກໂນໂລຍີແລະປື້ມບັນທຶກເຫດການສໍາລັບ deepfakes ເປົ້າຫມາຍອົງການຂອງທ່ານ. [2]
-
ຢືນຂຶ້ນ ການກວດສອບເອກະລາດ ແລະ ທີມງານສີແດງ ສໍາລັບລະບົບທີ່ສໍາຄັນ. ຖ້າມັນຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຄົນ, ມັນສົມຄວນໄດ້ຮັບການກວດກາ. [2]
-
ໃນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ດ້ານສຸຂະພາບ, ປະຕິບັດຕາມ ຄໍາແນະນໍາຂອງຂະແຫນງການ ແລະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຢັ້ງຢືນທາງດ້ານການຊ່ວຍ, ບໍ່ແມ່ນມາດຕະຖານຕົວຢ່າງ. [5]
-
ນຳໃຊ້ຄູ່ກັບ ການອອກແບບໜ້າວຽກ ແລະການຍົກລະດັບທັກສະ , ວັດແທກເປັນລາຍໄຕມາດ. [3]
ຖາມ-ຕອບເລື້ອຍໆ 🙋♀️
-
AI ຍັງດີບໍ? ແນ່ນອນ. ຄໍາຖາມນີ້ແຍກຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫລວເພື່ອໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດແກ້ໄຂພວກມັນໄດ້.
-
ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດເພີ່ມຄວາມໂປ່ງໃສໄດ້ບໍ? ມີປະໂຫຍດ, ແຕ່ບໍ່ພຽງພໍ. ທ່ານຕ້ອງການການທົດສອບ, ການຕິດຕາມ, ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ. [1]
-
ກົດລະບຽບຈະຂ້ານະວັດຕະກໍາບໍ? ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະປົດລັອກການລົງທຶນ. ກອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແມ່ນແນ່ນອນກ່ຽວກັບ ວິທີ ການສ້າງຢ່າງປອດໄພ. [1]
TL;DR ແລະຄວາມຄິດສຸດທ້າຍ🧩
ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ? ເນື່ອງຈາກວ່າຂະຫນາດ + opacity + misaligned incentives = ຄວາມສ່ຽງ. ປະໄວ້ຢ່າງດຽວ, AI ສາມາດເສີມສ້າງຄວາມລໍາອຽງ, ທໍາລາຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ການເຝົ້າລະວັງນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ, ການລະບາຍຊັບພະຍາກອນ, ແລະຕັດສິນໃຈວ່າສິ່ງທີ່ມະນຸດຄວນຈະສາມາດອຸທອນໄດ້. ດ້ານຂ້າງ: ພວກເຮົາມີ scaffolding ແລ້ວເພື່ອເຮັດກອບຄວາມສ່ຽງທີ່ດີກວ່າ, ການກວດສອບ, ມາດຕະຖານຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະການຊີ້ນໍາຂອງຂະແຫນງການ. ມັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການ slamming ຫ້າມລໍ້. ມັນກ່ຽວກັບການຕິດຕັ້ງພວກມັນ, ກວດເບິ່ງການຊີ້ນໍາ, ແລະຈື່ຈໍາວ່າມີຄົນຢູ່ໃນລົດແທ້ໆ. [1][2][5]
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
NIST – ຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານປັນຍາທຽມ (AI RMF 1.0). ເຊື່ອມຕໍ່
-
ENISA – Threat Landscape 2025. Link
-
OECD - ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ບ່ອນເຮັດວຽກ: ການຄົ້ນພົບຕົ້ນຕໍຈາກການສໍາຫຼວດ OECD AI ຂອງນາຍຈ້າງແລະຜູ້ອອກແຮງງານ . ເຊື່ອມຕໍ່
-
IEA – ພະລັງງານ ແລະ AI (ຄວາມຕ້ອງການໄຟຟ້າ & ການຄາດຄະເນ). ເຊື່ອມຕໍ່
-
ອົງການອະນາໄມໂລກ - ຈັນຍາບັນ ແລະການປົກຄອງຂອງປັນຍາປະດິດເພື່ອສຸຂະພາບ . ເຊື່ອມຕໍ່
ຂໍ້ສັງເກດກ່ຽວກັບຂອບເຂດ ແລະ ການດຸ່ນດ່ຽງ: ການຄົ້ນພົບຂອງ OECD ແມ່ນອີງໃສ່ການສໍາຫຼວດໃນຂະແໜງການ/ປະເທດສະເພາະ; ຕີຄວາມໝາຍກັບສະພາບການນັ້ນຢູ່ໃນໃຈ. ການປະເມີນ ENISA ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນພາບການຂົ່ມຂູ່ຂອງ EU ແຕ່ເນັ້ນໃສ່ຮູບແບບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທົ່ວໂລກ. ການຄາດຄະເນຂອງ IEA ໃຫ້ການຄາດຄະເນແບບຈໍາລອງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມແນ່ນອນ; ມັນເປັນສັນຍານການວາງແຜນ, ບໍ່ແມ່ນການທໍານາຍ.