ВИКЛИКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/EIS/2023-104-2Ключові слова:
штучний інтелект, ChatGPT, розпізнаванняАнотація
У статті розглянуті питання щодо викликів штучного інтелекту в сучасному світі, де різноманітні застосунки штучного інтелекту (системи автоматичного перекладу, розумні асистенти, пошукові машини, розумні чат-боти) супроводжують людину в різних справах щодня. Вартість бізнесу, пов’язаного зі штучним інтелектом, сягає трильйонів доларів. Більше третини сучасних компаній використовують розробки штучного інтелекту у своїй роботі, і кількість таких компаній постійно збільшується. Першість у розробці штучного інтелекту належить великим корпораціям на кшталт Microsoft, Google, Amazon тощо, які вкладають у дослідження мільярди доларів щорічно та для яких зайві 2% точності алгоритмів легко конвертуються на додаткові мільярди прибутку. Чи справді бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту зробить непотрібними купу професій і призведе до масового безробіття та зростання соціальної напруги? Технологія розпізнавання обличчя, за допомогою якої розблоковуємо свій смартфон, також використовується для нагляду правоохоронних органів, перевірки пасажирів в аеропорту, для ухвалення рішень щодо працевлаштування та житла. Показано роль, яку глибоке навчання в розпізнаванні осіб відіграло у втраті приватності інтернет-користувачами під час збирання даних для навчальних датасетів. Поточне впровадження цих технологій передбачає значне расове упередження, особливо проти людей із небілим кольором шкіри. Навіть якщо розпізнавання облич є точним, розширює можливості правоохоронної системи з довгою історією стеження за расистами й антиактивістами та може посилити наявну нерівність. Незважаючи на широке впровадження серед панівних методів використання біометричних даних (відбитки пальців, райдужної оболонки ока, долоні, голосу й обличчя), розпізнавання облич є найменш точним і пов’язане із проблемами конфіденційності та навіть заборонено для використання поліцією та місцевими службами в кількох містах Сполучених Штатів Америки. Проведено дослідження того, чи справді сучасні застосунки штучного інтелекту здатні замінити людей, зокрема викладачів історії, мови та літератури, програмування в українській освіті.
Посилання
IBM Global AI Adoption Index 2022. URL: https://www.ibm.com/downloads/cas/GVAGA3JP.
Bojan Jovanovic. 55 Fascinating AI Statistics and Trends for 2023. URL: https://dataprot.net/statistics/ai-statistics/.
Corder Mike. Rembrandt’s huge “Night Watch” gets bigger thanks to AI. URL: https://apnews.com/article/europe-lifestyle-travel-technology-arts-and-entertainment-d9312050e505c720b8870f0ad0608609.
Frank Steven J., Frank Andrea M. A Neural Network Looks at Leonardo’s Salvator Mundi. Leonardo. 2021. № 54 (6). P. 619–624. DOI: 10.1162/leon_a_02004.
Liu Gloria. The World’s Smartest Artificial Intelligence Just Made Its First Magazine Cover. URL: https://www.cosmopolitan.com/lifestyle/a40314356/dall-e-2-artificial-intelligence-cover/.
Fundraising for humanitarian aid to Ukraine. URL: https://sirens.gallery.
DALL·E: Introducing outpainting. Open AI. URL: https://openai.com/ blog/dall-e-introducing-outpainting.
Chayka K. Is A.I. Art stealing from artist? The New Yorker. February 10, 2023. URL: https://www.newyorker.com/culture/infinite-scroll/is-ai-art-stealing-from-artists.
Editor “relieved of duties” and publishing house apologizes after German magazine’s fake AI interview with Michael Schumacher / N. Schmidt et al. CNN. April 22, 2023. URL: https://edition.cnn.com/2023/ 04/22/motorsport/michael-schumacher-fake-ai-interview-apology-spt-intl/index.html.
Raji I.D., Fried G. About Face: A Survey of Facial Recognition Evaluation. URL: https://arxiv.org/pdf/2102.00813.pdf.
The perpetual line-up. Unregulated police face recognition in America / C. Garvie et al. Georgetown law. Center on Privacy & Technology. URL: https://www.perpetuallineup.org/.
Najibi A. Racial Discrimination in Face Recognition Technology. Harvard university. URL: https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2020/racial-discrimination-in-face-recognition-technology/.
Buolamwini J., Gebru T. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. Proceedings of Machine Learning Research 81:1. 15, 2018. Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. URL: http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf.
ChatGPT could replace telemarketers, teachers and traders. The Economist. Apr, 14, 2023. URL: https://www.economist.com/graphic-detail/2023/04/14/chatgpt-could-replace-telemarketers-teachers-and-traders.
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior / J.S. Park et al. DOI: 10.48550/arXiv.2304.03442.
Мельнік Т. Починали з Маска, пограли в альтруїзм і дійшли до $10 млрд від Microsoft. Історія OpenAI – розробника ШІ «вбивці професій». Forbes Ukraine. 11.01.2023. URL: https://forbes.ua/innovations/pochinali-z-maska-pograli-v-altruizm-i-diyshli-do-10-mlrd-vid-microsoft-istoriya-openai-rozrobnika-shi-vbivtsiprofesiy-11012023-11004.
