Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng?

Trung Đào

Writer
Một vấn đề nổi cộm khi triển khai trí tuệ nhân tạo là độ tin cậy của các ứng dụng AI: liệu chúng có thể tạo ra kết quả đáng tin cậy, không thiên vị và bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu hay không? Nhưng một bài báo mới đây trên tạp chí Frontiers in Artificial Intelligence đặt ra một lo ngại đặc biệt: nếu AI quá xuất sắc thì hậu quả sẽ như thế nào?
Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng?
Carrie Alexander, một nhà nghiên cứu tại Viện AI về Hệ thống Thực phẩm Thế hệ Tiếp theo (AIFS) tại Đại học California, Davis, đã tiến hành cuộc phỏng vấn nhiều người liên quan trong ngành thực phẩm, bao gồm các lãnh đạo doanh nghiệp và chuyên gia về học thuật và pháp lý, để hiểu về quan điểm của ngành công nghiệp thực phẩm về việc áp dụng AI. Một vấn đề quan trọng là liệu sự hiểu biết mới về hoạt động của họ có thể không cố ý tạo ra rủi ro pháp lý mới và chi phí khác hay không.
Chẳng hạn, hệ thống AI trong ngành công nghiệp thực phẩm có thể phát hiện khả năng nhiễm mầm bệnh. Việc có thông tin này có thể mang lại lợi ích cho cộng đồng nhưng cũng có thể đưa ra trách nhiệm pháp lý cho doanh nghiệp, ngay cả khi rủi ro là rất nhỏ.
Alexander lưu ý: “Công nghệ có thể mang lại nhiều lợi ích cho xã hội nhưng có thể khó áp dụng, trừ khi có cấu trúc kinh tế và pháp lý mới”.
Một hướng tiếp cận cho AI Alexander và các đồng tác giả của bài báo, gồm Giáo sư Aaron Smith thuộc Khoa Kinh tế Tài nguyên và Nông nghiệp UC Davis và Giáo sư Renata Ivanek của Đại học Cornell, đề xuất một "sự khởi đầu" tạm thời để cho phép các công ty bắt đầu sử dụng AI, đồng thời nghiên cứu lợi ích, rủi ro, và cách giảm thiểu chúng. Điều này cũng giúp tòa án, lập pháp và chính phủ có thời gian để theo dõi và đánh giá cách tốt nhất sử dụng thông tin từ hệ thống AI trong các quyết định pháp lý, chính trị và quy định.
Alexander nói: “Chúng ta cần những cách để doanh nghiệp có thể tham gia và thử nghiệm công nghệ AI. Các khoản hỗ trợ, như việc số hóa hồ sơ hiện có, có thể hữu ích, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ".
Alexander thêm: “Chúng tôi mong muốn tạo ra nhiều nghiên cứu và thảo luận hơn về những vấn đề quan trọng này”. “Chúng ta tất cả cần phải tìm ra giải pháp”.
Nguồn: SciTechDaily
 


Đăng nhập một lần thảo luận tẹt ga
Top