10 етичних дилем генеративного ШІ, які ми не можемо ігнорувати

Революція генеративного штучного інтелекту: етичні виклики та шляхи їх вирішення

Стрімкий розвиток штучного інтелекту (ШІ) не оминає жодну галузь, а особливо генеративний ШІ, який викликає значний інтерес серед компаній, окремих фахівців та лідерів ринку. Цей інтерес зумовлений його потенціалом трансформувати щоденні процеси.

Здатність генеративного ШІ створювати різноманітний і якісний контент, починаючи від текстових матеріалів і закінчуючи візуальними та аудіо форматами, вже істотно вплинула на багато сфер діяльності.

За даними аналітиків з Acumen, очікується, що світовий ринок генеративного ШІ досягне 208,8 мільярда доларів до 2032 року, демонструючи середньорічний темп зростання (CAGR) у 35,1% у період з 2023 по 2032 рік.

Проте, прогрес у цій технології нерозривно пов’язаний з низкою етичних питань і викликів, які не можна ігнорувати. Зокрема, це стосується питань конфіденційності даних, авторського права, створення дипфейків та відповідності стандартам.

У цій статті ми глибоко проаналізуємо етичні дилеми, що виникають навколо генеративного ШІ, розглянемо їх сутність та способи їх запобігання. Для початку, розглянемо основні етичні принципи, розроблені Європейським Союзом у 2019 році для забезпечення надійного ШІ.

Ключові принципи етики для надійного ШІ

У 2019 році група експертів високого рівня зі штучного інтелекту розробила рекомендації з етики для надійного штучного інтелекту (ШІ).

Ці настанови були створені для протидії потенційним загрозам, пов’язаним зі штучним інтелектом, включаючи порушення конфіденційності даних, дискримінацію, можливість завдання шкоди третім особам, шахрайські дії та інші зловживання.

Рекомендації визначають три основні сфери, на яких має ґрунтуватися довіра до ШІ:

  • Етичність: повага до етичних цінностей та принципів.
  • Законність: дотримання всіх чинних законів та нормативних актів.
  • Надійність: забезпечення технічної та соціальної безпеки.

Крім того, документ визначає сім ключових вимог, яким має відповідати система ШІ, щоб вважатися надійною:

  • **Нагляд з боку людини:** Системи ШІ повинні посилювати можливості людей для прийняття обґрунтованих рішень, поважаючи їхні основні права.
  • **Технічна безпека та надійність:** Системи мають бути стійкими, точними, надійними, з можливістю відновлення в разі збоїв та мінімізувати ризики ненавмисної шкоди.
  • **Прозорість даних:** Забезпечення прозорості щодо даних, які використовуються системою, та можливості пояснення прийнятих рішень для зацікавлених сторін. Інформування про можливості та обмеження системи ШІ.
  • **Конфіденційність та керування даними:** Забезпечення безпеки даних, адекватних заходів керування якістю, цілісністю та законним доступом.
  • **Підзвітність:** Впровадження механізмів, що забезпечують підзвітність, відповідальність та прозорість оцінки даних, алгоритмів та процесів проектування.
  • **Різноманітність та відсутність дискримінації:** Уникнення упереджень, що можуть мати негативні наслідки, та забезпечення справедливості та доступності для всіх, незалежно від їхніх можливостей.
  • **Суспільне та екологічне благополуччя:** Системи ШІ мають бути екологічно чистими, стійкими та корисними для майбутніх поколінь.

Незважаючи на значний вплив цих рекомендацій на індустрію штучного інтелекту, із розвитком генеративного ШІ виникають нові занепокоєння, які потребують уваги.

Генеративний ШІ та зростання етичних занепокоєнь

З точки зору етики, генеративний ШІ створює особливий набір проблем, особливо з урахуванням таких моделей, як OpenAI та ChatGPT.

Специфічна природа генеративного ШІ викликає занепокоєння, зокрема в таких сферах, як дотримання нормативних вимог, безпека та конфіденційність даних, контроль, вплив на навколишнє середовище, авторське право та право власності на дані.

Генеративний ШІ здатний створювати тексти, зображення та відео, що важко відрізнити від створених людиною, що викликає занепокоєння щодо дипфейків, фейкових новин та іншого шкідливого контенту, що може завдати шкоди та поширювати дезінформацію. Також, існує ризик втрати контролю над рішеннями, що приймаються моделями ШІ на основі їх алгоритмів.

Джеффрі Хінтон, якого називають “хрещеним батьком” штучного інтелекту, закликає розробників докласти зусиль для розуміння того, як моделі ШІ можуть перебрати контроль над людьми. Чимало експертів та дослідників у сфері ШІ висловлюють стурбованість щодо можливостей та етичних аспектів ШІ.

В той же час, Ян ЛеКун, головний науковий співробітник Facebook та професор Нью-Йоркського університету, вважає, що занепокоєння щодо загроз, які ШІ може становити для людства, є “абсурдно смішними”.

Оскільки генеративний ШІ надає організаціям та окремим особам безпрецедентні можливості для зміни та маніпулювання даними, розв’язання цих проблем є надзвичайно важливим.

Давайте детальніше розглянемо ці виклики.

Створення та розповсюдження шкідливого контенту

Системи ШІ, на основі наданих текстових інструкцій, автоматично створюють контент, який може бути точним та корисним, але одночасно й шкідливим.

Генеративні системи ШІ можуть створювати шкідливий контент навмисно або ненавмисно через різні причини, наприклад, так звані “галюцинації ШІ”. Особливу тривогу викликають технології дипфейків, які дозволяють створювати неправдиві зображення, тексти, аудіо та відео, маніпулюючи особистістю та голосом людини з метою поширення ненависті.

Приклади створення та розповсюдження шкідливого контенту за допомогою ШІ:

  • Електронний лист або публікація в соціальних мережах, створені ШІ від імені організації, що можуть містити образливі та суперечливі висловлювання, завдаючи шкоди її працівникам або клієнтам.
  • Зловмисники можуть використовувати дипфейки для створення відео, де публічні особи, наприклад, політики чи актори, говорять те, чого вони насправді ніколи не казали. Відео з Бараком Обамою є одним із найвідоміших прикладів дипфейку.
  • Прикладом аудіо-дипфейку є нещодавній випадок, коли шахрай імітував голос молодої дівчини, вимагаючи викуп у її матері. Інцидент з підробкою голосу.

Поширення такого шкідливого контенту може мати серйозні наслідки для репутації та довіри до особи чи організації.

Крім того, контент, створений ШІ, може підсилювати існуючі упередження, навчаючись на упереджених наборах даних, що робить його однією з найсерйозніших етичних проблем генеративного ШІ.

Порушення авторських прав

Оскільки генеративні моделі ШІ навчаються на великих обсягах даних, це іноді може призводити до неоднозначності щодо прав та проблем з авторським правом.

Коли інструменти ШІ генерують зображення, коди чи відео, джерела даних, на які вони посилаються, можуть бути невідомими, що може призводити до порушення прав інтелектуальної власності чи авторських прав інших осіб чи організацій.

Ці порушення можуть призвести до фінансових, юридичних та репутаційних збитків для організації, включно з дороговартісними судовими позовами та суспільним несхваленням.

Порушення конфіденційності даних

Навчальні дані генеративних моделей ШІ можуть містити конфіденційну та особисту інформацію, відому як персональна ідентифікаційна інформація (PII).

Міністерство праці США визначає PII як дані, що ідентифікують особу за такими деталями, як ім’я, адреса, електронна пошта, номер телефону, номер соціального страхування або інший код чи персональний ідентифікатор.

Витік або несанкціоноване використання цих даних може призвести до крадіжки особистих даних, неправильного використання, маніпуляцій або дискримінації, з подальшими правовими наслідками.

Наприклад, модель ШІ, навчена на особистих даних історії хвороби, може ненавмисно створити профіль, що буде дуже схожим на реального пацієнта, що створює проблеми з безпекою та конфіденційністю даних, порушуючи положення Закону про перенесення та підзвітність медичного страхування (HIPAA).

Посилення існуючого упередження

Так само, як і модель ШІ, генеративна модель ШІ настільки якісна, наскільки якісним є набір навчальних даних, на якому вона навчається.

Отже, якщо навчальний набір даних містить упередження, генеративний ШІ підсилює це упередження, генеруючи упереджені результати. Ці упередження можуть містити расистські, сексистські чи дискримінаційні висловлювання, що є характерними для онлайн-спільнот.

Згідно зі Звітом про індекс ШІ за 2022 рік, у 2021 році модель з 280 мільярдами параметрів показала збільшення рівня упередженості та токсичності на 29%. Це свідчить про те, що хоча AI LLM стають все більш потужними, вони також стають більш упередженими на основі наявних навчальних даних.

Вплив на ролі та моральний дух працівників

Генеративні моделі ШІ підвищують продуктивність працівників шляхом автоматизації щоденних дій та виконання рутинних завдань, таких як написання, кодування, аналіз, створення контенту, узагальнення, підтримка клієнтів тощо.

Хоча це позитивно впливає на продуктивність, зростання генеративного ШІ також може призвести до втрати робочих місць. За даними звіту McKinsey, половину сучасних робочих завдань та дій можна автоматизувати між 2030 та 2060 роками, а середнім роком називають 2045 рік.

Впровадження генеративного ШІ хоча і означає скорочення робочих місць, не означає, що потрібно припиняти трансформацію ШІ. Натомість, працівникам необхідно підвищувати кваліфікацію, а організаціям підтримувати їхній перехід на нову роботу без втрати зайнятості.

Відсутність прозорості та зрозумілості

Прозорість є одним із ключових принципів етичного ШІ. Проте, генеративний ШІ, через свою складну структуру, часто є “чорною скринькою”, що ускладнює досягнення високого рівня прозорості.

Зважаючи на складність генеративного ШІ, важко визначити, як він дійшов до конкретної відповіді, або навіть зрозуміти фактори, що вплинули на прийняте ним рішення.

Непрозорість та відсутність зрозумілості часто викликають занепокоєння щодо неправильного використання даних, точності та надійності результатів та якості тестування, що є особливо важливим для програмного забезпечення з високими ставками.

Вплив на навколишнє середовище

Генеративні моделі ШІ, особливо масштабні моделі, потребують значної обчислювальної потужності. Це призводить до великого споживання енергії, що може негативно вплинути на навколишнє середовище, зокрема через викиди вуглекислого газу та глобальне потепління.

Хоча цей фактор іноді ігнорується, забезпечення екологічної стійкості є важливим для створення енергоефективних моделей.

Чесність та справедливість

Можливість генеративного ШІ створювати неадекватні, неточні, образливі та упереджені відповіді є ще однією серйозною проблемою щодо забезпечення етики в ШІ.

Це може бути спричинене нечутливістю до расистських точок зору, що впливають на маргіналізовані спільноти, а також створенням дипфейків, що спотворюють правду та посилюють упередження.

Відповідальність

Створення та розгортання навчальних даних генеративних моделей ШІ часто ускладнює визначення відповідальності за їхні дії.

У випадках суперечок, невизначена ієрархія та структура підзвітності призводять до юридичних ускладнень та погіршують довіру до бренду.

Без надійної системи відповідальності ця проблема може швидко посилитися, завдаючи шкоди іміджу та репутації бренду.

Автономія та контроль

Оскільки генеративні моделі ШІ автоматизують завдання та процеси прийняття рішень у різних сферах, наприклад, охороні здоров’я, праві та фінансах, це призводить до втрати контролю та індивідуальної автономії, оскільки рішення в основному приймаються алгоритмами ШІ, а не людьми.

Наприклад, автоматизована система затвердження позик, керована ШІ, може визначати здатність особи взяти позику на основі її кредитного рейтингу та історії погашення, без людського втручання.

Генеративні моделі ШІ також можуть призводити до втрати професійної автономії. Наприклад, у таких сферах, як журналістика, мистецтво та творче письмо, генеративні моделі ШІ створюють контент, що конкурує з роботою, створеною людьми, викликаючи занепокоєння щодо переміщення з роботи та професійної автономії.

Як пом’якшити етичні проблеми за допомогою Generative AI? Рішення та найкращі практики

Розвиток генеративного ШІ приносить значну користь суспільству, але водночас розв’язання етичних проблем та забезпечення відповідальних, регульованих, підзвітних та безпечних практик ШІ також є важливим.

Не тільки розробники моделей ШІ, але й організації, що використовують генеративні системи ШІ, повинні автоматизувати свої процеси для забезпечення найкращих практик ШІ та вирішення етичних проблем.

Ось найкращі практики, які організації повинні застосовувати, щоб забезпечити етичне використання генеративного ШІ:

✅ **Інвестуйте в надійну безпеку даних:** Використання передових рішень безпеки даних, таких як шифрування та анонімізація, допомагає захистити конфіденційні дані, особисту інформацію та комерційну таємницю, розв’язуючи проблему порушення конфіденційності, пов’язану з генеративним ШІ.

✅ **Залучайте різні погляди:** Організації повинні включати різноманітні погляди в набір навчальних даних ШІ, щоб зменшити упередженість та забезпечити справедливе прийняття рішень. Це включає в себе залучення людей з різним досвідом, а також уникнення створення систем ШІ, що завдають шкоди певним групам.

✅ **Будьте в курсі розвитку штучного інтелекту:** Ландшафт ШІ постійно розвивається, з’являються нові інструменти та технології, що породжують нові етичні проблеми. Підприємства повинні вкладати ресурси та час для розуміння нових правил ШІ та змін, щоб забезпечити найкращі практики ШІ.

✅ **Впроваджуйте цифрові підписи:** Експерти пропонують використовувати цифрові підписи, водяні знаки та технологію блокчейн для відстеження походження створеного контенту та виявлення потенційного несанкціонованого використання чи підробки.

✅ **Розробляйте чіткі етичні настанови та політику використання:** Встановлення чітких етичних настанов та політики використання для розробки та використання ШІ є важливим для охоплення таких питань, як підзвітність, конфіденційність та прозорість. Використання встановлених рамок, таких як Структура управління ризиками ШІ або Етичні рекомендації ЄС щодо надійного ШІ допомагає уникнути зловживання даними.

✅ **Дотримуйтесь глобальних стандартів:** Організації повинні ознайомитися з глобальними стандартами та рекомендаціями, такими як Керівні принципи ЮНЕСКО щодо етики штучного інтелекту, які підкреслюють чотири основні цінності: права та гідність людини, різноманітність та інклюзивність, мирне та справедливе суспільство та процвітання навколишнього середовища.

✅ **Сприяйте відкритості та прозорості:** Організації повинні сприяти прозорості використання та розробки ШІ, щоб зміцнити довіру користувачів та клієнтів. Важливо чітко визначити, як працюють системи ШІ, як вони приймають рішення, та як збирають та використовують дані.

✅ **Послідовно оцінюйте та контролюйте системи ШІ:** Постійна оцінка та моніторинг систем ШІ є важливими для підтримки їхньої відповідності встановленим стандартам. Організації повинні проводити регулярні оцінки та аудити ШІ, щоб уникнути етичних ризиків.

Висновок

Генеративний ШІ пропонує значні переваги та революціонізує численні сектори, але розуміння та вирішення етичних проблем є критично важливим для сприяння відповідальному та безпечному використанню ШІ.

Такі етичні питання, як порушення авторських прав, конфіденційності даних, розповсюдження шкідливого контенту та відсутність прозорості, вимагають суворих правил та етичних рекомендацій для забезпечення правильного балансу та надійного використання ШІ.

Впроваджуючи та розробляючи етичні правила та рекомендації, а також дотримуючись найкращих практик ШІ, організації можуть максимально використовувати потужність ШІ з мінімальними етичними ризиками.

Ознайомтеся зі статистикою/тенденціями у сфері ШІ, які можуть вас вразити.