|
Post by account_disabled on Apr 3, 2024 22:29:04 GMT -8
因為它會將大量資訊傳送給錯誤的收件者。人工智慧透明度需要調整的相關因素包括所需的透明度水平、系統的政治或社會功能、目標群體以及透明度的具體功能。其核心是需要做出明智的決策。 人工智慧透明度關乎每個人 在實踐中,透明度不能由單一參與者實現,而必須影響流程的每一步。電腦科學家通常不了解道德和法律風險,例如,律師無法透過閱讀電腦程式碼來識別這些風險。在發生意外後果的情況下,這一點變得特別明顯,這不僅需要事先認證,還需要定期控制和對鏈條末端受影響的人進行幹預。該領域明確透明度標準的一個常見障礙是保護商業機密與出於審計目的獲取軟體程式碼的需要之間的衝突。 「人工智慧透明度週期」(見上圖)概述瞭如何對人工智慧開發和部署的多個維度及其不斷變化的結構進行建模,並作為解決人工智慧透明度難題的路線圖。 重要的是不要將這個週期解釋為按時間順序排列的逐步指南,而應將其解釋為一個連續的、自我優化的反饋過程,其中所涉及的參與者的開發、驗證、幹預和教育是並行進行的。在自主機器時代? 機器能否實現自主──還是這是人類的特權?這個明確的問 英國電話號碼 題主導了許多關於我們與(所謂的)智慧機器的關係的討論。然而,人機對抗的論調並沒有讓我們走得太遠。相反,它實際上分散了人們對更重要問題的注意力,即自治系統如何改變我們人類與整個世界以及彼此之間的聯繫。從更廣泛的意義上來說,機器人——特別是作為模擬人類——將不可避免地顛覆我們所認為的人類自主的基礎。 我們對自治的理解基本上無用 「自主」已經成為能夠以不可預測的方式運作的電腦系統的常見描述。在流行的以及許多學術討論中,這個屬性通常代表與人工智慧有關的一切。 因此,通常模糊的“人工智慧”一詞在許多情況下被另一個同樣模糊的術語所取代。 儘管存在這種模糊性,但「自主」一詞在當前許多有關機器自主的爭論中帶來了一些優勢。首先,它指出了與人工智慧相關的計算系統區別於先前技術的一個特殊特徵:令人驚訝且不斷增強的對人類控制和乾預的獨立性。在工程和電腦科學中,系統的自主屬性被理解為自動化之後的下一步,本質上是提前思考系統程式設計中的所有可能性和意外情況。自動系統響應一個簡單的閾值,在複雜但仍然相當狹隘的意義上,自動化系統遵循複雜而詳細的人造配方中指定的規則,即運行中的自上而下的模型。另一方面,自治系統能夠從未知資料中提取模式(自下而上的方法;這是機器學習組件),並經過編程以逐步適應未預先確定的情況。因此,與自動同伴相比,它們的行動能力要高得多(參見 Scharre 2018, 26-34)。
|
|