วิธีเปิดใช้งานปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้บรรลุความยุติธรรมทางปัญญา
ผู้เขียน：Eve Cole
เวลาอัปเดต：2024-11-22 17:54:01
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ได้ถูกนำไปใช้ในหลายอุตสาหกรรม และได้กลายเป็น "ผู้ช่วยที่ดี" ของมวลมนุษยชาติ แต่ในกระบวนการนี้ ปัญหาต่างๆ ก็เกิดขึ้นเช่นกัน ในหมู่พวกเขา ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้าง "ความรู้" ที่ผิดพลาดโดยอาศัยแหล่งข้อมูลที่ไม่ดีและการออกแบบอัลกอริธึมที่มีข้อบกพร่อง และไม่มีความสามารถในการตัดสินคุณค่าของเนื้อหาผลลัพธ์ และไม่สามารถรับผิดชอบด้านการรับรู้ที่สอดคล้องกัน ซึ่งนำไปสู่อคติทางปัญญาอย่างเป็นระบบ ถือเป็นประเด็นที่ค่อนข้างโดดเด่น จากมุมมองของจริยธรรมทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี สิ่งนี้ถือเป็นการละเมิดหลักการของความยุติธรรมทางปัญญา สิ่งที่เรียกว่าความยุติธรรมทางปัญญาหมายถึงการรับประกันว่าเสียงของบุคคลและกลุ่มทั้งหมดสามารถได้ยินและเข้าใจอย่างยุติธรรมในกระบวนการสร้าง การเผยแพร่ และการได้มาซึ่งความรู้ และมีโอกาสเท่าเทียมกันในการเปลี่ยนแปลงเป็นความรู้สาธารณะของมนุษยชาติ ในอดีต การสร้างความรู้อาศัยการรับรู้ ความทรงจำ การใช้เหตุผล และคำพยานของมนุษย์เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ด้วยการทำซ้ำอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาอย่างกว้างขวาง การสร้างความรู้แบบดั้งเดิมและวิธีการเผยแพร่กำลังอยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบันไม่เพียงแต่เก่งในการรวบรวมข้อมูลและปฏิบัติงานเท่านั้น แต่ยังเป็น "เทคโนโลยีทางปัญญา" ที่สามารถสร้างและเผยแพร่ความรู้ได้อีกด้วย โดยใช้ในการประมวลผลเนื้อหาเกี่ยวกับการรับรู้ (เช่น ข้อเสนอ แบบจำลอง ข้อมูล) และดำเนินการเกี่ยวกับการรับรู้ (เช่น เช่น การวิเคราะห์ทางสถิติ การจดจำรูปแบบ การทำนาย การอนุมาน และการจำลอง) "ความรู้เกี่ยวกับเครื่องจักร" ที่อิงตามข้อมูลและอัลกอริธึมจะท้าทายความรู้ในอดีตของมนุษย์โดยอาศัยประสบการณ์และการตัดสินอย่างมืออาชีพ ซึ่งนำไปสู่ "การกระจายตัว" ทางปัญญา และบ่อนทำลายความยุติธรรมทางปัญญาของระบบความรู้แบบดั้งเดิมของมนุษย์ ในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรทีฟได้เริ่มฝังตัวอย่างสมบูรณ์ในทุกสถานการณ์และกระบวนการทางสังคมที่อาจช่วยทดแทนความรู้ความเข้าใจและการตัดสินใจทางเทคนิคได้ ต้องเผชิญกับความท้าทายของความยุติธรรมทางปัญญาที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างความรู้ จะทำให้ปัญญาประดิษฐ์ฉลาดขึ้นได้อย่างไร จะทำให้เป็นผู้ช่วยในการปรับปรุงการรับรู้และมั่นใจว่าวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีดีได้อย่างไร? ผู้เขียนเชื่อว่าจำเป็นต้องเริ่มต้นจากมิติของการปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ปรับปรุงการออกแบบอัลกอริทึม การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันของมนุษย์และเครื่องจักร และการเสริมสร้างการกำกับดูแลด้านจริยธรรม การออกแบบอัลกอริทึมที่มีความรับผิดชอบเป็นสถาปัตยกรรมหลักในการบรรลุความยุติธรรมทางญาณ ในฐานะเทคโนโลยีการรับรู้ที่ทรงพลัง ปัญญาประดิษฐ์จะระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูลผ่านการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ และมีส่วนร่วมในการสร้างความรู้สาธารณะของมนุษย์ เนื่องจากอัลกอริทึมมุ่งเน้นไปที่รูปแบบข้อมูลที่ปรากฏบ่อยครั้งในข้อมูลการฝึกอบรม ข้อมูลที่ไม่แพร่หลายเพียงพอหรือมีความแข็งแกร่งทางสถิติเพียงพอจึงมักถูกมองข้ามและยกเว้น ส่งผลให้อัลกอริทึมไม่สามารถเข้าใจและตอบสนองได้อย่างเต็มที่ การออกแบบอัลกอริทึมที่อาศัยความถี่ทางสถิติถือเป็น "การเชื่อฟังคนตาบอดทางปัญญา" รูปแบบหนึ่ง ซึ่งจะนำไปสู่การลดทอนเสียงของบางกลุ่มอย่างเป็นระบบ ข้อบกพร่องด้านการออกแบบนี้ไม่เพียงแต่จำกัดความสามารถด้านการรับรู้ของอัลกอริทึมเท่านั้น แต่ยังทำให้ความไม่เท่าเทียมกันและการกดขี่ทางปัญญาในสังคมรุนแรงขึ้น บ่อนทำลายความยุติธรรมทางปัญญา สาเหตุที่แท้จริงของพฤติกรรม "การเชื่อฟังแบบปกปิด" คือการขาดความเข้าใจในภูมิหลังทางวัฒนธรรมของกลุ่มต่างๆ ในการออกแบบอัลกอริทึมและกระบวนการฝึกอบรม ดังนั้น นอกเหนือจากความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายของอัลกอริทึมที่เรามักพูดถึงแล้ว การออกแบบอัลกอริทึมที่ตรงตามข้อกำหนดของความยุติธรรมด้านการรับรู้ควรคำนึงถึงความหลากหลายทางการรับรู้ที่เกี่ยวข้องกับชุมชนต่างๆ ด้วย การจัดหาข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการตระหนักถึงความยุติธรรมทางกระแส ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งที่ทำให้ AI บ่อนทำลายความยุติธรรมทางกระแสคือคุณภาพของข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นพื้นฐานทางปัญญาและพื้นฐานการตัดสินใจของเทคโนโลยีอัจฉริยะ สามารถนำเสนอลักษณะและแนวโน้มของชีวิตสังคมมนุษย์ทุกด้านได้อย่างชัดเจนและเป็นธรรมชาติมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับความรู้สาธารณะแบบดั้งเดิมของมนุษย์ ข้อมูลไม่ได้รับการแบ่งปันในระดับสากล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ข้อมูลใดที่สามารถรวบรวมและนำไปใช้ในการวิเคราะห์ ข้อมูลนี้จะถูกจัดประเภทและแยกออกมาอย่างไร และจะให้บริการแก่ใครในท้ายที่สุดล้วนแต่ไม่ชัดเจน ส่งผลให้คุณภาพของข้อมูลไม่สม่ำเสมอ ข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับอัลกอริทึมมักมาจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่และชุมชนบนอินเทอร์เน็ต และข้อมูลเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะมีความลำเอียงและการเลือกปฏิบัติ การสร้างองค์ความรู้ของปัญญาประดิษฐ์ต้องแน่ใจว่าแหล่งที่มาของข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและเนื้อหามีความหลากหลาย ข้อมูลต้องได้รับการเบี่ยงเบน และข้อมูลจะต้องได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับปัญหาใหม่ที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงทางสังคมและวัฒนธรรม การจัดหาข้อมูลคุณภาพสูงเท่านั้นที่ระบบปัญญาประดิษฐ์สามารถให้ความรู้ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและการสนับสนุนการตัดสินใจในโครงสร้างทางสังคมที่มีความหลากหลายทางวัฒนธรรมและซับซ้อน การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรในวงกว้างเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการบรรลุความยุติธรรมทางปัญญา ตั้งแต่การแปลสัญญาณในอินเทอร์เฟซสมอง-คอมพิวเตอร์ ไปจนถึงการดำเนินการร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร เช่น การตัดสินใจทางการแพทย์อัจฉริยะ และ AI สำหรับวิทยาศาสตร์ การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรในระดับต่างๆ เกี่ยวข้องกับกระบวนการรับรู้ เช่น การถ่ายทอด การตีความ และการบูรณาการความรู้ของมนุษย์และเครื่องจักร ความรู้. เมื่อพิจารณาถึงลักษณะการรับรู้โดยทั่วไปของมนุษย์และเครื่องจักร การแบ่งงานด้านความรู้ความเข้าใจระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรในวงกว้างและมีเหตุผล จะช่วยหลีกเลี่ยงอคติด้านการรับรู้ของมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ อาจมีการแบ่งงานกัน เช่น มนุษย์กำหนดเป้าหมาย เสนอสมมติฐาน และตีความผลลัพธ์ และมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดเตรียมความคิดสร้างสรรค์ การตัดสินใจ ณ จุดเกิดเหตุ การตัดสินอย่างมีจริยธรรม และความเข้าใจตามสัญชาตญาณ ของปัญหาที่ไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมาก ดำเนินการจดจำรูปแบบและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อให้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ไม่มีใครสังเกตเห็น ในการทำงานร่วมกันประเภทนี้ AI จะกลายเป็น "พันธมิตร" ที่สร้างแรงบันดาลใจให้กับแนวคิดใหม่ๆ มากกว่าที่จะเป็น "เครื่องจักร" ที่สร้างความรู้ที่ผิดพลาด การกำกับดูแลด้านจริยธรรมระดับสูงคือการสนับสนุนของสถาบันในการตระหนักถึงความยุติธรรมทางปัญญา ความยุติธรรมทางปัญญาจำเป็นต้องมีการสร้างความรู้ที่หลากหลาย การได้มาซึ่งความรู้ที่เท่าเทียมกัน การเผยแพร่ความรู้ที่เป็นกลาง และการใช้ความรู้อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งทั้งหมดนี้จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลด้านจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ในระดับสูง สำหรับองค์กร ความต้องการและมุมมองของกลุ่มสังคมต่างๆ ควรได้รับการพิจารณาในการออกแบบอัลกอริทึม และควรดำเนินการติดตามความเสี่ยงและการประเมินคุณค่าของอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ ควรสำรวจโมเดลการระดมทุนทางจริยธรรมด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อส่งเสริมนักวิจัยและผู้ใช้ที่มีภูมิหลังที่แตกต่างกัน เพื่อมีส่วนร่วมในปัญญาประดิษฐ์ ในการวิจัยและการตัดสินความเสี่ยงด้านจริยธรรมที่ชาญฉลาด ความเสี่ยงด้านจริยธรรมสามารถแก้ไขได้ทันท่วงที สำหรับรัฐบาล ควรส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงข้อมูลส่วนตัวให้เป็นข้อมูลสาธารณะ เร่งการเปิดและแบ่งปันข้อมูลสาธารณะสู่สังคมทั้งหมด ขยายความหลากหลายของข้อมูล และเสริมสร้างความน่าเชื่อถือของข้อมูล นอกจากนี้ ยังควรแสวงหาแนวทางแก้ไขปัญหาทางสังคมเพื่อจัดการกับศักยภาพดังกล่าว ความเสี่ยงด้านจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์และสร้างระบบที่ครอบคลุมกลไกการกำกับดูแลที่คล่องตัวด้วยการมองการณ์ไกล การประเมินแบบเรียลไทม์ และการปรับเปลี่ยนอย่างเป็นระบบ
