Uudiseid vaadates tundub, nagu oleksime sattunud Hämariku tsooni episoodi, kus asjad, mis minevikus ei olnud võimalikud (või vähemalt ei olnud kergesti teostatavad), tunduvad tänapäevase tehisintellekti puhul suhteliselt triviaalsed.
Vastutustundlikult kasutatuna võib AI aidata teha hämmastavaid asju, nagu Digital Twin tehnoloogiad, mis võimaldavad hüperrealistlikke simulatsioone ja reaalse maailma stsenaariumide modelleerimist ohutuma lennukitootmise jaoks; AI prognoosid emade suremuse ennetamiseks; abi suurema teabe jagamisele, digitaliseerides käsitsi kirjutatud unikaalseid arhiivimaterjale; maapealse teaduse (kriitiline infrastruktuur maa all) demonstratsioonid AIga, et aidata kaasa poliitika kujundamisele; AI aitab leida tõhusamaid materjale akude jaoks rohelises teaduses ja palju muud.
Nagu mõned uudised ja uuringud on näidanud, võib tehisintellekt ilma vastutustundlike piirideta viia probleemideni, mida on parem vältida. Sobivate piiride, eeskirjade ja põhimõtete kehtestamise korral võib tehisintellektuaali kasutamine viia kiiremate ja tõhusamate teadusuuringute ja läbimurrete saavutamiseni innovatsiooni vallas ning kaitsta selle kasutamist pahatahtlike osalejate eest, nagu George Washingtoni teadlased on hoiatanud.
ELi tehisintellekti seaduse artikli 3 lõikes 1 on tehisintellekti defineeritud järgmiselt.
„masinapõhine süsteem, mis on kavandatud tegutsema erineva autonoomia tasemega ja mis võib pärast kasutuselevõttu ilmutada kohanemisvõimet ning mis selgesõnaliste või kaudsete eesmärkide saavutamiseks järeldab saadud sisendist, kuidas luua väljundeid, näiteks prognoose, sisu, soovitusi või otsuseid, mis võivad mõjutada füüsilist või virtuaalset keskkonda (2024).“
UNESCO määratleb tehisintellekti järgmiselt
„tehnoloogia, mis automaatselt genereerib sisu vastuseks loomulikus keeles kirjutatud vestlusliideses kirjutatud üleskutsetele. Selle asemel, et lihtsalt kureerida olemasolevaid veebilehti, toodab GenAI olemasoleva sisu põhjal tegelikult uut sisu. Sisu võib esineda formaatides, mis hõlmavad kõiki inimliku mõtlemise sümboolseid esindusi: loomulikus keeles kirjutatud tekstid, pildid (sealhulgas fotod, digitaalsed maalid ja karikatuurid), videod, muusika ja tarkvarakood. GenAId treenitakse veebilehtedelt, sotsiaalmeedia vestlustest ja muust veebimeediast kogutud andmete abil. Ta genereerib oma sisu, analüüsides statistiliselt sõnade, pikslite või muude elementide jaotusi neilt sisse võetud andmetes ning tuvastades ja korrates ühiseid mustreid (näiteks millised sõnad järgnevad tavaliselt millistele teistele sõnadele) (2023, lk 8).“ (2023, lk 8).
Ameerika Ühendriikide kongressi uurimisosakond defineerib tehisintellekti kui
„arvutipõhised süsteemid, mis töötavad ja reageerivad viisil, mille puhul tavaliselt arvatakse, et see nõuab intelligentsust... [ja] viitab masinõppe (ML) mudelitele, mis on välja töötatud suurte andmemahtude treenimise teel, et luua sisu (2023)“.
On palju AI määratlusi väljaspool neid, ja paljud neist on kirjutatud enne suuri keelemudeleid (LLM), mida me näeme täna kõige rohkem kasutatavat, kuid enamik määratlusi on vähemalt nõus, et AI on tohutul hulgal enamasti avatud veebiandmetel koolitatud järelevalveta mudel, mida kasutatakse teksti ja piltide genereerimiseks selle õppimise põhjal tehtud statistiliste prognooside põhjal.
Lisaks määratluste probleemile on tehisintellekt on uus hüüdsõna; paljud tooted väidavad nüüd, et nad kasutavad tehisintellekti, kuigi nad ei pruugi seda kasutada. Kui ei märgita, mis on ja mis ei ole tehisintellektuaalne, on eetilise ja vastutustundliku tehisintellekti jõustamine raskendatud, samuti on tarbijatel raskem kindlaks teha, mis on tehisintellektuaalne (või tehisintellekti abil loodud), ja võtta selle kasutamisel ettevaatusabinõusid. Seetõttu ja seoses uute õigusaktidega, nagu ELi tehisintellekti seadus, on veelgi olulisem, et tehisintellekti kasutamine või selle abil loodud teave oleks korrektselt märgistatud, ning selleks on vaja standardset määratlust, mis aitaks ettevõtetel ja kasutajatel tuvastada, mida nad kasutavad või mis on tehisintellekti abil loodud, ning seda vastutustundlikult käsitleda.
Selleks, et EBSCO saaks kindlaks teha ja märgistada, milliseid tooteomadusi kasutab või genereerib tehisintellekt, ning tagada, et me edastame seda asjakohaselt oma kasutajatele, võtame inspiratsiooni siin nimetatud autoriteetsetest allikatest ja määratleme tehisintellekti EBSCOs kui „üldmõiste masinõppe protsesside kohta, mille puhul mudel õpib tohutust hulgast struktureerimata ja märgistamata teabest, tavaliselt avatud veebist, kus ta õpib keelelisi omadusi, näiteks kuidas ehitada lauseid, kuidas inimesed räägivad teatavatest teemadest ja kuidas kontekstualiseerida, mida need sõnad koos sisestatuna tähendavad, et ennustada, kuidas vastata kasutajate vajadustele, mis on sisestatud mudelile päringuna või käsklusena. “
Selle sarja jooksul käime läbi EBSCO poolt kasutatava tehisintellekti põhimõtted, kus me seda kasutame ja toome esile, kuidas me vastutustundliku tehisintellekti abil toetame vastutustundlikku teadustööd.
Lisateave: https://www.ebsco.com/blogs/ebscopost/responsible-research-through-responsible-ai?utm_medium=social&utm_source=twitter&utm_campaign=us-ca_academic_other_other_202408_blog-post
