Почему развитие ИИ может остановиться: ключевые проблемы и их решения

Однако, несмотря на огромный потенциал искусственного интеллекта, многие эксперты начали обсуждать, что развитие ИИ может столкнуться с серьезными препятствиями. Вопросы этики, права, качества обучения и финансовые ограничения могут замедлить или вовсе остановить прогресс. Разберем основные причины такого исхода и подумаем, как это можно предотвратить.

Причины возможной остановки развития ИИ

Есть несколько причин, по которым развитие искусственного интеллекта может замедлиться и в какой-то момент даже остановиться. В их число входят этические и юридические ограничения, недостаток «свежих» источников знаний и финансов. Более подробно рассмотрим каждую из них.

ИИ обучается на контенте, созданном ИИ

Когда искусственный интеллект обучается на данных, которые уже прошли обработку другими нейросетями, возникает риск накопления ошибок и потери качества. Это напоминает постоянное клонирование копий, при котором каждая следующая версия становится еще хуже предыдущей.

Бесконечный круг ошибок

Контент, созданный искусственным интеллектом, не всегда точен и безошибочен. Например, генеративные нейросети, включая GPT, могут создавать текст, содержащий фактические ошибки, логические несоответствия или стилистические отклонения. Если новый ИИ обучается на таких данных, ошибки не только сохраняются, но и усугубляются, оставаясь в следующих моделях.

Со временем ИИ, обученные на источниках низкого качества, утрачивают способность генерировать оригинальные, точные и полезные результаты. Это создает эффект замкнутого круга, где качество моделей продолжает снижаться, а затраты на исправление ошибок только растут.

Потеря креативности

ИИ, обученный на сгенерированных искусственным интеллектом данных, может выдавать крайне ограниченные и шаблонные решения, которые как один похожи друг на друга. И хотя в каких-то задачах это не минусы, а иногда даже плюс, для создания креативного контента такой подход уже не годится. Соответственно, падает популярность модели среди людей творческих профессий.

Утрата доверия клиентов

Если качество работы ИИ ухудшается из-за накопления ошибок или снижения креативности, пользователи по очевидным причинам утрачивают к нему доверие. Это может проявляться в виде недовольства клиентов, отказа от использования технологий и уменьшения числа коммерческих приложений ИИ. В свою очередь, это снижает доходы компаний, работающих в этой сфере, и делает дальнейшие инвестиции в развитие ИИ менее рентабельными – отрасль стагнирует.

Как сделать ИИ более креативным и точным?

Чтобы выйти из замкнутого круга в вопросе обучения искусственного интеллекта, имеет смысл предпринять следующие меры, направленные на расширение источников исходных данных:

• развивать технологии проверки и фильтрации данных, используемых для обучения;
• увеличивать инвестиции в сбор и обработку качественных данных из реального мира;
• создавать алгоритмы, адаптирующиеся к задачам без обучения на больших данных;
• использовать смешанный наборов данных – и сгенерированных, и из реального мира.

Если предложенные выше меры будут реализованы, можно сохранить высокое качество работы и креативности ИИ, избежать деградации и дать новый виток развитию искусственного интеллекта.

Ограничения из-за этических норм

Этика во многом определяет интенсивность и направление развития технологий, особенно когда речь идет о данных, связанных с человеком. Так, технологии распознавания лиц столкнулись с серьезной критикой за использование биометрических данных без согласия людей. В некоторых странах по типу Китая такие возможности внедряются активно и повсеместно из-за более щепетильного подхода к правам человека, тогда как, например, в Европе и США технологии развиваются не так стремительно.

Этические нормы требуют, чтобы технологии были справедливыми и не дискриминировали людей по расе, полу или другим признакам. Но системы, обученные на данных, которые не учитывают разнообразие, могут вести себя предвзято, пусть и не будучи под это заточенными.

Например, многие системы распознавания лучше распознают лица европейского типа и хуже работают с лицами других этнических групп из-за их схожести друг с другом. Это связано с тем, что разработчики той или иной страны обучают нейросети на фотографиях своих сограждан, из-за чего ИИ хуже срабатывает на представителей других стран.

Как «договориться» с этическими нормами?

Для того чтобы преодолеть перечисленные выше этические ограничения и продолжать развитие искусственного интеллекта, рано или поздно придется решиться на принятие осознанных мер:

• внедрение прозрачных механизмов, которые дадут людям полное понимание того, как именно используются их биометрические данные;
• анонимизация данных с помощью технологий, которые удаляют или шифруют персональные данные – это нужно для сохранения конфиденциальности;
• создание универсальных стандартов для использования биометрических данных – такой шаг может устранить разногласия между правительствами разных стран;
• привлечение пользователей к участию в обсуждении этических норм – эта мера поможет разработать правила, учитывающие интересы общества.

Таким образом, чтобы продолжить развитие искусственного интеллекта, важно найти компромисс между этическими требованиями и технологическими потребностями. Задача не из простых, ведь нужно наладить сотрудничество ряда крупных сфер: бизнеса, науки, общества и правительства.

Юридические ограничения на сбор некоторых данных

Юридические ограничения – это довольно значительное препятствие для развития искусственного интеллекта. Особенно на том поле, где нужен доступ к персональной информации, о чем мы уже говорили ранее. Не исключено, что этические ограничения обойти еще сложнее, чем этические.

 
Юридические нормы в разных странах часто ограничивают сбор определенных типов данных. Например, в ЕС действует Общий регламент по защите данных (GDPR), который строго регулирует использование персональной информации. В США есть похожий закон HIPAA. В некоторых случаях сбор данных о здоровье, предпочтениях или даже передвижениях людей полностью запрещен.

 
Для ИИ это может стать существенным барьером, так как модели требуют больших объемов данных для обучения. Без возможности использовать такие данные, технологии становятся менее эффективными, а их разработка — более затратной. Например, системы анализа медицинских изображений требуют огромного количества снимков пациентов, но их сбор и использование может быть заблокировано законодательством, и на этом развитие ИИ в этой сфере остановится.

Как можно обойти юридические ограничения?

Несмотря на сложности, существуют подходы, которые помогают компаниям развивать ИИ в условиях строгого регулирования и обходить юридические барьеры с переменным успехом:

• Анонимизация данных. Удаление или шифрование персональной информации делает данные более безопасными для создания дата-сетов.
• Синтетические данные. Использование искусственно созданных наборов информации, которые имитируют реальные данные.
• Локальное хранение данных. За счет этого компании могут соблюдать национальные законы, размещая серверы в странах, где собирается информация.

Перечисленные меры в теории позволят получить наиболее полный доступ к таким данным, на которые действуют юридические ограничения (медицинские, биометрические, геолокация).

Урезание финансовых вложений в развитие ИИ

Финансирование – это «кровь» любого прогресса. Если качество искусственного интеллекта будет падать из-за дефицита качественных данных или ошибок, возникающих при обучении на сгенерированном контенте, это может отпугнуть инвесторов и клиентов.

Компании, которые используют ИИ, например, рекламные агентства или медицинские стартапы, могут начать сокращать расходы, если увидят, что решения на основе искусственного интеллекта не приносят ожидаемых результатов. Денег в сфере станет меньше, развитие замедлится, и это приведет к еще большему оттоку инвестиций, связанному с деградацией инструментов.

Как предотвратить сокращение инвестиций?

Для поддержания интереса инвесторов и клиентов к технологиям ИИ нужно предпринять шаги:

• сосредоточиться на улучшении точности и надежности ИИ-систем, чтобы оправдать ожидания пользователей;
• уменьшить зависимость от синтетических данных и опираться на более качественные, реальные данные для обучения моделей;
• инвестировать в энергоэффективные вычисления и технологии, которые сокращают стоимость разработки и внедрения ИИ;
• создавать правительственные инициативы, поддерживающие финансирование ИИ – гранты, налоговые льготы и партнерские проекты.

Демонстрация реальных кейсов успешного использования ИИ – еще одна мера, которая может укрепить доверие клиентов и инвесторов.

Заключение

Искусственный интеллект обладает колоссальным потенциалом, который способен изменить мир. Тем не менее, чтобы избежать остановки его развития, исследователям и разработчиками в сфере ИИ придется учитывать вызовы, связанные с этикой, законом и финансированием. Будущее ИИ зависит от умения адаптироваться к этим проблемам и находить эффективные решения.