Künstliche Intelligenz wird auch in der Welt der Menschen die Gerichtssäle erobern
Ja, die Entwicklung und der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) haben erhebliche ethische Bedenken und Dilemmata aufgeworfen. KI-Technologie kann je nach Anwendung sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Gesellschaft haben.
Eine der drängendsten ethischen Fragen in der KI ist sicherzustellen, dass diese Systeme verantwortungsbewusst und ethisch vertretbar entwickelt und genutzt werden. Dies erfordert eine sorgfältige Abwägung der potenziellen Risiken und Vorteile von KI sowie der sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen, die sie haben kann. Es erfordert auch, dass Entwickler und Benutzer von KI-Systemen ethische Prinzipien wie Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht berücksichtigen.
Ein weiteres ethisches Problem im Zusammenhang mit KI ist der Datenschutz. KI-Systeme sind oft auf große Mengen personenbezogener Daten angewiesen, um zu funktionieren, und es besteht die Gefahr, dass diese Daten missbraucht oder falsch behandelt werden. Es wurden Bedenken hinsichtlich des Potenzials von KI-Systemen geäußert, die Datenschutzrechte von Einzelpersonen zu verletzen und Diskriminierung und Voreingenommenheit aufrechtzuerhalten.
KI hat auch das Potenzial, auf gesellschaftlich schädigende Weise eingesetzt zu werden, etwa bei der Entwicklung autonomer Waffen oder der Manipulation der öffentlichen Meinung durch soziale Medien. Dies hat zu Forderungen nach strengen Vorschriften und ethischen Richtlinien geführt, um sicherzustellen, dass KI verantwortungsbewusst und ethisch vertretbar eingesetzt wird.
Für eine ethisch einwandfreie KI ist eine solide Grundlage für Führung, Governance, interne Audits, Schulungen und ethische Operationalisierungspraktiken erforderlich. Um auf dieser Grundlage aufzubauen, müssen Organisationen: den Zweck von KI-Systemen klar definieren, ihre potenziellen Gesamtauswirkungen bewerten, KI proaktiv einsetzen, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, und Prinzipien der Vielfalt und Inklusion während des gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen proaktiv einbetten, um die Fairness zu fördern , erhöhen Sie die Transparenz mit Hilfe von Technologiewerkzeugen, humanisieren Sie die KI-Erfahrung und gewährleisten Sie die menschliche Überwachung von KI-Systemen.
Gewährleistung der technologischen Robustheit von KI-Systemen Das ethische Dilemma im Zusammenhang mit der Anwendung künstlicher Intelligenz (auch bekannt als Missbrauch) in der menschlichen Bevölkerung hat die Forschung auf diesem Gebiet schon immer geplagt. Jetzt, da KI-basierte Gesprächswerkzeuge Realität sind, könnte es an der Zeit sein, über einige der ethischen Probleme nachzudenken, die ChatGPT darstellt.
Forscher und Internetaktivisten behaupten, dass die Verzerrung von Trainingsdaten einer der wichtigsten ethischen Einwände gegen ChatGPT ist. Da ChatGPT ein Sprachmodell ist, das mit bestimmten Datensätzen trainiert wird, spiegeln die Ergebnisse oder Antworten des Modells Verzerrungen in den Trainingsdatensätzen wider, insbesondere zugunsten marginalisierter Gemeinschaften.
Die zweite große Sorge ist, dass es auf unethische Weise verwendet werden könnte, z. B. um Testantworten zu generieren, sich als jemand anderes auszugeben oder falsche Informationen zu verbreiten. Seine Fähigkeit, den menschlichen Diskurs nachzuahmen, impliziert, dass es sehr gut für böswillige Zwecke missbraucht werden kann.
Auch das Datenschutzproblem spielt eine Rolle, und ein Sprachmodell-Chatbot kann verwendet werden, um Daten von Benutzern zu erhalten, die dem nicht ausdrücklich zugestimmt haben. Heutzutage sind Daten Gold wert, und fast jede Woche kommt es in einigen Regionen der Welt zu einer neuen Datenschutzverletzung. Infolgedessen können die persönlichen Daten von Tausenden von Menschen auf der ganzen Welt von privaten Unternehmen missbraucht werden, die Produkte und Dienstleistungen mit Gewinn verkaufen. Benutzer können persönliche Informationen, Verhaltensmuster oder Vorurteile mit ChatGPT teilen, die derzeit auf dem internationalen Data-Mining-Markt Spitzenpreise erzielen könnten.
source – www.analyticsinsight.net
