人工知能は良いことよりも害を及ぼす可能性があるでしょうか?

人工知能の欠点を見て、間違いが混乱や破壊につながるかどうかを理解しましょう。

人類の発達と成長が人工知能テクノロジーに大きく依存していることは疑いの余地がありません。また、AI 用語に関しては、最も一般的に使用される AI 用語をまとめた詳細な AI 用語集を作成し、AI の基本だけでなく、組織や他者に対する AI のリスクと利点についても説明しています。したがって、今こそ人工知能の欠点を探るときです。そうすることで、物事が思い通りに進まないときに備えることができます。

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人工知能の欠点: 詳細な紹介

人工知能が日常生活でますます一般的になるにつれて、人工知能が社会や私たちの日常生活に及ぼす可能性のある影響は、誰もが議論しなければならないトピックです。社会的影響に加えて、人工知能テクノロジーの使用にはさまざまな課題やデメリットもあります。クレイジーなアイデアをすべて含めると、リストは次のようになります:

#雇用の喪失
• 高コスト
• AI バイアス
• 人々に任せる怠け者になりなさい
• 無情
• 環境への影響
• 規制
• 安全
• 人工知能テロリズム
• 大量のデータ需要
• 人間性を超えたリスク
• 経験の向上なし
• 創造性の欠如
• 偽情報
• ビッグテックの支配

今日、私たちはテクノロジーを、現在または将来直面するあらゆる問題を解決できる超大国であると考える傾向があります。あるいは逆に、私たちが想像できる最悪の問題を抱えていることもあります。

そのような予測は時期尚早であり、コンピューターが私たちの将来の幸福に対する大きな脅威になるにはまだ遠いですが、人工知能にも欠点がないわけではないことに留意することが重要です。

人工知能は人間の知能よりも優れているのでしょうか?調べてみましょう。

失業

人工知能は雇用の機会を生み出すだけでなく、一部の雇用の喪失にもつながる可能性があります。失業は人工知能の最大の欠点の 1 つです。専門家が提唱する理論は、最終的にはコンピューターが多くの分野で人間を超えるという説が注目を集めている。

実のところ、これはすでに起こり始めています。コンピュータが金融機関、小売店、新聞社、工場などの企業で一般的に使用されるようになりました。

AI は現在、組立ラインの管理、データの分類と分析などの単純な日常業務を処理していますが、間もなく設計などのより複雑で重要な手順を処理するようになることが予想されます。

高コスト

お客様の場合、AI ツールを購入する必要はほとんどありません。しかし、AIをビジネスに活用したい場合は状況が全く異なります。これは、ビジネスに深刻な影響を与える人工知能の欠点の 1 つです。

AI ベースのデバイスやコンピューターなどのセットアップには、デバイス作成のエンジニアリングが複雑であるため、莫大なコストがかかります。さらに、修理やメンテナンスに数千ドルかかる場合もあり、費用の高さはそれだけではありません。

Apple が仮想パーソナル アシスタント SIRI の開発にどれだけの費用を費やしたか知っていますか?このソフトウェアの買収には 2 億ドルという驚異的な費用がかかりました。

あらゆる組織が手頃な価格の AI ソリューションを使用できることは間違いありません。ただし、最も複雑なシステムや特殊な機械学習モデルの一部の開発または実装には、法外に費用がかかる場合があります。

AI バイアス

AI アルゴリズムを作成するのは人間であるため、意図的または非意図的にアルゴリズムにバイアスを挿入する人は誰でもそうする可能性があります。

AI アルゴリズムの開発時に偏りがある場合、またはアルゴリズムのトレーニング セットとして使用されるデータに偏りがある場合、偏った結果が生成されます。この現実は、差別的な雇用慣行や Microsoft の人種差別的な Twitter チャットボットによってもたらされたものと同様の、予期せぬ結果をもたらす可能性があります。企業は、AI アルゴリズムを作成するときに適切に設計し、トレーニングする必要があります。

人間を怠け者にする

人工知能のアプリケーションにより、ほとんどの仕事が自動化され、人間は怠け者になります。人間はこうした創作物に夢中になる傾向があり、それが将来の世代にとって問題となる可能性があります。これは、将来に深刻な影響を与える人工知能の欠点の 1 つです。

無情

機械が人間よりも効率的にタスクを実行できることは間違いありませんが、チームを強化する人間のつながりを機械が置き換えることはできません。

人々とつながる能力はチーム管理にとって非常に重要であり、機械では再現できないものです。

マシンは、開発またはプログラムされたタスクのみを完了できます。他のことを要求されると、失敗するか役に立たない結果が得られることが多く、重大なマイナスの結果をもたらす可能性があります。これには人間的なタッチが必要です。

環境への影響

AI には、たとえば、エネルギー需要に見合ったスマート グリッドやスマートな低炭素都市を構築するなど、環境に利益をもたらす可能性があります。しかし、今日の人工知能の欠点の 1 つは、エネルギー消費量が多いため、環境に深刻な悪影響を与える可能性があることです。

ある研究によると、単一の AI モデルをトレーニングすると、30 万キログラムの CO2 排出量が発生します。これは、ニューヨークから北京までの往復航空券 125 回分の排出量に相当し、一般的な (米国) 航空機の生涯排出量の 5 倍に相当します。車。 。

規制

テクノロジーの進歩により地球はかつてないほど小さくなりましたが、それは同時に、人工知能テクノロジーを管理する新しい法律や規制を各国間で合意する必要があることを意味します。生産的な国境を越えた交流。

私たちはもはやバブルではないので、ある国の AI 政策は簡単に他国に害を及ぼす可能性があります。

セキュリティ

人工知能は進歩を加速し、多くの場合、人間の理解を超えます。

AI システムが世界を認識する方法により、自動化により、フィッシング、ソフトウェアへのウイルスの導入、個人的な利益を目的とした AI システムの操作などの不正行為を人間が検出することが困難になります。

AI テロリズム

自律型ドローンやロボットの群れの開発、遠隔攻撃、ナノボットによる病気の蔓延など、新たな AI 形態のテロリズムと戦わなければならない可能性があります。

大量のデータ要件

人工知能の有効性は、そのデータの量と口径によって決まります。十分なデータがないと、携帯電話の最新の AI ソフトウェアでは標準以下の結果が得られます。

ビジネスでも同じことが言えます。多くの企業では、カスタム AI モデルや AI ツールを使用する前に少量のデータが必要です。

さらに、データは正確かつ純粋でなければなりません。内部データを AI に対応できるようにするには、多大な労力と資金が必要となる場合があります。

唯一の例外は、外部データセットを使用する AI プログラムです。現在、独自のアルゴリズムを使用して Web ソースからデータを収集したり、ベンダーが所有する独自のデータセットを使用したりするツールが多数存在します。

重要な最初のステップは、AI ソリューションに必要なデータを把握することです。そして、これを理解することは必ずしも簡単またはすぐにできるわけではありません。

ヒューマンリスクを超えて

このような状況は、多くのハリウッド作品の制作にインスピレーションを与えてきました。コンピューターが人間に敵対すると考えるのはあまりにも劇的ですが、人間が機械の決定の背後にある動機を理解できない状況を心配する方が理にかなっています。

経験による改善はなし

AIは経験から学ぶことができないため、同じコマンドを再度与えられると、同じタスクを完了します。時間の経過とともに、磨耗が発生する可能性があります。 AI は膨大な量のデータを保存しますが、人間の知能と同じ方法でデータにアクセスしたり利用したりすることはできません。

創造性の欠如

人間の創造性は機械とは比べものになりません。人工知能はデータからの学習を容易にしますが、人間の知性や能力に完全に匹敵することはできません。 AIによる機械出力の精度は、作成者の分析の高度さによって異なります。

AI ベースのマシンの知能と創造性は、人間がアルゴリズムをいかに賢く創造的に開発するかに依存しますが、AI はモノのインターネット、ビッグデータ、改良されたセンサーなどの他のテクノロジーと組み合わせて使用​​できます。 . 最大限の自動化を実現します。そのため、AIはルールやアルゴリズムに制約され、人間レベルの創造性を発揮することができません。

偽情報

人工知能のもう 1 つの欠点は、偽情報の蔓延です。

今後の標的を絞った誤情報戦略には、ディープフェイクがますます含まれ、民主主義プロセスを危険にさらし、社会を二極化させることになるでしょう。こうした誤情報の懸念は、ニュース記事を改変して欺瞞的な考えやツイートを押しつけるなど、虚偽のテキストを作成する可能性のあるオンライン ボットによってさらに煽られています。

ビッグテックの法則

大手テクノロジー企業は人工知能をコントロールします。世界規模で人工知能ビジネスに取り組む企業は、人工知能技術の発展方向に大きな影響を与えるため、リスクを抱えています。これらの企業は、検索、ソーシャル メディア、オンライン ショッピング、アプリ ストアでの優位性により、ユーザー データをほぼ完全に独占しています。

彼らは、他の市場への人工知能の主要サプライヤーになりつつあります。この力の不均衡により、民主的に選出された政府が強力なテクノロジー企業に支配される危険にさらされています。

いくつかの業界を見て、人工知能の悪影響を特定してみましょう。

医療における人工知能の長所と短所:

目次
人工知能の欠点: 詳細な紹介
•失業
•高コスト
•AI バイアス
•人々を怠惰にする
•感情をなくす
•環境への影響
•規制
•安全性
•AI テロリズム
•大量のデータ要件
•人間性を超えたリスク
•経験の向上なし
•創造性の欠如
•偽情報
•ビッグテックの支配 医療における人工知能の長所と短所
人工知能の長所と短所教育における知能の活用
会計における人工知能の長所と短所
ビジネスにおける人工知能の長所と短所
人工知能の長所と短所
概要

# 医療における人工知能の欠点 # 人的エラーの削減 # 失業 # 人間の接触が必要## トレーニングと運用の削減コスト 感情なし デジタル支援 誤診 医師へのプレッシャーを軽減する # 虐待は脅威につながる

医療における人工知能の長所医療における
# 導入コスト	# リアルタイム データ
	## 24 時間 365 日利用可能
時間とリソースを節約	既成概念にとらわれない思考の欠如
意思決定のスピードアップ

教育における人工知能の長所と短所:

## 整理された情報 人間味の欠如## カスタマイズされた指導没入型学習 人工知能依存症 データ要件 創造性の低下 メンテナンスの問題## 7/24 アシスタント# # 人的エラーの削減 #

会計における人工知能の長所と短所:

#教育における人工知能の利点	教育における人工知能の欠点
## 教師の失業
# 実装コスト	# アダプティブ ラーニング
	インテリジェントな制御
	仮想現実学習
	## バイアス評価なし
## コースの品質を向上させる
より良いスケジューリング

導入コスト 不正行為を排除 ビッグデータの処理 7/24 アシスタント

##会計における人工知能の長所

会計における人工知能の欠点

より優れた洞察

正しいものを見つけるアルゴリズム

より速く

会計士が失業中

人間の専門家の要件を削減

# データ要件

プライバシーと倫理

## 人的エラーの削減

ビジネスにおける人工知能の長所と短所:

#ビジネスにおける人工知能のデメリット # 人的エラーの削減# リアルタイム データ 24 時間 365 日利用可能 創造性の欠如 ## ビジネス プロセスの自動化 # セキュリティ## 時間とリソースの節約 カスタマー エクスペリエンスの向上

##ビジネスにおける人工知能の利点

導入コスト

# 失業率

# 依存性

# コスト削減

## 精度の問題

データ セキュリティの向上

既成概念にとらわれない思考の欠如

予測分析

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人工知能の長所と短所:

上記の短所に加えて、人工知能の長所と短所を比較してみましょう:

# # 人工知能エラーの削減 導入コスト 高精度な作業 失業 24時間365日対応可能 # 人類に対する将来の脅威 ## 意思決定のスピードアップ

##人工知能の利点	#人工知能の欠点
トレーニングと運用コストの削減	データ識別
デジタル支援	持続不可能
繰り返しの作業に役立つ	悪用は脅威につながる
プロセスの改善	人間を怠け者にする
	感情のない
毎日の応用	感情の欠如ボックス思考
新しい発明

まとめ

すべての新しい発見や進歩には長所と短所がありますが、世界を改善するために発明の利点を管理し、活用するのは人間としての私たちの責任です。

デジタル変革にはトレードオフが必要であり、その中には有益なものもあれば、場合によってはフラストレーションを引き起こす可能性があることを覚えておく必要があります。上記の欠点が人工知能の最大限の活用を妨げるものであってはなりません。

世界をより良い場所にする人工知能の可能性は非常に大きいです。 AI が過度に悪用されないようにすることが重要です。人工知能には賛否両論ありますが、世界経済に大きな影響を与えていることは否定できません。

他のテクノロジーと同様、人工知能にも独自の問題があります。しかし、人間のスキルが向上すれば解決する可能性のある失業問題も含め、これらすべての問題は時間が経てば解決すると考える必要はありません。

データ アーキテクト、クラウド コンピューティング、データ エンジニア、機械学習エンジニアと同様に、人工知能のキャリアも人気があり、増加傾向にあります。

以上が人工知能は良いことよりも害を及ぼす可能性があるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。