Q:
Які є етичні проблеми щодо машинного навчання?
A:Етичні проблеми, пов'язані з машинним навчанням, стосуються не стільки самих алгоритмів машинного навчання, скільки способу використання даних.
Скандал Cambridge Analytica з Facebook, де політична консалтингова фірма використовувала дані із соціальних мереж без відома чи згоди користувачів, ілюструвала багато проблем, пов’язаних зі збором та використанням даних користувачів. Хоча багато ліцензійних угод з кінцевими користувачами визначають спосіб використання даних користувачів, багато користувачів соціальних мереж можуть не читати тонкий шрифт.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Інша проблема полягає в тому, що ці алгоритми машинного навчання можуть бути «чорними скриньками», де неможливо побачити, як вони насправді працюють. Можливо, неможливо знати, чому алгоритм машинного навчання прийняв рішення.
Однією з областей машинного навчання є постановка медичних діагнозів. Алгоритм може переглянути рентген, щоб знайти рак. Людський лікар може пояснити, чому вони поставили діагноз, але ми можемо не знати, як алгоритм машинного навчання визначав, у пацієнта рак чи ні.
Випуск програм машинного навчання за ліцензіями з відкритим кодом - одне рішення. Коли люди можуть переглянути вихідний код програми, вони можуть бачити, як вона приймає рішення.
Іншим питанням є використання даних про навчання машинного навчання та можливі упередження. Було декілька випадків расової та іншої упередженості, що їх ненавмисно перетворювали на програми машинного навчання. Один алгоритм визначив чорношкірих людей як горили, а інший змінив риси обличчя людей кольору, щоб вони виглядали більш «європейськими», вимагаючи їх прикрасити.
Одним із способів протидіяти цьому є наявність у АІ галузі більшої кількості людей із різного походження.
Ще одна проблема - безпечне використання машинного навчання та штучного інтелекту. Програми AI та машинного навчання можуть розвивати поведінку, яку люди не хочуть, аби не дозволяти людям відключати їх.
