P:
Koja su neka etička pitanja u vezi s strojnim učenjem?
A:Etička pitanja oko strojnog učenja uključuju ne toliko algoritme strojnog učenja, već način na koji se podaci koriste.
Skandal Cambridge Analytica s Facebookom, gdje je politička konzultantska tvrtka koristila podatke s web mjesta društvenog umrežavanja bez korisnikovog znanja ili pristanka, ilustrirao je puno problema povezanih sa prikupljanjem i uporabom korisničkih podataka. Iako mnogi ugovori o licenci za krajnjeg korisnika određuju kako se podaci korisnika mogu koristiti, mnogi korisnici društvenih medija možda ne mogu pročitati sitne otiske.
| Besplatno preuzimanje: Strojno učenje i zašto je to važno |
Drugi problem je što ti algoritmi strojnog učenja mogu biti "crne kutije", gdje je nemoguće vidjeti kako oni stvarno djeluju. Možda je nemoguće znati zašto je algoritam strojnog učenja donio odluku.
Jedno područje strojnog učenja je postavljanje medicinskih dijagnoza. Algoritam može pregledati rendgenske zrake za otkrivanje raka. Ljudski liječnik može objasniti zašto su postavili dijagnozu, ali možda ne znamo kako je algoritam strojnog učenja utvrdio da pacijent ima rak ili ne.
Izdavanje programa strojnog učenja pod licencama otvorenog koda je jedno rješenje. Kad ljudi mogu pogledati izvorni kod programa, mogu vidjeti kako donosi odluke.
Drugo je pitanje upotreba podataka o strojnom učenju i moguće pristranosti. Bilo je nekoliko slučajeva rasne i druge pristranosti zbog kojih se nenamjerno pretvaraju u programe strojnog učenja. Jedan algoritam identificirao je crnce kao gorile, a drugi je izmijenio crte lica ljudi u boji kako bi izgledali više “europski”, tvrdeći da ih uljepšavaju.
Jedan od načina da se tome suprostavi jest imati više ljudi različitog porijekla u AI polju.
Drugi problem je sigurna upotreba strojnog učenja i umjetne inteligencije. AI i programi strojnog učenja mogli bi razviti ponašanje koje ljudi ne bi željeli, poput zaustavljanja ljudi da ih isključe.
