Dylemat sztucznej inteligencji. 7 zasad odpowiedzialnego tworzenia technologii - ebook

Sztuczna inteligencja to technologia o nadzwyczajnym potencjale, jednak jej nieodpowiedzialne wykorzystanie doprowadzało już do odmowy świadczenia usług medycznych, czy nawet bezprawnych aresztowań.

Dlatego zanim pozwolimy maszynom podejmować decyzje etyczne, powinniśmy przeprowadzić globalną dyskusję. Jednak ludzie mają różne priorytety i wartości Jak zatem możemy oczekiwać od technologii, by kierowała się właściwymi przesłankami ... nie tylko w sprawach życia i śmierci, ale i na każdym kroku?

Ta książka łączy perspektywy inżynierów, ludzi biznesu, przedstawicieli rządów i społeczników. Ułatwia zrozumienie korzyści i szans, jakie niosą ze sobą autonomiczne systemy oparte na uczeniu maszynowym. Zawiera siedem ważnych zasad, które pozwolą na ograniczanie ryzyka nadużyć i wypadków związanych z AI, a także zapewnią, by technologie tego rodzaju służyły rozwojowi ludzkości. Cztery z zasad dotyczą samych systemów i ich projektowania: uwzględniania ryzyka dla ludzi, przejrzystości działania, zapewnienia ochrony danych osobowych i ograniczania tendencyjności. Pozostałe trzy odnoszą się do organizacji tworzących systemy AI, stosowanych w nich procedur i kultury organizacyjnej. Co ważne, w książce znalazły się przykłady dobrych praktyk, jak również liczne rzeczowe uwagi i pożyteczne wskazówki.

Sukces w tworzeniu sztucznej inteligencji może być największym wydarzeniem w historii ludzkości. Niestety, może być również wydarzeniem ostatnim (...).

Stephen Hawking

Przedmowa

Słowo wstępne

Wprowadzenie

Rozdział 1. Cztery logiki władzy

• Logika inżynierska - perspektywa technologów
• Logika sprawiedliwości społecznej - perspektywa ludzkości
• Logika korporacyjna - własność, rynek i rozwój
• Logika rządowa - perspektywa władzy i bezpieczeństwa
• Wszystko razem

Rozdział 2. Planuj ryzyko w stosunku do ludzi

• Jak przestaliśmy się martwić i pokochaliśmy AI
• Umacnianie swoich szans w środowisku całkowitej niepewności
• Roboty, drony i celowość ryzyka
• Gdy ryzyko jest nie do zaakceptowania
• Model namysłu nad ryzykiem

Rozdział 3. Rzucaj światło

• W zamkniętej skrzynce
• Trybik w maszynie
• Droga XAI
• Wyraźna tajność
• Dokumentacja i możliwość wyjaśnienia
• Najlepsza konkluzja, a nie właściwa konkluzja
• Możliwość wyjaśnienia a dane

Rozdział 4. Oddaj ludziom prawo do danych

• Bez prywatności
• Behawioralna nadwyżka
• To nie jest zabawa
• Przyspieszony kurs #WeTheData
• Zaufanie, infrastruktura, dostęp, kompetencje
• Grosik za informację

Rozdział 5. Wskazuj i kwestionuj tendencyjność

• Gdzie te wypaczenia?
• Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu
• Ocieplanie danych

Rozdział 6. Pociągaj interesariuszy do odpowiedzialności

• To, że rząd może, nie oznacza, że powinien
• Czy inżynierzy są odpowiedzialni
• Skuteczny aktywista społeczny
• Pociąganie do odpowiedzialności korporacji
• Cztery logiki w grze
• Referencyjna ocena zrównoważonych regulacji
• Narzędzia odpowiedzialności

Rozdział 7. Stawiaj na luźno powiązane systemy

• Ściśle i luźno powiązane systemy
• Przepis na katastrofę
• Dlaczego sztuczna inteligencja jest ściśle powiązana
• Pixar - studio luźnych powiązań
• Narzędzia upraszczania i poluzowywania systemów

Rozdział 8. Wspieraj kreatywny ferment

• Uciążliwości i iluzja kontroli
• Dlaczego to, co nieuciążliwe, uzależnia
• Uciążliwości a logika władzy
• Narzędzia kreatywnego fermentu
• Ćwicz wspólny konflikt
• Wykorzystuj różnorodność myślenia jako katalizator
• Twórz scenariusze alternatywnej przyszłości
• Padaj szybko, padaj wprzód
• Stwórz bezpieczniejsze środowisko dla kreatywnego fermentu
• Sam bądź wzorem kreatywnego fermentu
• Prowadź z danymi i z ciekawością
• Przedyskutuj szerszy efekt swojego systemu AAA
• Przemyśl implikacje, nie tylko aplikacje

Podsumowanie

• Siedem zasad dla nowej fali AI
• Wyścig zbrojeń czy wyścig ludzi

Przypisy

Słowniczek

Podziękowania

O autorach