10 etiska dilemman för generativ AI som vi inte kan ignorera

Ingen sektor eller industri lämnas oberörd av den revolutionära artificiella intelligensen (AI) och dess kapacitet. Och det är särskilt generativ AI som skapar ett buzz bland företag, individer och marknadsledare när det gäller att förändra vardagliga verksamheter.

Generativ AI:s imponerande förmåga att generera mångsidigt och högkvalitativt innehåll – från text och bilder till videor och musik – har avsevärt påverkat flera områden.

Enligt Acumens forskning förväntas den globala generativa AI-marknaden nå 208,8 miljarder dollar till 2032växer med en CAGR på 35,1 % mellan 2023 och 2032.

Tillväxten av denna kraftfulla teknik kommer dock med flera etiska problem och frågor som man inte kan ignorera, särskilt de som är relaterade till datasekretess, upphovsrätt, deepfakes och frågor om efterlevnad.

I den här artikeln dyker vi djupt ner i dessa generativa AI-etiska problem – vad de är och hur vi kan förhindra dem. Men låt oss först titta på de etiska riktlinjerna som EU bildade 2019 för pålitlig AI.

Etiska riktlinjer för pålitlig AI

Under 2019 etablerades en expertgrupp för AI på hög nivå Etiska riktlinjer för pålitlig artificiell intelligens (AI).

Denna riktlinje publicerades för att ta itu med potentiella AI-faror vid den tiden, inklusive data- och integritetsintrång, diskriminerande metoder, hot om skadliga effekter på tredje part, oseriös AI och bedrägliga aktiviteter.

Riktlinjen föreslår dessa tre områden som en pålitlig AI måste förlita sig på:

  • Etiskt: Det måste respektera etiska värderingar och principer.
  • Lagligt: ​​Det måste respektera alla tillämpliga lagar och förordningar.
  • Robust: Den måste säkerställa robust säkerhet utifrån teknisk säkerhet och social miljö.

Dessutom belyste riktlinjen också sju nyckelkrav som ett AI-system måste uppfylla för att anses pålitligt. Kraven är som listade:

  • Mänsklig tillsyn: Ett pålitligt AI-system bör ge mänsklig tillsyn och intelligens – så att människor kan fatta välgrundade beslut enligt sina grundläggande rättigheter.
  • Teknisk säkerhet och robusthet: AI-system måste vara motståndskraftiga, exakta, tillförlitliga och reproducerbara, samtidigt som de säkerställer en reservplan om något går fel. Detta hjälper till att förebygga och minimera riskerna för oavsiktlig skada.
  • Datatransparens: Ett AI-datasystem måste vara transparent och ha förmågan att förklara de beslut det tar för de inblandade intressenterna. Dessutom måste människor vara medvetna om och informerade om AI-systemets möjligheter och begränsningar.
  • Sekretess och datastyrning: Förutom att säkerställa datasäkerhet måste ett AI-system säkerställa adekvata datastyrningsåtgärder, med hänsyn till datakvalitet, integritet och legitim dataåtkomst.
  • Ansvarsskyldighet: AI-system bör implementera mekanismer som säkerställer ansvarsskyldighet, ansvar och hörbarhet som möjliggör bedömning av data, algoritmer eller designprocesser.
  • Mångfald och icke-diskriminering: En pålitlig AI bör undvika orättvis partiskhet, vilket kan ha negativa konsekvenser. Istället bör den säkerställa mångfald och rättvisa och vara tillgänglig för alla, oavsett funktionsnedsättning.
  • Samhällsmässigt och miljömässigt välbefinnande: AI-system bör vara miljövänliga och hållbara, vilket säkerställer att de också gynnar framtida generationer.
  • Även om dessa riktlinjer fick en betydande inverkan i AI-branschen, finns det fortfarande farhågor som finns och till och med ökar med uppkomsten av generativ AI.

    Generativ AI och The Rise of Ethical Concerns

    När man talar om etik inom AI, ger generativ AI en unik uppsättning utmaningar, särskilt med tillkomsten av generativa modeller som OpenAI och ChatGPT.

    Den speciella karaktären hos generativ AI ger upphov till etiska problem, främst inom områdena inklusive regelefterlevnad, datasäkerhet och integritet, kontroll, miljöhänsyn samt upphovsrätt och dataägande.

    Till exempel kan generativ AI generera människoliknande text, inklusive bilder och videor, vilket ger upphov till oro för djupa förfalskningar, generering av falska nyheter och annat skadligt innehåll som kan orsaka skada och sprida felaktig information. Dessutom kan individer också känna en förlust av kontroll med AI-modellers beslut baserat på deras algoritmer.

    Geoffrey Hinton, den så kallade gudfadern till AI, sa att AI-utvecklare måste anstränga sig för att förstå hur AI-modeller kan försöka ta kontrollen från människor. På samma sätt är många AI-experter och forskare oroade över AI-kapacitet och etik.

    Chef AI-forskare på Facebook och professor vid NYU Yann LeCun säger att frågorna och farhågorna som AI kan väcka för mänskligheten är ”obehagligt löjliga.”

    Eftersom generativ AI ger organisationer och individer oöverträffade möjligheter att ändra och manipulera data – är det av yttersta vikt att ta itu med dessa problem.

    Låt oss titta på dessa farhågor mer i detalj.

    Generering och distribution av skadligt innehåll

    Baserat på textuppmaningarna vi tillhandahåller skapar och genererar AI-system automatiskt innehåll som kan vara korrekt och användbart men också skadligt.

    Generativa AI-system kan generera skadligt innehåll avsiktligt eller oavsiktligt på grund av skäl som AI-hallucinationer. De mest oroande situationerna inkluderar deepfake-teknik, som skapar falska bilder, texter, ljud och videor, som manipulerar en persons identitet och röst för att sprida hatretorik.

    Exempel på generering och distribution av skadligt AI-innehåll kan vara:

    • Ett AI-genererat e-postmeddelande eller inlägg på sociala medier som skickas och publiceras på uppdrag av en organisation som kan innehålla stötande och förnuftigt språk, som skadar dess anställdas eller kunders känslor.
    • Angripare kan också använda deepfake för att skapa och distribuera AI-genererade videor med offentliga personer som politiker eller skådespelare som säger saker som de faktiskt inte sa. En video med Barrack Obama är ett av de mest populära exemplen på deepfake.

    • Ett exempel på en ljuddeepfake är när, nyligen, en bedragare fejkade en kidnappning klona en ung tjejs röst att begära lösen av sin mor.

    Spridningen av sådant skadligt innehåll kan få allvarliga konsekvenser och negativa konsekvenser för en individs och organisations rykte och trovärdighet.

    Dessutom kan AI-genererat innehåll förstärka fördomarna genom att lära sig av träningsdatauppsättningarna, generera mer partiskt, hatiskt och skadligt innehåll – vilket gör det till ett av de mest oroande etiska dilemman för generativ AI.

    Eftersom de generativa AI-modellerna är tränade på mycket data, kan detta ibland leda till oklarheter i auktoritets- och upphovsrättsfrågor.

    När AI-verktyg genererar bilder eller koder och skapar videor kan datakällan från träningsdatauppsättningen den hänvisar till vara okänd, vilket gör att den kan göra intrång i andra individers eller organisationers immateriella rättigheter eller upphovsrätt.

    Dessa överträdelser kan resultera i ekonomisk, juridisk och anseende skada för en organisation – vilket resulterar i kostsamma stämningar och offentliga motreaktioner.

    Datasekretessbrott

    Den underliggande träningsdatan för Generative AI Large Language Models (LLM) kan innehålla känslig och personlig information, även kallad personlig identifierbar information (PII).

    De US Department of Labor definierar PII som data som direkt identifierar en individ med detaljer som namn, adress, e-postadress, telefonnummer, personnummer eller annan kod eller personnummer.

    Dataintrång eller obehörig användning av denna data kan leda till identitetsstöld, datamissbruk, manipulation eller diskriminering – vilket utlöser juridiska konsekvenser.

    Till exempel kan en AI-modell, utbildad personlig medicinsk historia oavsiktligt generera en profil som kan likna en riktig patient – ​​vilket leder till säkerhets- och dataintegritetsproblem och brott mot Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)-förordningen.

    Förstärkning av existerande bias

    Precis som en AI-modell är även en generativ AI-modell bara så bra som den träningsdatauppsättning som den har tränats på.

    Så, om träningsdatauppsättningen består av förspänning, förstärker den generativa AI denna befintliga förspänning genom att generera partiska utsignaler. Dessa fördomar är generellt utbredda för den befintliga samhälleliga fördomen och kan innehålla rasistiska, sexistiska eller kompetenta tillvägagångssätt i online-gemenskaperna.

    Enligt 2022 AI Index-rapport, 2021 utvecklade en 280 miljarder parametermodell som representerar en 29% ökning av bias och toxicitetsnivåer. Även om AI LLM blir mer kapabel än någonsin, blir de också mer partiska baserat på befintlig träningsdata.

    Inverkan på arbetskraftens roller och moral

    Generativa AI-modeller förbättrar arbetskraftens produktivitet genom att automatisera vardagliga aktiviteter och utföra dagliga uppgifter som att skriva, koda, analysera, generera innehåll, sammanfatta, kundsupport och mer.

    Även om detta på ena sidan bidrar till att förbättra arbetskraftens produktivitet, å andra sidan innebär tillväxten av generativ AI också att arbetstillfällen försvinner. Enligt McKinseys rapportuppskattar arbetskraftsomvandlingen och AI-anpassningen att hälften av dagens arbetsuppgifter och aktiviteter skulle kunna automatiseras mellan 2030 och 2060, med 2045 som mittpunktsåret.

    Även om generativ AI-användning innebär förlust av arbetskraft, betyder det inte att det finns något stopp eller behov av att stävja AI-transformation. Istället kommer anställda och arbetare att behöva utöka sin kompetens, och organisationer kommer att behöva stödja arbetare med jobbövergångar utan att förlora sina jobb.

    Brist på transparens och förklaring

    Transparens är en av grundprinciperna för etisk AI. Men eftersom generativ AI är black-box, ogenomskinlig och mycket komplex, blir det svårt att uppnå en hög transparensnivå.

    Den komplexa karaktären hos generativ AI gör det svårt att avgöra hur den kom fram till ett visst svar/resultat eller ens förstå de bidragande faktorerna som ledde till beslutsfattandet.

    Denna brist på förklaring och tydlighet väcker ofta farhågor om datamissbruk och -manipulation, utdatas noggrannhet och tillförlitlighet och testkvaliteten. Detta är särskilt viktigt för applikationer och programvara med hög insats.

    Miljöpåverkan

    Generativa AI-modeller kräver en betydande mängd beräkningskraft, särskilt de med större skalor. Detta gör att dessa modeller förbrukar mycket energi, vilket har potentiella miljöpåverkan med hög risk, inklusive koldioxidutsläpp och global uppvärmning.

    Även om det är en förbisedd faktor för etisk AI, är det nödvändigt att säkerställa miljövänlighet för hållbara och energieffektiva datamodeller.

    Rättvisa och rättvisa

    Generativ AI:s potential att producera olämpliga, felaktiga, stötande och partiska svar är ett annat stort problem när det gäller att säkerställa etik inom AI.

    Det kan uppstå på grund av frågor som rasokänsliga kommentarer som påverkar de marginaliserade samhällena och skapar djupt falska videor och bilder som producerar partiska påståenden, förvränger sanningen och genererar innehåll som skadar vanliga stereotyper och fördomar.

    Ansvarighet

    Utbildningsdata skapande och distributionspipeline för generativa AI-modeller komplicerar ofta ansvarsattributet för AI.

    I fall av missöden, kontroverser och aldrig tidigare skådade omständigheter resulterar en odefinierad hierarki och ansvarsstruktur i juridiska komplikationer, fingerpekande och hämmar varumärkets trovärdighet.

    Utan en solid ansvarshierarki kan denna fråga ta en dålig vändning på nolltid, vilket intensifierar varumärkesimagen och skadar varumärkets rykte och trovärdighet.

    Autonomi och kontroll

    Eftersom generativa AI-modeller automatiserar uppgifter och beslutsprocesser inom olika områden, som sjukvård, juridik och finans, resulterar det i förlust av kontroll och individuell autonomi. Detta beror på att besluten huvudsakligen styrs av AI-algoritmer istället för mänskligt omdöme.

    Till exempel, utan mänsklig inblandning, kan ett AI-drivet automatiserat lånegodkännandesystem bestämma en individs förmåga att ta ett lån eller kreditvärdighet baserat på deras kreditvärdighet och återbetalningshistorik.

    Dessutom leder generativa AI-modeller ibland till en förlust av professionell autonomi. Till exempel, inom områden som journalistik, konst och kreativt skrivande, skapar generativa AI-modeller innehåll som utmanar och konkurrerar med mänskligt skapat arbete – vilket ger upphov till oro för arbetsförflyttning och professionell autonomi.

    Hur kan man mildra etiska problem med generativ AI? Lösningar och bästa praxis

    Även om utvecklingen och de tekniska framstegen ledde till generativ AI gynnar samhället mycket, är det också avgörande att ta itu med etiska problem och säkerställa ansvarsfull, reglerad, ansvarsfull och säker AI-praxis.

    Förutom AI-modellens skapare och individer är det också avgörande för företag som använder generativa AI-system för att automatisera sina processer för att säkerställa bästa AI-praxis och ta itu med de inblandade etiska problemen.

    Här är de bästa praxis som organisationer och företag måste använda för att säkerställa etisk generativ AI:

    ✅ Investera i robust datasäkerhet: Att använda avancerade datasäkerhetslösningar, som kryptering och anonymisering, hjälper till att säkra känsliga data, personuppgifter och konfidentiell företagsinformation – för att ta itu med det etiska problemet med dataintegritetsintrång i samband med generativ AI.

    ✅ Inkorporera olika perspektiv: Organisationer måste införliva olika perspektiv i AI-träningsdatauppsättningen för att minska partiskhet och säkerställa rättvisa och rättvist beslutsfattande. Detta inkluderar att involvera individer med olika bakgrunder och erfarenheter och att undvika att designa AI-system som skadar eller missgynnar vissa grupper av individer.

    ✅ Håll dig informerad om AI-landskapet: AI-landskapet fortsätter att utvecklas konsekvent med nya verktyg och tekniker – vilket ger upphov till nya etiska problem. Företag måste investera resurser och tid för att förstå de nya AI-reglerna och hålla sig informerade om de nya förändringarna för att säkerställa bästa AI-praxis.

    ✅ Implementering av digitala signaturer: En annan expert på bästa praxis föreslår för att övervinna generativa AI-problem är att använda digitala signaturer, vattenstämplar och blockchain-teknik. Detta hjälper till att spåra det genererade innehållets ursprung och identifiera potentiell otillåten användning eller manipulering av innehållet.

    ✅ Utveckla tydliga etiska riktlinjer och användningspolicyer: Att upprätta tydliga etiska riktlinjer och användningspolicyer för användning och utveckling av AI är avgörande för att täcka ämnen som ansvarighet, integritet och transparens. Dessutom, med hjälp av etablerade ramar som AI Risk Management Framework eller den EU:s etiska riktlinjer för pålitlig AI hjälper till att undvika datamissbruk.

    ✅ Anpassa sig till globala standarder: Organisationer måste göra sig bekanta med globala standarder och riktlinjer som UNESCO AI-etik riktlinjer som betonar fyra kärnvärden, inklusive mänskliga rättigheter och värdighet, mångfald och inkludering, fredliga och rättvisa samhällen och miljömässig blomstrande.

    ✅ Främja öppenhet och transparens: Organisationer måste främja AI-användning och utvecklingstransparens för att bygga förtroende hos sina användare och kunder. Det är viktigt för företag att tydligt definiera hur AI-system fungerar, hur de fattar beslut och hur de samlar in och använder data.

    ✅ Utvärdera och övervaka AI-system konsekvent: Slutligen är det avgörande att konsekvent utvärdera och övervaka AI-system för att hålla dem anpassade och etiska enligt de uppsatta AI-standarderna och riktlinjerna. Därför måste organisationer utföra regelbundna AI-bedömningar och revisioner för att undvika risker med etiska problem.

    Slutsats

    Även om generativ AI erbjuder betydande fördelar och revolutionerar flera sektorer, är förståelse och hantering av de omgivande etiska problemen avgörande för att främja en ansvarsfull och säker användning av AI.

    De etiska farhågorna kring generativ AI, som upphovsrättsintrång, kränkningar av datasekretess, distribution av skadligt innehåll och bristande transparens, kräver strikta regler och etiska riktlinjer för att säkerställa rätt balans och robust och ansvarsfull användning av AI.

    Organisationer kan utnyttja AI:s kraft till sin maximala potential med minimala eller inga etiska risker och problem genom att implementera och utveckla etiska regler och riktlinjer och följa bästa AI-praxis.

    Kolla sedan in AI-statistik/trender som kommer att blåsa ditt sinne.