Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle (1 dalis) | DI versle #2

Ar dirbtinis intelektas greitai galės skaityti mūsų mintis? Ar dirbtinio intelekto egzistavimas ir veikimas padės patenkinti žmogaus poreikius iki galo? Ar, vis labiau iš mūsų kontrolės, dirbtinis intelektas sieks nepriklausomai kontroliuoti mūsų pasirinkimus? Klausimai, kuriuos ką tik uždavėme, skamba kaip mokslinės fantastikos esė įžanga. Tačiau tai yra gana realūs abejonių ir problemų klausimai, su kuriais šiandien susiduria pažangiausių dirbtinio intelekto technologijų kūrėjai ir ankstyvieji vartotojai.

Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle – turinys:

1. Dirbtinio intelekto grėsmės ir galimybės versle
2. Kibernetinis saugumas ir kibernetinės grėsmės dirbtiniam intelektui
3. Saugiau su dirbtiniu intelektu
4. Saugumo problemos
5. Prieiga prie informacijos ir dirbtinis intelektas
6. Prieigos plėtimas
7. Patikimumo problemos
8. Santrauka

Dirbtinio intelekto viltys ir grėsmės versle

Dirbtinio intelekto taikymas versle kelia didelių vilčių. Tai apima naujas rinkas ir produktus, novatoriškas paslaugas ir kontaktavimo su klientais būdus. Tačiau tai taip pat sukelia baimę dėl ne tik įmonės ir jos rangovų jautrių duomenų saugumo, bet net ir visų verslo šakų tolesnio egzistavimo.

Šiandienos straipsnyje mes pažvelgsime į dirbtinio intelekto grėsmes ir galimybes versle. Mes sutelksime dėmesį į dirbtinio intelekto privalumus ir trūkumus šiose srityse:

• saugumas
• prieiga prie informacijos

Toliau pateiktame tekste mes aptarsime dirbtinio intelekto grėsmes ir galimybes verslo operacijose, susijusias su kaštais ir dabartiniais bei būsimais darbais.

Kibernetinis saugumas ir kibernetinės grėsmės dirbtiniam intelektui

Saugumo sritis skaitmeniniame pasaulyje yra viena iš jautriausių temų, susijusių su dirbtiniu intelektu. Mes patikime jam analizuoti, kurti ir net spręsti vis svarbesnius klausimus. Todėl turime būti sąmoningi ne tik dėl verslo plėtros galimybių, bet ir dėl su dirbtinio intelekto taikymu susijusių rizikų.

Saugiau su dirbtiniu intelektu

Dėl dirbtinio intelekto naudojimo galime pasiekti patobulintą saugumą, pagrįstą pažangiomis vartotojų atpažinimo technologijomis, populiariomis, pavyzdžiui, internetinės bankininkystės saugume. Jų esminiai komponentai yra sistemos:

• balsų atpažinimas, kuris yra NLP, arba natūralios kalbos apdorojimo, dalis
• vaizdų atpažinimas (kompiuterinė vizija), ypač veido identifikavimas

Pagrindinė dirbtinio intelekto taikymo saugumo srityje sritis yra įvykių stebėjimo analizė, pavyzdžiui, koncertų ar didelių sporto renginių. Todėl dirbtinis intelektas gali labai palengvinti įmonių, užsiimančių masinių renginių apsauga, veiklą. Jis ne tik sutrumpins saugumo kontrolės laiką, palygindamas pateiktą dokumentą ar bilietą su asmens, kuris jį pateikia, veidu. Dirbtinis intelektas leidžia nustatyti asmenų buvimą ir lokalizuoti tuos, kurie galėtų potencialiai kelti grėsmę, taip pat tuos, kurie elgiasi priešingai saugumo taisyklėms.

Dar viena didelė galimybė, susijusi su dirbtinio intelekto pagrindu sukurto saugumo plėtra, yra išmaniųjų turtų ar išmaniųjų namų stebėjimas. Be dirbtinio intelekto pagalbos, šie būtų pažeidžiami įsilaužėlių atakų, kurie, įsilaužę į sistemą, galėtų be kliūčių patekti į namus. Su dirbtiniu intelektu realaus laiko stebėjimas yra įmanomas, nustatant veiksmus, kurie galėtų jį išjungti daug sudėtingesniu būdu nei, pavyzdžiui, antivirusinė programinė įranga, veikianti kompiuteryje.

Dar labiau technologiniu požiūriu pažangi ir labai sparčiai auganti pramonė yra dirbtinis intelektas, leidžiantis bepilotėms parduotuvėms. Ji paprastai sujungia pažangų stebėjimą su prisijungusių vartotojų mobiliųjų programų veikimu. Dėl tokių sprendimų galima atpažinti klientą, lankantį parduotuvę, ir nepastebimai nuskenuoti įsigytus prekes bei surinkti mokėjimą už paslaugas. Jos taip pat populiarios kitose srityse, pavyzdžiui, bepilotėse viešbučiuose.

Saugumo problemos

Tačiau tokios dirbtinio intelekto sprendimai apima tam tikras rizikas ir grėsmes, kurias įmonės turi apsvarstyti. Rimčiausia problema yra detalių identifikavimo duomenų nutekėjimas ar vagystė, kuriuos renka paslaugų teikėjas.

Taip pat yra rizikų, susijusių su naujų dirbtinio intelekto įstatymų ir taisyklių trūkumu. Tai gali sukelti nenuspėjamas vartotojų duomenų, kuriuos įmonės saugo, piktnaudžiavimo pasekmes, nes tai gali lemti nekontroliuojamą stebėjimą vyriausybių institucijų.

Be to, dar viena gili problema, susijusi su dirbtinio intelekto saugumu neurotechnologijose. Kitaip tariant, potenciali grėsmė kurti sąsajas, leidžiančias tiesioginę smegenų-mašinos komunikaciją skaitant smegenų bangas.

Prieiga prie informacijos ir dirbtinis intelektas

Kas kelia didžiausias baimes dėl žmogaus smegenų sujungimo su dirbtiniu intelektu, taip pat kelia didžiausias viltis dėl prieigos prie informacijos ir jos apdorojimo greičio. Sprendimai, galintys skaityti smegenų bangas, jau leidžia dirbtinį kalbos sintezę ar dronų valdymą. Taigi, sąsajos, leidžiančios mašinų ar medicinos priemonių veikimą su mintimis, jau yra ranka pasiekiamos.

Prieigos plėtimas

Paprastumas naudojant yra milžiniška patogumą, leidžianti bet kuriam asmeniui sklandžiai pasiekti informaciją ir švietimą. Viena iš labiausiai prieinamų sąsajų vidutiniam vartotojui yra balsu atliekamas paieškos užklausas, naudojant natūraliai užduodamus klausimus ir panašiai gauti atsakymus. Tai leidžia mums nesirūpinti specializuotais terminais ar pažangiomis paieškos sistemomis, kad rastume ieškomus produktus ar paslaugas.

Kitą svarbų žingsnį dirbtinio intelekto pagalbos informacijos prieigoje sudaro vaizdų paieška. Nedaugelis žmonių supranta, kaip sudėtinga ši užduotis. Tačiau jos naudojimas reiškia apčiuopiamas naudas verslui, ne mažiau, nes tai žymiai sumažina vietos vaidmenį. Su vaizdų paieška galite ieškoti panašių prekių naudodami nuotrauką, be tarpininkavimo, pateikiant produkto aprašymą konkrečia kalba.

Patikimumo problemos

Deja, taip pat yra nepaliaujamų rizikų, susijusių su dirbtinio intelekto pagalba informacijos prieigoje. Jei dirbtinis intelektas turi tiksliai atsakyti į mūsų klausimus, turime būti tikri, kad jis gauna informaciją iš patikimų šaltinių. Čia kyla dirbtinio intelekto mokymosi metodų problema.

Mes galime ją padalinti į tris sritis:

• duomenų rinkimas, kuriais remiasi dirbtinis intelektas,
• duomenų pasirinkimas, t.y. informacijos tikrumo patikrinimo problema ir, pavyzdžiui, netikros naujienos atmetimas,
• duomenų taikymas, t.y. išvados, kurias dirbtinis intelektas daro iš jam pateiktų duomenų.

Patikimumo problema gali būti iliustruota paprastu pavyzdžiu. Įsivaizduokite, kad dirbtinis intelektas išmoko, kaip atrodo katės, iš neteisingai pasirinkto nuotraukų rinkinio, kuriame visos katės buvo juodos. Taigi jis padarė išvadą, kad visos katės yra juodos.

Perkeliant mūsų problemą į verslo sritį, dirbtinis intelektas, naudojamas investicijų sprendimams priimti, galėtų mokytis iš netinkamo finansinių duomenų rinkinio. Pavyzdžiui, iš to, kuriame A įmonės akcijų vertė nuolat kyla. Taigi dirbtinis intelektas apibrėžė ją kaip akciją, kurios vertė nuolat auga, todėl tokia investicija neturi rizikos.

Santrauka

Dirbtinio intelekto galimybės versle pirmiausia apima:

• skaitmeninį saugumą
• pažangų stebėjimą, leidžiantį ne tik užkirsti kelią pavojingoms situacijoms masiniuose renginiuose, bet ir valdyti bepilotės parduotuves
• greitą prieigą prie informacijos
• intuityvią balsų ir vaizdų paiešką

Priešingai, pagrindinės rizikos, kurias aptarėme aukščiau, apima:

• jautrių klientų ir verslo duomenų vagystę ir piktnaudžiavimą
• potencialias rizikas, susijusias su smegenų-mašinos sąsajų naudojimu
• problemas su dirbtinio intelekto pateikiamų atsakymų patikimumu

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.