人工智能的發(fā)展會加劇當(dāng)權(quán)者與不當(dāng)權(quán)者之間的二分法。它還可能會加速那些擁有AI的人與少數(shù)沒有AI的人之間的鴻溝。人工智能發(fā)展的某些方面使得進(jìn)入該領(lǐng)域非常困難。考慮到成本，工程和硬件需求，人工智能的發(fā)展帶來了巨大的資金需求，從而造成了高投入門檻。如果這個問題持續(xù)存在，那么其發(fā)展背后的思想很可能會被大型技術(shù)公司所采用。盡管GPT-3的發(fā)布標(biāo)志著人工智能發(fā)展的重要里程碑，但前進(jìn)的道路仍然模糊。如今，人工智能技術(shù)仍然存在某些局限性。這是當(dāng)今數(shù)據(jù)科學(xué)家面臨的六個主要限制。

　　1.數(shù)據(jù)訪問

為了正確地訓(xùn)練預(yù)測或決策模型，他們需要數(shù)據(jù)。正如許多人所說的那樣，數(shù)據(jù)現(xiàn)在是驅(qū)逐石油的最搶手的商品之一。它已成為一種新貨幣。當(dāng)前，大量數(shù)據(jù)掌握在大型公司組織的手中。

這些公司具有固有的優(yōu)勢，這對剛剛進(jìn)入AI開發(fā)競賽的小型初創(chuàng)公司不公平。如果對此不采取任何措施，那將進(jìn)一步推動大型企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)之間的動力關(guān)系。

　　2.偏見

偏見會蔓延到數(shù)據(jù)建模過程中的方式(這助長了AI的發(fā)展)令人恐懼，更不用說創(chuàng)建者要考慮的潛在（已識別或未識別）偏見。偏愛的AI比污穢的數(shù)據(jù)要細(xì)膩得多。深度學(xué)習(xí)過程有很多階段可能會出現(xiàn)偏差，目前，我們的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計程序根本無法適當(dāng)?shù)刈R別它們。

正如本相關(guān)文章所指出的那樣，我們目前甚至設(shè)計AI算法的方法實(shí)際上并不是要識別并追溯消除偏差。由于大多數(shù)這些算法僅針對其性能進(jìn)行了測試，因此會流過許多意外的絨毛。這可能是偏見的數(shù)據(jù)，缺乏社會背景以及對公平性有爭議的定義。

　　3.計算時間

盡管近年來技術(shù)進(jìn)步迅速擴(kuò)展，但仍然必須克服一些硬件限制，例如有限的計算資源。同樣，鑒于開發(fā)此類定制和精確的硬件所產(chǎn)生的成本，老牌公司也具有明顯的優(yōu)勢。

　　4.費(fèi)用

在能源和硬件使用方面，挖掘，存儲和分析數(shù)據(jù)都將非常昂貴。

GPT-3模型的培訓(xùn)費(fèi)用估計為460萬美元。另一個視頻預(yù)測，對于類似于大腦的模型，培訓(xùn)費(fèi)用將大大高于GPT-3，約為26億美元。

而且，鑒于這些領(lǐng)域的熟練工程師目前是稀有商品，因此雇用他們肯定會削弱這些公司的財力。同樣，新公司和小公司也處于不利地位。

　　5.對抗攻擊

由于AI不是人類，因此它不能完全適應(yīng)環(huán)境中的偏差。例如，僅在錯誤的道路兩側(cè)粘貼膠帶會導(dǎo)致自動駕駛汽車轉(zhuǎn)向錯誤的車道并撞毀。人類甚至可能不會在磁帶上注冊或做出反應(yīng)。在正常情況下，自動駕駛汽車可能會更安全，但我們需要擔(dān)心的是這些異常情況。

正是這種無法適應(yīng)的能力凸顯了尚未解決的明顯安全漏洞。盡管有時“欺騙”這些數(shù)據(jù)模型可能很有趣且無害（例如， 錯誤地將烤面包機(jī)標(biāo)識為香蕉），但在極端情況下（例如出于防御目的）卻可能使生命受到威脅。

　　6.沒有關(guān)于安全，道德和隱私的共識

弄清楚我們使用AI的極限還有很多工作要做。當(dāng)前的局限性凸顯了AI中安全性的重要性，因此必須迅速采取行動。此外，大多數(shù)對AI的批評者都在遵循實(shí)施AI的道德準(zhǔn)則上爭論，不僅是在如何使隱私成為被遺忘的概念方面，也在哲學(xué)上。

我們認(rèn)為我們的情報天生就是人類和獨(dú)特的。放棄排他性似乎是矛盾的。出現(xiàn)的一個普遍的問題之一是，如果機(jī)器人能夠完全做到人類能做的一切，并且從本質(zhì)上講等同于人類，那么他們是否應(yīng)該享有人權(quán)?如果是這樣，您在定義這些機(jī)器人權(quán)利方面走了多遠(yuǎn)?這里沒有確切的答案。鑒于AI發(fā)展的興起，AI 哲學(xué)領(lǐng)域仍處于起步階段。我很高興看到AI領(lǐng)域的發(fā)展。

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