Quan điểm về triển vọng công nghệ trong nền kinh tế số của OECD-phần 2- trí thông minh nhân tạo trong một số lĩnh vực

Trang thông tin điện tử Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển hội nhập KH&CN quốc tế tiếp tục giới thiệu quý vị về Trí tuệ nhân tạo theo những nghiên cứu tổng hợp của tổ chức Phát triển kinh tế OECD

Lái xe tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo và các tuyến giao thông được tối ưu hóa tạo điều kiện
vận chuyển và cứu sống
AI đã tác động đáng kể đến giao thông vận tải với việc giới thiệu hành trình lập bản đồ dựa trên dữ liệu giao thông và khả năng lái xe tự động. mạng lưới thần kinh Tiến bộ sâu là một trong những động lực chính đằng sau những tiến bộ ấn tượng đạt được trong các phương tiện tự xứ lý trong thập kỷ qua, đặc biệt là nhờ tầm nhìn máy tính. Trong việc kết hợp với nhiều loại thuật toán khác, mạng lưới thần kinh sâu có thể thực hiện hầu hết các cảm biến phức tạp được sử dụng để điều hướng và học cách lái xe trong môi trường phức tạp. Lợi ích bao gồm ít tai nạn đường bộ hơn và cho phép mọi người sử dụng đi lại trong thời gian hoạt động sản xuất, giải trí hoặc nghỉ ngơi. Trong khi hình dạng và dòng thời gian của tái cấu trúc của ngành công nghiệp xe hơi vẫn chưa rõ ràng, nhiều người tin rằng các phương tiện kết nối và tự  xử lý có thể giúp tránh được rất nhiều trong số 1,3 triệu người chết mỗi năm trên các con đường trên toàn cầu. Bị phá vỡ bởi sự xuất hiện của các diễn viên mới như Google, Yahoo, Tesla hay Uber, các diễn viên ô tô truyền thống như vì Ford Motors hay Honda hiện đang đầu tư vào các công ty khởi nghiệp đầy triển vọng về AI, tạo nên các liên minh hoặc phát triển năng lực nội bộ.
Trí tuệ nhân tạo giúp xác định và chống lại các mối đe dọa an ninh mạng và  các mối đe dọa an ninh thế giới thực

AI có hiệu quả chống lại các cuộc tấn công mạng và đánh cắp danh tính thông qua phân tích các xu hướng và dị thường. Nó được sử dụng để bảo vệ chống lại tin tặc cũng như chủ động, chỉ trong thời gian, phản ứng với các nỗ lực phá hoại. Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA)
Cuộc thi Cyber Grand Challenge vào tháng 8 năm 2016, với các cuộc tấn công và phòng thủ đang sử dụng Các hệ thống lý luận mạng AI, là một cột mốc quan trọng mà theo DARPA, xác nhận khái niệm về phòng thủ trên  không gian mạng tự động. AI có một loạt các ứng dụng bảo mật vượt ra ngoài
an ninh mạng. AI được sử dụng như một phương pháp nhận dạng mạnh mẽ trong việc trị an (ví dụ với
nhận dạng khuôn mặt khai thác mạng lưới camera giám sát lớn) và ngày càng tăng để dự đoán nơi nào và khi nào tội phạm sẽ xảy ra. Nghiên cứu khởi nghiệp dựa trên trường đại học cũng đã sử dụng AI để phát hiện nói dối trong văn bản bằng văn bản với các ứng dụng tiềm năng, trong số những ứng dụng khác, để tăng cường nan toàn trẻ em trực tuyến (Dutton, 2011). Để quản lý khẩn cấp và thảm họa, các ứng dụng AI có thể tối ưu hóa kế hoạch và triển khai nguồn lực của các cơ quan viện trợ, các tổ chức quốc tế và các tổ chức phi chính phủ

ROBOT Shophia, điển hình của trí tuệ nhân tạo AI tại hội nghị thượng đỉnh về 4.0 tại Việt Nam (ảnh minh họa)

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo khuếch đại những thách thức chính sách hiện có và gia tăng cái mới

Trong khi các nhà hoạch định chính sách bắt đầu tập trung vào trí tuệ nhân tạo, việc nhận thức rõ hơn

tác động tiềm năng của nó là cần thiết

Các quốc gia đang phát triển các chiến lược AI quốc gia hoặc bao gồm cả AI như là một phần quan trọng của chương trình nghị sự kỹ thuật số quốc gia rộng lớn hơn. Trung Quốc, Pháp, Đức, Nhật Bản, Hàn Quốc, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ đã phát triển hoặc đang phát triển các kế hoạch liên quan đến AI và các chiến lược giao nhau với robot và các lĩnh vực bổ sung khác. Nhìn chung, tuy nhiên,

tác động có thể có của AI trong những năm tới mới bắt đầu được các nhà hoạch định chính sách khám phá và bởi công chúng nói chung và tốc độ AI xâm nhập vào nền kinh tế và xã hội của chúng ta đôi khi có thể bị đánh giá thấp.

Tại Hội nghị Bộ trưởng công nghệ thông tin truyền thông (ICT)  G7 tại Takamatsu, Nhật Bản năm 2016, các nước tham gia đồng ý về đề xuất của Bộ trưởng Takaichi, Bộ Nội vụ và Truyền thông Nhật Bản, để triệu tập các bên liên quan xem xét xã hội, kinh tế, đạo đức và pháp lý các vấn đề về AI và xây dựng các nguyên tắc để phát triển AI (Biểu 7.2).

Ngoài ra, Hội đồng Khoa học, Công nghệ và Sáng tạo Nội các Nhật Bản đã giúp phối hợp một chiến lược tập trung vào con người 5.0 của Hiệp hội con người, được phát hành vào tháng 3 Năm 2017, để giúp Nhật Bản hưởng lợi từ những cơ hội mà AI tạo ra đồng thời giảm thiểu rủi ro và thiết lập các giới hạn của việc ra quyết định tự động.

Kết quả của một sáng kiến liên cơ quan tại Hoa Kỳ, một báo cáo công khai là xuất bản năm 2016 về lĩnh vực AI (Chuẩn bị cho tương lai của trí tuệ nhân tạo,), đó là kèm theo một “Kế hoạch chiến lược nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo quốc gia “. Những tài liệu này nêu chi tiết các bước mà chính phủ liên bang Hoa Kỳ có thể thực hiện để sử dụng AI trong việc thúc đẩy lợi ích xã hội và cải thiện hoạt động của chính phủ; điều chỉnh các quy định theo cách khuyến khích sự đổi mới trong khi bảo vệ công chúng; đảm bảo rằng các ứng dụng của AI, bao gồm cả những người không được quy định, là công bằng, an toàn và có thể quản trị; phát triển một lực lượng lao động AI có kỹ năng và đa dạng; và giải quyết việc sử dụng AI trong vũ khí.

Vào tháng 5 năm 2016, chính phủ Trung Quốc đã công bố kế hoạch AI quốc gia ba năm được thành lập bởi Ủy ban Cải cách và Phát triển Quốc gia, Bộ Khoa học và Công nghệ, Bộ Công nghiệp và Công nghệ thông tin, và Quản trị không gian mạng của Trung Quốc. Chính phủ hình dung tạo ra 15 tỷ USD thị trường vào năm 2018 bằng cách đầu tư vào nghiên cứu và hỗ trợ sự phát triển của Ngành công nghiệp AI Trung quốc. Năm 2016, Trung Quốc đã vượt qua Hoa Kỳ về số lượng bài báo được xuất bản hàng năm trên nền tảng “học sâu”, phản ánh mức độ ưu tiên nghiên cứu ngày càng tăng về AI ở Trung Quốc

Biểu.2. Thảo luận chuyên gia về mạng lưới trí tuệ nhân tạo tại Nhật Bản

Trong suốt nửa đầu năm 2016, Bộ Nội vụ và Truyền thông Nhật Bản triệu tập các cuộc thảo luận với các chuyên gia về khoa học và công nghệ, khoa học xã hội và nhân văn về các vấn đề liên quan đến sự phát triển của mạng tình báo nhân tạo, tức là các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được kết nối với nhau hợp tác với nhau.

Các cuộc thảo luận này đã ủng hộ quan niệm của một Mạng xã hội Trí tuệ, một xã hội hài hước được xây dựng thông qua AI, trong đó con người có thể tạo, phân phối và kết nối dữ liệu, thông tin và kiến thức một cách tự do và an toàn. Mạng lưới trí tuệ sẽ hài hòa kết hợp con người và AI thông qua mạng AI và cho phép giải quyết các thách thức phức tạp. Các cuộc thảo luận chuyên gia tập trung vào các tác động và thách thức kinh tế và xã hội của AI kết nối ở 16 khu vực khác nhau cho đến những năm 2040.

Kể từ tháng 10 năm 2016, Bộ đã phối hợp thảo luận chuyên gia tại Nhật Bản để xem xét các nguyên tắc hướng dẫn cho nghiên cứu và phát triển AI (R & D) và thảo luận chi tiết tác động và rủi ro của AI. Bộ này hiện đang tích cực khuyến khích hợp tác quốc tế về AI, với sự tham gia của tất cả các bên liên quan.

Trong bối cảnh R & D của AI, Bộ này đã xác định tầm quan trọng của việc xem xét:

1) tính minh bạch, tức là khả năng giải thích và xác minh hoạt động của các mạng AI;

 2) hỗ trợ, người dùng tức là đảm bảo rằng các mạng AI hỗ trợ người dùng và cung cấp cho người dùng cơ hội phù hợp để đưa ra lựa chọn;

3) khả năng kiểm soát của con người, tức là cho phép mọi người kiểm soát việc sử dụng AI an toàn, để kiểm soát AI một cách trơn tru nếu cần, đặc biệt trong trường hợp khẩn cấp và để xác định AI được sử dụng bao nhiêu trong các quyết định hoặc hành động;

4) bảo mật, tức là đảm bảo tính mạnh mẽ và độ tin cậy của mạng AI;

5) an toàn, tức là đảm bảo rằng các mạng AI không gây nguy hiểm đến tính mạng / cơ thể của người dùng hoặc người bên thứ ba;

6) quyền riêng tư, tức là không xâm phạm quyền riêng tư của người dùng hoặc bên thứ ba;

 7) đạo đức, tức là đảm bảo sự tôn trọng phẩm giá con người và quyền tự chủ cá nhân;

 8) trách nhiệm; và

9) khả năng tương tác hoặc liên kết, tức là đảm bảo khả năng tương tác giữa các AI hoặc mạng AI.

Dựa trên các cuộc thảo luận này, chính phủ Nhật Bản đang xem xét liệu các hướng dẫn liên quan đến việc sử dụng AI và các ứng dụng cũng cần thiết.

Nguồn: OECD (2016), Tóm tắt của Diễn đàn tầm nhìn công nghệ CDEP: Ý nghĩa kinh tế và xã hội của

Trí tuệ nhân tạo, http://oe.cd/ai2016.

 

Một số quan hệ đối tác và sáng kiến đang được hình thành để thúc đẩy AI có đạo đức và cố gắng
ngăn chặn tác dụng phụ của AI. Ví dụ, công ty nghiên cứu AI phi lợi nhuận OpenAI là thành lập vào cuối năm 2015 và hiện đang tuyển dụng 60 nhà nghiên cứu toàn thời gian với sứ mệnh xây dựng
AGI an toàn và đảm bảo các lợi ích của AGI được phân phối rộng rãi và đồng đều nhất có thể .
Vào tháng 4 năm 2016, Hiệp hội Tiêu chuẩn IEEE đã đưa ra Sáng kiến Toàn cầu về Đạo đức của mình
Cân nhắc trong việc thiết kế hệ thống tự trị, tập hợp nhiều tiếng nói trong cộng đồng AI và các hệ thống tự trị đến cộng đồng, hãy đảm bảo rằng [AI và tự trị hệ thống] công nghệ được liên kết với con người về các giá trị đạo đức

Nguyên tắc”. Vào tháng 9 năm 2016, Amazon, DeepMind / Google, Facebook, IBM và Microsoft
ra mắt “Quan hệ đối tác về trí tuệ nhân tạo mang lại lợi ích cho mọi người và xã hội”
nâng cao hiểu biết của công chúng về các công nghệ AI và hình thành các thực tiễn tốt nhất về
thách thức và cơ hội đó.

Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi tương lai của công việc, thay thế và / hoặc tăng cường lao động của người lao động có chuyên môn và nghề nghiệp lương cao

Một loạt các thách thức chính sách được thảo luận rộng rãi là tác động của AI đến công việc. AI dự kiến sẽ làm trầm trọng thêm các xu hướng dịch chuyển gây ra bởi tự động hóa được thảo luận như Máy móc hỗ trợ AI tăng cường hoặc thay thế con người trong nhiều ngành nghề trên các lĩnh vực và chuỗi giá trị. Liệu điều này có làm tăng thu nhập và tạo ra các loại công việc mới để thay thế những người được tự động hóa, hoặc dẫn đến thất nghiệp, không chắc chắn và kết quả khác nhau nghiên cứu về tác động tổng thể của tự động hóa công việc được thực hiện trong năm năm qua khác nhau trong đánh giá và dự đoán của họ (Arntz, Gregory và Zierahn, 2016; Frey và Osborne, 2013; Citibank, 2016).

Tác động AI AI cũng sẽ phụ thuộc vào tốc độ phát triển và phổ biến của công nghệ AI trong các lĩnh vực khác nhau trong những thập kỷ tới. Theo Diễn đàn Giao thông vận tải quốc tế (ITF), ví dụ, xe tải không người lái có thể là sự hiện diện thường xuyên nhiều trên đường trong vòng mười năm tới, dẫn đến sự dịch chuyển công việc quy mô lớn của tài xế xe tải nếu xe tải không người lái được triển khai nhanh chóng. Xe tải không người lái có thể cải thiện an toàn đường bộ, lượng khí thải thấp hơn và giảm chi phí vận hành cho vận tải hàng hóa đường bộ theo thứ tự 30%, đáng chú ý là do tiết kiệm chi phí lao động hiện chiếm 35% đến 45% chi phí và chuyên sâu hơn sử dụng đội xe (ITF, 2017). Nhà Trắng ước tính năm 2016 là 2,2 triệu 3,1 triệu việc làm bán thời gian và toàn thời gian hiện tại ở Hoa Kỳ có thể bị đe dọa bởi xe tự động trong hai thập kỷ tới (Nhà Trắng, 2016b).

Những công việc có khả năng gặp rủi ro không chỉ là những công việc có kỹ năng thấp hoặc trong chế tạo. Thay vào đó, nhiều công việc liên quan đến kỹ năng nhận thức ở mức độ trung bình hoặc cao hơn cũng có khả năng gặp rủi ro. Nghiên cứu ban đầu cho thấy AI có thể tác động đến việc làm bằng cách sử dụng chung các kỹ năng nhận thức như biết chữ và số, vốn là trọng tâm chính của sự phát triển trong giáo dục bắt buộc (Elliot, 2014). Công nghệ máy học nói riêng dường như có khả năng ảnh hưởng đến các ngành nghề có trình độ học vấn cao Ví dụ, Các thuật toán xử lý hình ảnh và nhận dạng mẫu được cho là bắt đầu tác động tới đội ngũ bác sĩ X quang: như được mô tả trước đó, các ứng dụng nhận dạng mẫu đang ngày càng có khả năng để phát hiện tình trạng sức khỏe bằng cách xác định dị thường trên X quang, siêu âm hoặc chụp cộng hưởng từ. Ứng dụng học máy trong lĩnh vực nói công nhận, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc dịch máy dự kiến sẽ tác động nhu cầu về các dịch vụ như dịch thuật, dịch vụ pháp lý và kế toán.

Các cuộc thảo luận chính sách đang được tiến hành để giải quyết tác động AI trong công việc bao gồm giá trị của điều chỉnh chính sách thuế để tái cân bằng việc chuyển từ lao động sang vốn và bảo vệ những người dễ bị tổn thương từ loại trừ kinh tế xã hội (với một số thậm chí đề xuất thuế với robot); thích nghi an ninh xã hội và cơ chế phân phối lại; phát triển hệ thống giáo dục và kỹ năng điều đó tạo điều kiện cho sự chuyển tiếp chuyên nghiệp lặp đi lặp lại và khả thi; và xem xét làm thế nào để đảm bảo tiếp cận công bằng với các lợi ích tín dụng, chăm sóc sức khỏe hoặc hưu trí cho một thiết bị di động hơn và lực lượng lao động kém an toàn hơn

.

trí tuệ nhân tạo AI trong ứng dụng hội họa mỹ thuật ( ảnh VISTIP)

Phát triển các kỹ năng để hưởng lợi , và bổ sung, trí tuệ nhân tạo

Nghịch lý thay, AI và các công nghệ kỹ thuật số khác cũng cho phép đổi mới và cá nhân hóa tiếp cận các quy trình tìm việc và tuyển dụng và nâng cao hiệu quả của lao động phù hợp cung và cầu. Ví dụ, nền tảng LinkedIn sử dụng AI để giúp nhà tuyển dụng tìm thấy đúng ứng viên và kết nối ứng viên với đúng công việc, dựa trên dữ liệu về hồ sơ và hoạt động của nền tảng này có tới 470 triệu người dùng đã đăng ký (Wong, 2017). Các công cụ dựa trên AI có thể cũng hỗ trợ phát triển kỹ năng và đào tạo lại thông qua các công cụ dạy kèm được cá nhân hóa dựa trên AI cung cấp chất lượng giáo dục có quy mô.

AI có thể được mong đợi tăng cường nhu cầu về các kỹ năng mới theo ba dòng dưới đây:

1) kỹ năng chuyên môn, để lập trình và phát triển các ứng dụng AI,

ví dụ. thông qua nghiên cứu cơ bản, kỹ thuật và ứng dụng, cũng như khoa học dữ liệu và tư duy tính toán

; 2) kỹ năng chung, để có thể tận dụng AI; và

3) kỹ năng bổ sung, để cho phép, ví dụ, tư duy phản biện; sáng tạo, đổi mới và tinh thần kinh doanh; sự phát triển các kỹ năng của con người như sự đồng cảm.

Động lực học kinh doanh của Trí tuệ nhân tạo đặt ra câu hỏi mới

Động lực kinh doanh dự đoán của AI đặt ra câu hỏi về sự giàu có và phân phối quyền lực cũng như của sự cạnh tranh và rào cản gia nhập. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI có thể thách thức các chính sách cạnh tranh hiện có và đặt câu hỏi về tác động tiềm tàng của AI về phân phối thu nhập và của ai sẽ kiểm soát công nghệ AI. Về mặt kinh tế, có là tiềm năng mà một vài công ty công nghệ có quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu và tài trợ có thể kết thúc việc kiểm soát công nghệ AI, với quyền truy cập vào trí thông minh siêu nhân của nó và thu thập hầu hết các lợi ích mang lại từ AI. AI cũng có thể ngụ ý rằng các công ty sẽ ít phụ thuộc vào lực lượng lao động của con người trong tương lai.

Cũng như một số thị trường kỹ thuật số và dữ liệu khác, thị trường AI có thể thể hiện các đặc điểm của win win – hầu hết các trò chơi vì hiệu ứng mạng và hiệu ứng quy mô. Với sự quậy phá mô hình kinh doanh của các công ty đa quốc gia kỹ thuật số rất sáng tạo đang diễn ra xuyên quốc gia, sự tích lũy của cải và quyền lực bởi một số lượng hạn chế các diễn viên AI tư nhân có thể gây ra căng thẳng trong và giữa các quốc gia. Một số bên liên quan nêu bật rủi ro của người khổng lồ kỹ thuật số có được khởi nghiệp trước khi họ có thể trở thành đối thủ cạnh tranh tiềm năng và những rủi ro hậu quả tập trung tài nguyên trong lĩnh vực AI.

Đảm bảo tính minh bạch và giám sát các quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo tác động đến mọi người

Một bộ câu hỏi chính sách khác liên quan đến AI liên quan đến việc quản trị các hệ thống AI.

Các cơ chế giám sát và trách nhiệm giải trình làm các thuật toán học máy đòi hỏi gì và sự cân bằng nào là cần thiết giữa năng suất và quyền truy cập một mặt và các giá trị chẳng hạn như công bằng và trách nhiệm giải trình khác? Câu hỏi đã được hiển thị trong các lĩnh vực quan trọng như xác định các ưu tiên trong chăm sóc tại bệnh viện, xe tự động thủ tục ứng phó khẩn cấp, hồ sơ rủi ro công dân trong thủ tục tư pháp hình sự, chính sách phòng ngừa, và tiếp cận tín dụng và bảo hiểm.

Thách thức của việc quản lý việc sử dụng các thuật toán AI được kết hợp với nâng cao các kỹ thuật học máy bởi thực tế là việc truy tìm và hiểu các cơ chế ra quyết định của các thuật toán AI ngày càng khó khăn khi độ phức tạp của chúng tăng lên,ngay cả với những người thiết kế và đào tạo chúng (OECD, 2016). Các nhà nghiên cứu đã bắt đầu làm việc về một giải pháp tiềm năng nhưng kết quả vẫn chưa trưởng thành và không chắc chắn. Cần lưu ý Điều 13-15 của Quy định bảo vệ dữ liệu chung mới của Liên minh châu Âu (từ EU) nhiệm vụ mà các chủ thể dữ liệu nhận được thông tin có ý nghĩa về logic liên quan,

tầm quan trọng và hậu quả dự kiến của các hệ thống ra quyết định tự động. Nó cũng bao gồm, trong Điều 22, quyền không được đưa ra quyết định tự động khi đưa ra quyết định. Các bảo vệ thực sự dành cho các đối tượng dữ liệu theo quy định và ý nghĩa của nó cho các nhà nghiên cứu và thực hành AI vẫn đang được thảo luận (Wachter, Mittelstadt và Floridi, 2016).

Phát triển và thực hiện các giải pháp trách nhiệm thuật toán ở quy mô dự kiến trở nên phức tạp và tốn kém, đặt ra câu hỏi ai phải chịu chi phí đó. Nếu diễn viên theo đuổi một giải pháp chi phí thấp hơn, sự lạm dụng có thể phát sinh. Các nhà hoạch định chính sách sẽ phải làm việc chặt chẽ với Các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI để phát triển các cơ chế cân bằng nhu cầu cạnh tranh cho minh bạch và bảo mật thương mại hợp pháp. Trong một số trường hợp, thiết kế kỹ thuật và các mô hình kinh doanh có thể được liên kết tốt với các hệ thống phân cấp giá trị được thiết lập tổ chức và cơ quan tiêu chuẩn kỹ thuật và chính quyền độc lập có thể đóng một vai trò quan trọng. Các Viện Điện tử và các kỹ sư điện tử đã đưa ra Sáng kiến Toàn cầu cho cân nhắc đạo đức trong trí tuệ nhân tạo và hệ thống tự trị. Mục tiêu của sáng kiến là đảm bảo rằng các nhà công nghệ và công nghệ làm việc để phát triển loài người theo nguyên tắc kỷ luật. Sáng kiến khai thác kinh nghiệm của Viện trong khu phức hợp quy trình tiêu chuẩn hóa và sức mạnh và bao gồm tiềm năng xuyên quốc gia tiếp cận với cộng đồng toàn cầu gồm hơn 400 000 học viên và chuyên gia tại 160 quốc gia.

Do học máy đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ, nên việc quản trị AI giao nhau với các quy định về thu thập, lưu trữ, xử lý, sở hữu và kiếm tiền từ dữ liệu.

Kích hoạt tiềm năng của AI để tăng trưởng, phát triển và lợi ích công cộng sẽ đòi hỏi phải đồng ý về các tiêu chuẩn kỹ thuật và cơ chế quản trị nhằm tối đa hóa luồng dữ liệu tự do và thúc đẩy đầu tư vào các dịch vụ chuyên sâu về dữ liệu (OECD, 2015). Khó khăn của quản lý dữ liệu được kết hợp bởi sự không chắc chắn về cách các công nghệ AI hiện tại và tương lai có thể giúp  tạo ra, phân tích và sử dụng dữ liệu theo những cách hoàn toàn mới mà người tiêu dùng không tưởng tượng trước đây từ người tiêu dùng các công ty và chính phủ.

Các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt và dịch vụ cá nhân hóa mang đến sự tiện lợi và cải thiện an toàn, nhưng có thể tăng rủi ro đối với tự do dân sự nếu mọi người bị theo dõi và suy luận được tạo lập bằng máy không minh bạch hoặc các cá nhân không thể truy cập vào bên dưới thông tin cá nhân.

Ngăn chặn thuật toán thiên vị và phân biệt đối xử

Mối lo ngại rằng các thuật toán học máy có thể khuếch đại các thành kiến xã hội và gây ra sự phân biệt đối xử đã tăng lên khi các thuật toán tận dụng dữ liệu lớn trở nên phức tạp hơn, tự chủ và mạnh mẽ. AI học từ dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch, AI có thể làm trầm trọng thêm những thành kiến. Trường hợp của “Tay” xông, bot trò chuyện AI tuổi teen được phát triển bởi Microsoft, minh họa những rủi ro này: bot Twitter được phát hành vào tháng 3 năm 2016 trên Twitter như một thử nghiệm để cải thiện sự hiểu biết về ngôn ngữ của những người 18-24 tuổi trực tuyến. Một số người đã đặt câu hỏi về sự công bằng và hiệu quả của công cụ kiểm soát dự đoán, công cụ chấm điểm tín dụng và công cụ tuyển dụng, đặt ra câu hỏi về cách thức để đảm bảo rằng các thuật toán bảo vệ sự đa dạng và công bằng

Trách nhiệm và trách nhiệm, an ninh và an toàn

Ra quyết định tự động do AI điều khiển đặt ra câu hỏi về trách nhiệm và trách nhiệm pháp lý, cho

ví dụ khi tai nạn liên quan đến xe tự trị. Bản chất của tác giả là máy tính / máy tính của AI

có nghĩa là rất khó để biến AI thành một pháp nhân có thể chịu trách nhiệm cho các quyết định của mình.

Đối với người lái xe, bảo hiểm được xem rộng rãi như một cách để đối phó với sự không chắc chắn,

rủi ro xác suất. Các rủi ro an toàn và bảo mật mới cũng đang xuất hiện: ví dụ như phần mềm độc hại có thể lạm dụng hệ thống mạng AI.

Mời quý vị và các bạn đón đọc Phần 3: Quan điểm về triển vọng công nghệ trong nền kinh tế số của OECD-phần 3- Công nghệ chuỗi khối Blockchain

Nguồn: VISTIP liên kết nguồn và dịch tại cổng thông tin OECD