CDO2DAY
Мир данных

Искусственный интеллект, как гонка вооружений

Фото: Unsplash

Сегодня разные государства увеличивают инвестиции в технологии искусственного интеллекта, стремясь к геополитическому лидерству. Эта гонка все больше напоминает гонку вооружений времен холодной войны. Есть разные подходы к развитию ИИ, но чтобы выиграть эту гонку вооружений, государствам стоит в создании интеллектуальных систем ориентироваться на права и потребности своих граждан

Как однажды сказал российский президент Владимир Путин: «Лидер по созданию искусственного интеллекта будет властелином мира».

В сегодняшнем театре геополитических действий никого не удивляет развитие мировой гонки вооружений в сфере искусственного интеллекта (ИИ). США вкладывают внушительные суммы в разработку ИИ, чтобы расширить свое влияние как сверхдержавы. Другие страны также пытаются занять ведущие позиции в этой гонке или хотя бы не сильно отстать от лидера.

В 2017 г. Китай объявил миру о намерении стать к 2030 г. лидером в ИИ, инвестируя в эту технологию в соответствии с государственной стратегией развития ИИ. Китай уже обогнал США по количеству научных публикаций на эту тему, а все остальные регионы – по числу патентных заявок, поданных в этой области с 2013 г. США и Китай обгоняют страны Евросоюза, отстающих по уровню инвестиций и выручки, а Израиль, Индия, Россия и другие рынки отстают еще сильнее.

Давайте расширим эту аналогию с новой гонкой вооружений, чтобы понять, что означает быть лидером в ней.

В годы холодной войны гонка ракетно-ядерных вооружений должна была привести либо к стабильности перед лицом угрозы взаимного уничтожения, либо, собственно, к взаимному уничтожению. Однако у сегодняшней мировой технологической гонки нет определенного курса или какой-то финишной черты. Чтобы определить, лидирует страна или отстает, нужно знать направление развития или цель, которой она хочет достичь. А в случае, когда будущее не ясно, направление развития может оказаться важнее его скорости.


Три вида искусственного интеллекта

Превосходство в области ИИ может выглядеть по-разному. Мы привыкли рассматривать ИИ как технологию, но в первую очередь, за этим понятием стоит цель по созданию систем, которые ведут себя проявляют интеллектуальное поведение. Можно условно выделить три технологических направления для решения этой задачи. Во-первых, это программируемый ИИ – это системы, которые создают люди под конкретные задачи (большинство производственных роботов, виртуальные турагенты, средства ИИ в Excel). Во-вторых, это статистический ИИ, который самосовершенствуется для реализации конкретной функции или решения задачи. Подобно людям, эти системы не проработаны до деталей, и как и люди, они могут принимать решения, но не всегда способны «объяснить», почему они их приняли. В-третьих, есть собственно искусственный интеллект – система, способная к автономной деятельности, надежная и обладающая высоким сознанием. Или не обладающая – сейчас сложно сказать наверняка, поскольку такой системы еще не существует.

В последнее десятилетие IT-гонка мирового масштаба разворачивалась в области статистического ИИ. Отметим, что термин «статистика» происходит от латинского слова status («государство»), то есть это наука о состоянии государства или общества. И сегодня развитие ИИ связано с первоначальным значением этого термина. Именно этим можно объяснить возникновение в этой области важных этических вопросов, связанных с взаимодействием граждан и власти. На протяжении истории человечества государства всегда использовали статистику (например, результаты переписи населения) для разработки политических стратегий, контролируя с ее помощью население в условиях, когда невозможно узнать настроение каждого человека в отдельности, но есть средства относительно точного моделирования на основе эмпирической выборки. Неслучайно компании, учреждения и прочие ориентированные на рынок организации применяют статистический ИИ для моделирования и исследования поведения людей, как в онлайне, так и в реальном мире.

Вернемся к геополитике: китайский государствоцентризм в продвижении новых технологий часто контрастирует с рыночным подходом, характерным для США. И здесь ЕС и другим странам остается только определиться, где они находятся на этой заданной оси координат между государством и рынком. Впрочем, надо понимать, что в этой модели переоценена роль инвестиционных политик и недооценена критическая роль владения данными в том, что касается статистического ИИ.

Таким образом, возможно, продуктивнее было бы сравнивать описанные государственный и рыночный подходы к ИИ с ориентированным на человека, в котором в центре регулирования использования ИИ-технологий стояли бы права частных лиц. Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) – первый официальный документ, направленный на реализацию именно такого идеала. Кроме того, сегодня ЕС готовится принять ряд документов в том же ключе, регламентирующих надежность ИИ. Делая это, ЕС однозначно проводит границу между правами частных лиц и желаниями корпораций, защищая своих граждан от нежелательного моделирования и мониторинга.

Следующий логичный шаг в этом направлении – разработка проекта документа, регламентирующего этические аспекты применения ИИ: конфиденциальности, прозрачности и контролируемости. Без этого выстроить устойчивые, здоровые и продуктивные отношения между людьми и компаниями будет невозможно.

В этой гонке не будет победителей, а лишь те, кто продвинулся дальше других. Гонка за господство в области ИИ заставляет нас задуматься о том, в каком мире мы хотели бы жить. Ответив на этот вопрос, мы увидим, что инвестиции в ориентированный на человека подход к развитию ИИ, оправданы, поскольку они могут обеспечить движение в правильном направлении. ЕС может стать мировым лидером в сфере ИИ, если будет выстраивать курс с учетом своих ценностей. Более того, в этом случае остальные страны обязательно присоединятся к гонке, чтобы сообща работать над достижением общих целей.


Источник / Перевела В.Макогоненко


Йори Камфуис

Исследователь ИИ

Стефан Лейнен

Профессор ИИ в Утрехтском Университете прикладных наук

Смотрите еще

Мир данных
#цифровая промышленность
#цифровая трансформация

Как нам реорганизовать промышленность с помощью универсальной автоматизации

5 мин
22 Мар 2021
Мир данных
#данные
#цифровая промышленность

Как промышленные предприятия могут извлечь из данных пользу

5 мин
16 Мар 2021
Мир данных
#роботы

Роботы присматривают за людьми

6 мин
2 Мар 2021
Мир данных
#роботы

Внедрение складских роботов ускорит автоматизацию отрасли

2 мин
19 Фев 2021
Мир данных
#данные

Пять основных подходов к управлению качеством данных в 2021 году

4 мин
15 Фев 2021
Мир данных
#AI
#IIoT
#сельское хозяйство

Искусственный интеллект победил людей в конкурсе по выращиванию клубники

2 мин
11 Фев 2021
Мир данных
#AI

Семь способов укрепить доверие к государственным услугам с помощью искусственного интеллекта

5 мин
9 Фев 2021
Мир данных
#AI
#CDO
#машинное обучение

Как CDO могут способствовать использованию машинного обучения в госучреждениях

9 мин
11 Дек 2020