Membuat AI bertahan dalam ujian waktu

Membuat AI bertahan dalam ujian waktu

Stempel Waktu: 2 Januari 2024 4
Menjadikan AI bertahan dalam ujian waktu PlatoBlockchain Data Intelligence. Pencarian Vertikal. Ai.

Pendapat Semua kekhawatiran dan ketakutan tentang AI bermuara pada satu hal. Bagaimana kita tahu seberapa baik kinerjanya?

Jenis tolok ukur yang biasanya dikhawatirkan oleh TI bukannya tidak penting. Seberapa cepat kumpulan data tertentu dipelajari, seberapa cepat perintah dapat diproses, sumber daya apa yang diperlukan, dan bagaimana skalanya? Jika Anda membuat sistem AI sebagai bagian dari bisnis Anda, sebaiknya Anda melakukannya dengan benar, atau setidaknya memahami batasannya.

Sebaliknya, mereka tidak terlalu penting, meskipun Anda dapat yakin bahwa pemasaran dan pakar tidak akan setuju. Fakta bahwa hal tersebut tidak menjadi masalah adalah hal yang baik: tolok ukur sering kali menjadi target yang mendistorsi fungsi, dan tolok ukur tersebut harus tetap dipertahankan.

Tolok ukur paling penting bagi AI adalah seberapa benar AI tersebut atau, yang lebih bermanfaat, seberapa sedikit AI tersebut disalahartikan oleh pihak yang menjual atau menggunakannya. Seperti yang dikatakan Pontius Pilatus 2,000 tahun yang lalu, apakah kebenaran itu? Tidak ada patokan. Meskipun sudah ada ribuan tahun dan klaim yang tak terhitung jumlahnya telah memperbaiki hal ini, namun masih belum ada. Pembohong yang paling keji dapat meminta dukungan negara-negara di tengah masa yang seharusnya menjadi masa keemasan akal budi. Jika tidak ada yang siap atau mampu menghentikan mereka, apa peluang kita untuk tetap menjaga AI di sisi para malaikat?

Salah satu mekanisme yang mungkin ada adalah sintesis aneh mengenai badan pengatur dan sistem peradilan yang ada – secara teori – di luar politik namun berada di dalam kendali demokrasi. Regulator menetapkan standar, dan pengadilan bertindak sebagai penghalang bagi kewenangan tersebut dan sebagai hakim perselisihan.

Jika Anda melihat di mana perdebatannya adalah tentang AI dalam sistem peradilan, Anda akan menemukan banyak nuansa. Seperti semua profesi, hukum terdiri dari manusia yang ingin mempertahankan pekerjaannya. Mereka juga ingin melakukan pekerjaan itu dengan lebih baik. Hal ini berarti mengurangi kesenjangan, yang sangat mereka sadari, antara mereka yang membutuhkan keadilan dan mereka yang dapat mengaksesnya. Pandangan AI di sini dipandang mempunyai potensi yang sangat besar – asalkan AI itu transparan, mudah diakses, dapat dipercaya, dan menarik.

Hal ini tentu saja berlaku bagi AI di tempat lain, dan karena profesi hukum telah menghabiskan lebih banyak waktu untuk mengkhawatirkan kebenaran dalam urusan manusia dibandingkan orang lain, maka kita semua harus terus mencermati apa yang mereka pikirkan. Bagaimanapun, mereka punya kode jauh sebelum COBOL.

Yang membawa kita ke regulator. Seharusnya, semakin teknis dan terukur bidang yang diatur, maka semakin mudah pula tugas regulator. Jika Anda mengelola spektrum radio atau jalur kereta api, sesuatu yang tidak beres akan segera muncul dalam angka-angka tersebut. Regulator keuangan, yang beroperasi dalam racun ekonomi modal dan penyesatan korporasi, mengalami siklus pelemahan atas nama pertumbuhan yang kuat sampai semuanya berantakan dan terjadilah perubahan besar-besaran. Meringis dan ulangi. Namun regulator yang sangat teknis bisa saja melakukan kesalahan, seperti halnya dengan FAA dan Boeing 737 MAX. Kekuasaan terhadap peraturan yang dilakukan oleh industri atau politisi selalu menjadi ancaman. Dan terkadang kami tidak tahu – GDPR telah bersama kami selama lima tahun. Apakah ini berhasil?

Sayangnya, tidak mungkin menciptakan pasar yang diatur dengan dua cara berbeda dan membandingkan hasilnya. UE memiliki GDPR selama bertahun-tahun: tidak ada UE pada periode yang sama yang belum memiliki GDPR. Kelompok kontrol, yang merupakan salah satu landasan empirisme, tidak mudah ditemukan di kalangan regulator, apalagi di sistem hukum. Sistem juri menguji suatu kasus melalui kehadiran berbagai pemikir independen, sedangkan pendukung terakhir mahkamah agung melihat kasus-kasus tersulit juga diajukan ke panel. Tidak ada sistem yang paralel dan berbeda. Bagaimana mungkin ada?

Di sinilah sifat AI mungkin mengisyaratkan adanya pijakan regulasi dalam mengintegrasikan mesin secara bertanggung jawab dengan urusan kemanusiaan. AI tidak hanya ada satu, ada banyak sekali model, platform perangkat keras, pendekatan, dan eksperimen. Itu adalah mesin, dan kami dapat membuatnya sebanyak yang kami butuhkan. Kebenaran tertinggi pada akhirnya tidak dapat diketahui, namun konsensus yang dapat dicapai dapat dicapai – atau bahkan mayoritas dapat dicapai.

Jika Anda mempunyai tugas penting yang melibatkan AI dan tidak ada cara untuk segera menemukan kesalahan besar, lakukan tugas lain secara paralel. Dan satu lagi. Bandingkan jawaban. Jika Anda tidak dapat menemukan AI independen yang cukup untuk suatu masalah tertentu, jangan gunakan AI sampai Anda dapat menemukannya.

Redundansi adalah senjata ampuh melawan kesalahan. Apollo sampai ke Bulan bukan karena sistemnya sempurna, namun karena sistemnya memiliki cadangan dan diperkirakan akan gagal. Upaya berawak Soviet di bulan menghindari hal tersebut demi kepentingan yang tampak seperti manfaat, namun berakhir dengan aib.

Kita tidak harus mempercayai AI, dan itu juga merupakan hal yang baik – apakah kebenarannya? Ia tidak mengetahui lebih banyak daripada kita. Namun kita telah membentuk masyarakat yang bisa diterapkan dengan sistem yang mempercayai dan memverifikasi, dan kita melihat hal ini berhasil baik pada hakim maupun pada pesawat jet. Filosofi, potensi, dan jebakan dari teman-teman kita yang semakin bijaksana akan berhasil seiring berjalannya waktu, kita sebaiknya menentukan peluang yang menguntungkan kita selagi kita bisa. Apa pun yang kita lakukan, kita tidak akan bisa lepas tangan darinya. ®

Stempel Waktu:

Lebih dari Pendaftaran