Penulis | mobidev
Penerjemah | Bulan Sabit, editor yang bertanggung jawab | Guo Rui
Diproduksi | CSDN (ID: CSDNnews)
Berikut terjemahannya:
Ketika kebanyakan orang berbicara tentang masa depan kecerdasan buatan, mereka memikirkan jaringan jahat di Matrix atau mesin pembunuh cyborg di Terminator.
Kecerdasan buatan saat ini tidak dapat sepenuhnya menggantikan pekerjaan manusia, dan robot tidak akan membawa akhir dunia. Baik ahli etika maupun ilmuwan komputer percaya bahwa masa depan robot akan mencapai akhir dunia. Bagi umat manusia, prospek kecerdasan buatan sangat luas, yang bisa membuat dunia kita semakin indah.
Skenario yang dijelaskan dalam artikel ini tidak hanya membantu Anda memahami penggunaan AI saat ini, tetapi juga memungkinkan Anda membayangkan potensi pengembangan AI di masa depan.
Biaya sosial AI
Masalah terbesar yang dihadapi teknologi AI adalah kesalahan yang disebabkan oleh kumpulan data yang tidak lengkap, salah satu masalah utamanya adalah bias dalam pengambilan keputusan. Orang-orang telah menyadari kesalahan ini dan secara bertahap mengatasinya.
Pertimbangkan sejarah keputusan bias yang dibuat oleh sistem peradilan pidana AS. Industri keuangan dan lembaga pendidikan juga memiliki bias yang sama, dan model pembelajaran mesin mengulangi bias buatan.
Sistem COMPAS adalah contoh AI dengan bias. Beberapa negara bagian di Amerika Serikat menggunakan perangkat lunak untuk menentukan tingkat risiko penjahat. COMPAS menggunakan kumpulan data dengan sejumlah kecil faktor risiko dan karakteristik, dan algoritme akhir lebih bias untuk menandai terdakwa berkulit hitam sebagai berisiko tinggi. Tanda-tanda palsu ini dua kali lebih mungkin muncul pada orang kulit hitam daripada kulit putih. Akibatnya, orang kulit hitam lebih sering dihukum daripada orang kulit putih dan lebih parah.
Ketika model AI menggunakan sekumpulan data visual yang terbatas, itu juga dapat menyebabkan keputusan yang bias. Misalnya, sistem pengenalan wajah hanya dilatih pada kumpulan data wajah Kaukasia, lalu diterapkan ke berbagai orang di dunia nyata.
Kesalahan terakhirnya serius: orang Afrika-Amerika dan Asia salah diidentifikasi 10-100 kali lebih tinggi daripada orang kulit putih. Institut Standar dan Teknologi Nasional (NIST) menemukan bahwa karena perbedaan ini, banyak sistem pengenalan wajah saat ini tidak dapat digunakan dalam penegakan hukum dan keamanan nasional.
Untuk menghindari bias, teknisi ilmu data yang bertanggung jawab atas pengembangan aplikasi pengenalan wajah harus mempertimbangkan model pelatihan pada kumpulan data yang beragam.
Menghadapi pengenalan wajah yang dilarang
Bagi pemerintah dan perusahaan, pengenalan wajah adalah teknologi yang menjanjikan, tetapi tidak demikian. Untuk beberapa alasan, masyarakat tidak setuju.
Departemen kepolisian dan badan publik di Oakland dan San Francisco melarang penggunaan teknologi pengenalan wajah, dan departemen kepolisian di Oregon, California, dan New Hampshire tidak dapat menggunakan teknologi tersebut di kamera polisi. Seperempat penduduk Amerika percaya bahwa pemerintah federal harus membatasi penggunaan teknologi pengenalan wajah. Dan selain Amerika Serikat, negara lain juga memiliki fenomena serupa.
Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa menemukan bahwa pengenalan wajah tidak memenuhi persyaratan peraturan. Pada tahun 2019, sebuah sekolah Swedia menggunakan perangkat lunak untuk melacak kehadiran siswa dengan cara yang dibatasi. Meskipun orang tua siswa setuju untuk mengumpulkan informasi biometrik, Uni Eropa mendenda sekolah tersebut. DPA memutuskan bahwa teknologi biometrik seperti pengenalan wajah adalah data pribadi, menurut peraturan, kecuali orang yang terlibat dalam kegiatan pengenalan setuju untuk mengumpulkan data pribadi, mereka tidak dapat mengumpulkan dan menyimpan data pribadi.
Pada awal 2020, Komisi Eropa memperdebatkan apakah akan melarang pengenalan wajah di tempat umum, dan larangan yang diusulkan akan berlangsung selama lima tahun. Larangan ini tidak pernah benar-benar diterapkan, dan larangan tersebut telah dihapus dalam versi final buku putih kecerdasan buatan komite.
Saat ini, Amerika Serikat memiliki undang-undang lokalnya sendiri, yang dekat dengan GDPR. Undang-Undang Privasi Konsumen California sama dengan GDPR dan merupakan standar default untuk privasi data di Amerika Serikat. Peraturan dan pedoman membatasi inovasi dalam teknologi pengenalan wajah.
Terlepas dari berbagai batasan yang ditetapkan oleh kelompok konsumen dan lembaga pemerintah, para inovator masih mengembangkan perangkat lunak pengenal wajah, dan teknologi ini mulai populer di China dan Amerika Serikat. Pada 2019, nilai pasar pengenalan wajah mencapai US $ 5,07 miliar (AS). Pada 2025, para ekonom memperkirakan bahwa dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 12,5% dalam lima tahun ke depan (2020-2025), lapangan akan Nilai pasar akan mencapai 10,19 miliar dolar AS. Beberapa orang memperkirakan bahwa teknologi pengenalan wajah diharapkan dapat memasuki pasar ritel untuk meningkatkan penjualan dan mempersonalisasi pengalaman berbelanja.
Sisi lain dari teknologi AI
Infrastruktur pengawasan modern membutuhkan teknologi pengenalan wajah, dan negara-negara seperti China mengandalkan teknologi ini untuk mempertahankan kontrol sosial. Penggunaan ini telah menyebabkan meningkatnya seruan untuk pelarangan dan peningkatan pembatasan pengenalan wajah. Namun, pengenalan wajah adalah teknologi multiguna yang dapat digunakan dengan cara lain, dan teknologi pengenalan wajah dapat memainkan peran penting dalam kesehatan dan keselamatan masyarakat.
Perusahaan pemerintah dan swasta menggunakan teknologi pengenalan wajah untuk mengekang COVID-19. Agen dapat meminta penduduk atau karyawan setempat untuk memberikan riwayat perjalanan, nama, nomor ID, dan suhu tubuh sebelum memindai kode QR. Setelah memindai, berikan akses ke area tersebut. Selain itu, platform media sosial juga aktif melacak perjalanan orang dan telah meluncurkan hotline bagi pengguna untuk melaporkan penyakit, informasi ini memberikan informasi tentang hot spot dan penyebaran regional.
Di China, teknologi pengenalan wajah dapat mendeteksi orang-orang dengan suhu tubuh yang lebih tinggi di kerumunan, dan juga dapat mendeteksi apakah seseorang mengenakan topeng. Laporan tersebut menunjukkan bahwa teknologi pengenalan wajah dapat mengidentifikasi orang-orang yang memakai masker dengan tingkat akurasi 95%. Aplikasi berorientasi konsumen dapat menangkap informasi kesehatan pribadi dan memberi pengguna informasi tentang kesehatan orang di sekitar.
Setelah Olimpiade Beijing 2008, teknologi pengenalan wajah memasuki domain publik. Sejak 2015, lembaga pemerintah China, layanan keuangan, dan sektor ritel semuanya mulai menggunakan teknologi pengenalan wajah secara ekstensif. Meskipun masyarakat prihatin dengan meluasnya penggunaan teknologi, publik tampaknya telah menerima penggunaan yang sebenarnya, dan dalam beberapa kasus (termasuk menekan penyebaran COVID-19) telah mengapresiasi teknologi tersebut.
Singkapkan bahayanya
Pemrosesan bahasa alami adalah contoh lain dari kecerdasan buatan yang mengubah masa depan. Sebelum COVID-19 dengan cepat menyebar ke negara-negara di luar China, teknologi pemrosesan bahasa alami memberikan kecerdasan yang menyelamatkan jiwa.
BlueDot adalah platform AI yang menggunakan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin untuk melacak penyakit menular di seluruh dunia. Implementasinya menggunakan algoritme yang dapat dengan cepat menjelajahi banyak sumber daya. Algoritme dirancang untuk menandai tanda-tanda awal epidemi. Dalam beberapa minggu terakhir Desember 2019, platform tersebut menemukan sekelompok pasien "pneumonia abnormal" yang dikonfirmasi di Wuhan, China. Seminggu kemudian, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) secara resmi mengeluarkan pernyataan yang menyatakan bahwa seorang pasien di Wuhan mengidap "virus korona baru".
BlueDot bukan satu-satunya AI yang dapat menandai area utama di ribuan sumber. Raksasa e-commerce global Alibaba telah menciptakan StructBERT yang didukung oleh model pemrosesan bahasa alami yang dapat dengan cepat memproses urutan gen virus dan menyaring protein. Alibaba telah menggunakan platform tersebut untuk melawan COVID-19, dan peneliti serta ilmuwan dapat menggunakan model tersebut secara gratis untuk mempercepat pengembangan vaksin.
Temukan obat untuk virus baru
Melalui dua makalah yang diterbitkan pada Februari 2020, kita dapat melihat bagaimana kecerdasan buatan dapat mengubah masa depan kesehatan masyarakat dan bioteknologi.
Sebuah makalah menjelaskan pengembangan dan implementasi model pembelajaran mesin oleh Deargen yang berbasis di Korea Selatan, yang mengidentifikasi empat obat antivirus yang dapat memperlambat dampak COVID-19. MT-DTI Deargen adalah model pembelajaran yang mengandalkan sekuens kimiawi (bukan struktur molekul 2D atau 3D). Model tersebut dapat memprediksi apakah molekul target (seperti virus) akan mengikat protein target. Atazanavir (Atazanavir) adalah obat anti-HIV yang telah disetujui oleh FDA. MT-DTI menemukan bahwa atazanavir dapat mengikat protein yang terletak di luar molekul SARS-CoV-2 dan mencegah kemampuannya untuk mengikat protein manusia. SARS-CoV-2 menyebabkan COVID-19.
Insilico Medicine yang berbasis di Hong Kong juga menerbitkan makalah lain pada bulan Februari. Insilico menggunakan platform berbasis AI untuk memodelkan ribuan molekul baru, berharap menemukan molekul baru yang dapat mengganggu replikasi SARS-CoV-2.
Perusahaan-perusahaan ini hanyalah dua dari banyak perusahaan teknologi, laboratorium penelitian akademis dan ilmuwan pemerintah yang berdedikasi untuk menemukan metode anti-virus. Orang-orang membuat kumpulan data terbuka untuk membantu komunikasi antar grup. Kumpulan Data Riset Terbuka COVID-19 (CORD-19) adalah pusat dari semua riset tentang topik ini. Data di dalamnya dapat dibaca oleh komputer dan terus diperbarui. . Siapa pun yang mengakses database dapat memperoleh data yang disimpan dan dengan mudah menerapkannya ke model pembelajaran mesin dan teknologi AI, yang dapat mempercepat kecepatan penelitian global saat ini.
Masa depan AI setelah COVID-19
Masa depan kecerdasan buatan bergantung pada manajemen manusia dan solusi inovatif. Ilmuwan dan peneliti membayangkan penyembuhan dalam pikiran mereka, dan kreativitas manusia menggunakan data yang diurai oleh mesin dan menggabungkannya dengan cara yang bermakna. Jika tidak ada masukan yang diberikan oleh manusia, AI hanyalah pengumpul data yang efektif, tidak lebih. Krisis COVID-19 telah menyoroti kekuatan AI yang sebenarnya. Inovator dapat menentukan kepraktisan dan nilai AI dengan menyiapkan model.
Apa yang bisa dilakukan pengambil keputusan sekarang?
Epidemi akan berakhir cepat atau lambat. Meski dampak epidemi terhadap perekonomian belum dapat ditentukan, terdapat beberapa keadaan terkait dampak COVID-19 terhadap perekonomian.
Pengambil keputusan dapat memilih untuk mengembangkan, berinovasi, dan mengadopsi teknologi baru. Yang harus kita lakukan adalah memahami situasi sebenarnya dan menunggu peluang.
Asli: https://hackernoon.com/the-future-of-artificial-intelligence-to-kill-or-to-heal-t6fl24sq
Artikel ini adalah artikel terjemahan CSDN, harap tunjukkan sumber untuk mencetak ulang.
Di era AI, mengapa programmer mahal?
"Bapak Permainan Kehidupan" meninggal dunia karena COVID-19
Tuhan, Anda masih menggunakan coba-tangkap-akhirnya
Ide besar tentang transportasi cerdas yang dipicu oleh kemacetan lalu lintas di Jalan Lingkar Keempat di Beijing
Mesin virtual perusahaan Anda masih menganggur? Lihat praktik pengujian integrasi berkelanjutan berdasarkan Jenkins dan Kubernetes!
Dari Web1.0 hingga Web3.0: Analisis terperinci tentang perkembangan dan arah masa depan Internet dalam beberapa tahun terakhir
- "Father of the Game of Life" meninggal dunia karena pneumonia mahkota baru, mengingat kembali kehidupan seorang bulu babi matematika
- Sequoia Zhenge mengajarkan kewirausahaan | Klub tanpa biaya kuliah, tanpa ekuitas, dan tingkat penerimaan 0,8% ada di sini
- Baru malam ini | Profesor Universitas Sains dan Teknologi Hong Kong Li Shiwei bertanya tentang masa depan dan membuka rute baru di Greater Bay Area
- Red Hat menggunakan model "langganan" untuk menjadi saudara pertama open source, dan pelopornya dipromosikan menjadi presiden
- Produk teknologi MQ meledak, mari kita bahas tentang middleware perpesanan sumber terbuka Tencent TubeMQ | The Force Project
- Ren Zhengfei mundur sebagai direktur Shanghai Huawei; Baidu "Cloud Phone" dirilis online hari ini; Inkscape 1.0 RC versi dirilis | Geek Headlines