Descripción general de los problemas de inteligencia artificial
La inteligencia artificial continúa brindando beneficios incrementales a la vida humana. Según el informe Mckinsey, la Inteligencia Artificial está lista para agregar $ 13 billones a la economía global para 2030, que es aproximadamente el 16% de la participación global total. A pesar de los beneficios tangibles y monetarios, la IA tiene varios déficits y problemas que inhiben su adopción a gran escala. Los problemas incluyen seguridad, confianza, poder de cómputo, preocupación por la pérdida de empleo, etc.
Principales problemas asociados con la inteligencia artificial
Los siguientes son algunos de los principales problemas asociados con la Inteligencia Artificial y sus posibles soluciones.
1. Problema de pérdida de trabajo
Las preocupaciones por la pérdida de empleos relacionadas con la Inteligencia Artificial han sido objeto de numerosos casos de negocios y estudios académicos. Según un estudio de Oxford, más del 47% de los empleos estadounidenses estarán amenazados debido a la automatización a mediados de la década de 2030. Según el Foro Económico Mundial, la automatización de la Inteligencia Artificial reemplazará más de 75 millones de empleos para 2022. Algunas de las cifras son aún más desalentadoras. Según otro informe de Mckinsey, los robots basados en IA podrían reemplazar al 30% de la fuerza laboral global actual. Según el experto en inteligencia artificial y capitalista de riesgo Kai-Fu Lee, el 40% de los empleos mundiales serán reemplazados por robots basados en inteligencia artificial en los próximos 10-15 años. Los trabajadores de bajos ingresos y poco calificados serán los más afectados por este cambio. A medida que la IA se vuelve más inteligente cada día, incluso los trabajadores altamente calificados y altamente remunerados se vuelven más vulnerables a la pérdida de empleos, ya que, dado el alto costo de los trabajadores calificados, las empresas obtienen mejores márgenes al automatizar su trabajo. Sin embargo, estos problemas relacionados con la pérdida de empleo y los salarios pueden abordarse centrándose en las siguientes medidas.
- Revisar el sistema educativo y concentrarse más en habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad y la innovación, ya que estas habilidades son difíciles de replicar.
- Aumentar la inversión pública y privada en el desarrollo del capital humano para que estén mejor alineados con la demanda de la industria.
- Mejorar la condición del mercado laboral al cerrar la brecha entre la oferta y la demanda y dar un impulso a la economía del concierto.
2. Problema de seguridad
Siempre ha habido mucho furor sobre los problemas de seguridad asociados con la Inteligencia Artificial. Cuando expertos como Elon Musk, Stephen Hawking, Bill Gates, entre otros, expresan preocupación relacionada con la seguridad de la IA, debemos prestar atención a sus problemas de seguridad. Hubo varios casos en los que la Inteligencia Artificial salió mal cuando Twitter Chabot comenzó a arrojar sentimientos abusivos y pro-nazis y en otros casos cuando los robots de Facebook AI comenzaron a interactuar entre sí en un idioma que nadie más entendería, lo que finalmente llevó al proyecto a ser apagar.
Existen graves preocupaciones acerca de que la Inteligencia Artificial haga algo dañino para la humanidad. El caso en cuestión son las armas autónomas que se pueden programar para matar a otros humanos. También hay preocupaciones inminentes con la IA que forma "Mente propia" y no valora la vida humana. Si se despliegan tales armas, será muy difícil deshacer sus repercusiones. Las siguientes son las medidas que se pueden tomar para mitigar estas preocupaciones.
- Necesitamos tener regulaciones estrictas, especialmente cuando se trata de la creación o experimentación de armas autónomas.
- Se necesita la cooperación mundial en cuestiones relacionadas con este tipo de armas para garantizar que nadie se involucre en la carrera de ratas.
- La transparencia total en el sistema donde tales tecnologías han experimentado es esencial para garantizar su uso seguro
3. Problema relacionado con la confianza
A medida que los algoritmos de Inteligencia Artificial se vuelven más poderosos día a día, también trae varios problemas relacionados con la confianza en su capacidad para tomar decisiones justas y para el mejoramiento de la humanidad. Con la IA alcanzando lentamente las capacidades cognitivas a nivel humano, el problema de la confianza se vuelve aún más significativo. Hay varias aplicaciones donde AI funciona como una caja negra. Ejemplo: en el comercio de alta frecuencia, incluso los desarrolladores del programa no tienen una buena comprensión de la base sobre la cual AI ejecutó el comercio. Algunos ejemplos más llamativos incluyen el algoritmo basado en Amazon AI para la entrega en el mismo día que fue sesgado inadvertidamente contra el vecindario negro, otro ejemplo fue el Perfil de gestión correccional del delincuente para sanciones alternativas (COMPAS), donde el algoritmo de Inteligencia artificial al perfilar sospechosos fue sesgado contra la comunidad negra .
Las siguientes son algunas de las medidas que se pueden tomar para salvar los problemas relacionados con la confianza en Inteligencia Artificial
- Todos los principales proveedores de Inteligencia Artificial necesitan establecer reglas y principios rectores relacionados con la confianza y la transparencia en la implementación de la IA. Estos principios deben ser seguidos religiosamente por todos los interesados involucrados en el desarrollo y uso de la Inteligencia Artificial
- Todos los interesados deben ser conscientes del sesgo que viene inherentemente con el algoritmo de IA y deben tener un mecanismo robusto de detección de sesgo y formas de manejarlo.
- La conciencia es otro factor clave que juega un papel importante en la reducción de la brecha de confianza. Los usuarios deben estar sensibilizados sobre las operaciones de IA, sus capacidades e incluso el déficit asociado con la Inteligencia Artificial
4. Problema de computación
El algoritmo de inteligencia artificial implica analizar la enorme cantidad de datos que requieren una inmensa cantidad de poder computacional. Hasta ahora, el problema se solucionó con la ayuda de Cloud Computing y Parallel Processing. Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos y el algoritmo de aprendizaje profundo más complejo entra en la corriente principal, el poder computacional actual no será suficiente para satisfacer los requisitos complejos. Necesitaremos más capacidad de almacenamiento y computación que pueda manejar exabytes y Zettabytes de datos.
La computación cuántica puede abordar el problema de la velocidad de procesamiento a mediano y largo plazo
La computación cuántica que se basa en los conceptos de la teoría cuántica podría ser la respuesta para resolver los desafíos de potencia de la computación. La computación cuántica es 100 millones de veces más rápida que una computadora normal que usamos en casa. Aunque actualmente, se encuentra en la etapa de investigación y experimentación. Según una estimación de diferentes expertos, podemos ver su implementación general en los próximos 10-15 años.
Los problemas antes mencionados ciertamente no son imposibles de resolver, sin embargo, requiere una rápida evolución en la tecnología, así como la cooperación humana. Si bien estamos en buen camino en términos de velocidad de avance tecnológico, todavía tenemos un largo camino por recorrer para desarrollar principios, metodología y marcos para garantizar que una tecnología poderosa como la IA no se use o aplique incorrectamente, lo que puede tener consecuencias no deseadas.
Artículos recomendados
Esta es una guía de problemas de inteligencia artificial. Aquí discutimos los principales problemas asociados con la Inteligencia Artificial AI y sus posibles soluciones. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Beneficios de la inteligencia artificial
- Tecnología de Inteligencia Artificial
- Tipos de inteligencia artificial
- Herramientas de inteligencia artificial
- Importancia de la inteligencia artificial