จรรยาบรรณของ AI และการฉีดวัคซีนทางจิตวิทยาที่กระตุ้นโดย AI เพื่อช่วยมนุษย์ในการบิดเบือนข้อมูล

เราจะทำอย่างไรกับข้อมูลบิดเบือนและข้อมูลเท็จจำนวนมหาศาล

ทุก ๆ อย่างมันเลวร้ายลงเรื่อยๆ ในแต่ละวันที่ผ่านไป

บางทีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจมาช่วยเราได้ ใช่ ถูกต้อง เราอาจสามารถควบคุมการใช้งานที่เป็นประโยชน์ของ AI เพื่อรับมือกับคลื่นยักษ์สึนามิที่เกิดจากการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดอย่างไม่หยุดยั้งของเรา เราอาจฉลาดที่จะลองทำดู ทุกหนทางของการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ดูเหมือนจะคุ้มค่าต่อการแสวงหา

อีกอย่างฉันอยากจะรับทราบทันทีว่า AI กำลังจะไปอย่างไม่ต้องสงสัย ด้วย ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของปัญหาด้วย ไม่ต้องสงสัยเลยว่ามนุษย์สามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อสร้างข้อมูลที่บิดเบือนและข้อมูลผิดๆ ได้ นอกจากนี้ AI ยังสามารถนำมาใช้อย่างลับๆ ล่อๆ เพื่อทำให้ข้อมูลเท็จและข้อมูลที่ผิดดูเหมือนจะถูกต้องอย่างน่าอัศจรรย์ และหลอกมนุษย์ให้เชื่อว่าข้อมูลที่นำเสนอนั้นถูกต้องและเป็นข้อเท็จจริงที่น่าดึงดูดใจ ใบหน้าที่น่าเศร้าอย่างยิ่งของสิ่งที่ AI นำมาสู่โต๊ะ เราจะกลับมาที่ปริศนาด้านลบนี้เมื่อสิ้นสุดการสนทนานี้

สำหรับตอนนี้ มาใส่หน้ายิ้มของเราและสำรวจว่า AI มีประโยชน์อย่างไรในการนำข้อมูลที่บิดเบือนและข้อมูลผิดมาสู่หัวเข่าอันทรงพลังของมัน กระแสใต้ที่สำคัญอย่างหนึ่งคือสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดประกบเป็นองค์ประกอบสำคัญของจริยธรรม AI คอลัมน์ของฉันเกี่ยวกับจริยธรรม AI และจริยธรรม AI ยังคงดำเนินต่อไปและกว้างขวาง รวมถึง ลิงค์ที่นี่ และ ลิงค์ที่นี่เพียงเพื่อชื่อไม่กี่

พิจารณาแนวทางสำคัญเหล่านี้ที่ AI สามารถเป็นพันธมิตรที่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการทำสงครามกับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด:

• หยุดที่ Get-Go: AI สามารถใช้ตรวจจับและพยายามบิดเบือนข้อมูลเท็จและข้อมูลที่ผิดก่อนที่จะหลวม
• กรองก่อนเห็น: สามารถใช้ AI กรองข้อมูลบิดเบือนและข้อมูลเท็จได้ ทำให้คุณไม่ต้องกังวลกับการดู
• เตรียมความพร้อมให้คุณมีภูมิคุ้มกัน: AI สามารถใช้เพื่อเสริมความพร้อมและความสามารถในการต่อสู้กับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด (รู้จักกันอย่างเป็นทางการว่าเป็นการให้วัคซีนทางจิตใจ)
• อื่นๆ

หัวข้อย่อยที่ระบุไว้ครั้งแรกเกี่ยวข้องกับการพยายามหยุดการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดโดยเร็วที่สุด ก่อนที่เนื้อหาจะเข้าสู่โลก

นี่เป็นแนวทางที่มีปัญหาอย่างมาก บางคนอาจโต้เถียงกันเสียงดังว่านี่อาจเป็นความพยายามของพี่ใหญ่ที่จะระงับเสรีภาพในการพูด AI นี้จะไปได้ไกลแค่ไหน? มันสามารถป้องกันผู้คนจากการแสดงความคิดเห็นได้อย่างอิสระหรือไม่? เรื่องนี้น่าขนลุกอาจกลายเป็นทางลาดลื่นของ AI ในที่สุดกลายเป็นฝันร้ายที่เลวร้ายที่สุดของผลลัพธ์ที่ชั่วร้ายที่เริ่มต้นอย่างไร้เดียงสาด้วยความตั้งใจที่ดีที่สุด

ฉันแน่ใจว่าคุณคงนึกภาพออก

หัวข้อที่สองค่อนข้างปานกลางและแนะนำว่าเราสามารถใช้ AI เพื่อกรองเนื้อหาสำหรับเรา

คุณอาจมีบอทตัวกรอง AI ที่จะสแกนฟีดข้อมูลขาเข้าทั้งหมดของคุณจากข่าวต่างๆ และแหล่งอื่นๆ AI ได้รับการปรับแต่งเพื่อตรวจจับการบิดเบือนหรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องซึ่งตรงกับเกณฑ์ส่วนบุคคลของคุณ ดังนั้นในสถานการณ์เช่นนี้ มันไม่ใช่สถานการณ์การเซ็นเซอร์ของพี่ใหญ่ คุณควบคุม AI และวิธีที่มันกรองกล่องขาเข้าข้อมูลที่แท้จริงของคุณในนามของคุณ

ฟังดูค่อนข้างดี

แม้ว่าจะมีข้อกังวลที่น่าสังเกตอยู่บ้าง

ตัวอย่างเช่น ทัศนคติของเรามีการแบ่งขั้วอย่างมากอยู่แล้ว และการใช้ AI อาจทำให้การแบ่งขั้วนั้นลึกและมืดลง ลองนึกภาพว่าด้วย AI ที่ลื่นไหลนี้ซึ่งทำงานตลอด 24×7 ไม่หยุด คุณไม่จำเป็นต้องเห็นข้อมูลเล็กน้อยที่คุณจัดว่าเป็นข้อมูลที่อาจบิดเบือนและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เกือบจะรับประกันว่ามุมมองโพลาไรซ์ของคุณจะไม่เสียหาย ตลอดทั้งวันและเมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการดูข้อมูลที่รอความสนใจของคุณ ข้อมูลนั้นจะถูกเลือกไว้ล่วงหน้าโดยสมบูรณ์เสมอ และไม่มีโอกาสเหลือบมองสิ่งที่เรียกว่าข้อมูลบิดเบือนและข้อมูลผิดๆ

ฉันบอกว่าการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดสามารถ ที่เรียกว่า เนื่องจากมีความขัดแย้งมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่ก่อให้เกิดการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด ผู้เชี่ยวชาญบางคนยืนยันว่ามีพื้นฐานที่แน่นอนในการค้นหาว่าอะไรคือข้อมูลเท็จและอะไรคือข้อมูลที่ผิด มีถูกและผิด ทุกอย่างสามารถคำนวณได้โดยไม่ผิดพลาดว่ามีบางอย่างที่เป็นข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่ผิด

ไม่ใช่ทุกคนที่มองว่าสิ่งต่าง ๆ ค่อนข้างชัดเจน

ความแตกต่างระหว่างสองขั้วแบบเปิดหรือปิดที่เป็นที่เลื่องลือกล่าวกันว่าเป็นกรอบความคิดที่ทำให้เข้าใจผิด การบิดเบือนข้อมูลของบุคคลหนึ่งอาจไม่ถือเป็นการบิดเบือนข้อมูลสำหรับบุคคลอื่น ในทำนองเดียวกันเกี่ยวกับข้อมูลที่ผิด การยืนยันคือช่วงการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดในแง่ของธรรมชาติและขนาด การพยายามจำแนกข้อมูลทั้งหมดให้เป็นกองเดียวหรืออีกกองหนึ่งนั้นยากกว่าการโบกมือมาก

ประเด็นสำคัญคือหัวข้อที่สองเกี่ยวกับการใช้ AI เป็นกลไกการกรองมีข้อแลกเปลี่ยน มีคำถามเล็กน้อยว่า AI จะถูกนำไปใช้งานมากขึ้น ในขณะเดียวกัน เราต้องคำนึงถึงความท้าทายที่ AI ดังกล่าวกำลังจะเกิดขึ้น AI เป็นตัวกรองสำหรับการบิดเบือนและข้อมูลที่ไม่ถูกต้องไม่ใช่กระสุนเงินหรือสแลมดังค์

นั่นนำเราไปสู่จุดที่สาม กล่าวคือ ความเป็นไปได้ของการใช้ AI เพื่อทำให้มนุษย์สามารถรับมือกับการบิดเบือนและข้อมูลเท็จได้ดีขึ้น

ฉันสงสัยว่าคุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับแนวทางที่สามของการใช้ AI ในบริบทนี้มาบ้างแล้ว มันเพิ่งจะเริ่มปรากฏ ตอนนี้คุณอยู่ในจุดที่ล้ำสมัยของบางสิ่งที่อาจเติบโตและค่อยๆ นำไปใช้ โปรดทราบว่าในขณะที่ความนิยมนี้ขยายตัว การโต้เถียงกันว่าจะเป็นวิธีที่เหมาะสมหรือไม่นั้นก็จะปรากฏให้เห็นในระดับสูงเช่นกัน

ส่วนหนึ่งของปัญหาคือมีการใช้ AI บ้างสำหรับสิ่งที่บางคนมองว่าเสื่อมเสีย เล่นเกมใจกับมนุษย์.

ที่ดูเหมือนลางร้าย

สิ่งนี้ยังนำเราไปสู่ขอบเขตของจริยธรรม AI

ทั้งหมดนี้เกี่ยวข้องกับความกังวลที่เกิดขึ้นอย่างมีสติเกี่ยวกับ AI ในปัจจุบัน และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบหนึ่งของเทคโนโลยีและวิธีการใช้งาน คุณเห็นไหมว่ามีการใช้ ML/DL ที่มีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับการทำให้ AI ถูกแปลงสภาพโดยสาธารณชนในวงกว้าง เชื่อหรือเลือกที่จะสันนิษฐานว่า ML/DL เป็น AI ที่มีความรู้สึกหรือใกล้เคียง (ไม่ใช่) นอกจากนี้ ML/DL สามารถมีลักษณะของการจับคู่รูปแบบการคำนวณที่ไม่พึงปรารถนาหรือไม่เหมาะสมโดยสิ้นเชิง หรือผิดกฎหมายจากมุมมองด้านจริยธรรมหรือกฎหมาย

อาจเป็นประโยชน์ในการชี้แจงสิ่งที่ฉันหมายถึงเมื่อกล่าวถึง AI โดยรวมก่อน และยังให้ภาพรวมคร่าวๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกด้วย มีความสับสนอย่างมากเกี่ยวกับความหมายของปัญญาประดิษฐ์ ฉันยังอยากจะแนะนำหลักจริยธรรม AI ให้กับคุณ ซึ่งจะเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในส่วนที่เหลือของวาทกรรมนี้

ระบุบันทึกเกี่ยวกับ AI

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเราอยู่ในหน้าเดียวกันเกี่ยวกับธรรมชาติของ AI ในปัจจุบัน

วันนี้ไม่มี AI ใดที่มีความรู้สึก

เราไม่มีสิ่งนี้

เราไม่ทราบว่า AI ที่มีความรู้สึกจะเป็นไปได้หรือไม่ ไม่มีใครสามารถคาดเดาได้อย่างเหมาะเจาะว่าเราจะได้รับ AI ที่มีความรู้สึกหรือไม่ และ AI ที่มีความรู้สึกจะเกิดขึ้นอย่างอัศจรรย์อย่างอัศจรรย์ในรูปแบบของซุปเปอร์โนวาทางปัญญาเชิงคำนวณหรือไม่ (ปกติจะเรียกว่าภาวะเอกฐาน ดูรายงานของฉันที่ ลิงค์ที่นี่).

ตระหนักว่า AI ในปัจจุบันไม่สามารถ "คิด" ในรูปแบบใดๆ ที่เท่าเทียมกับความคิดของมนุษย์ได้ เมื่อคุณโต้ตอบกับ Alexa หรือ Siri ความสามารถในการสนทนาอาจดูคล้ายกับความสามารถของมนุษย์ แต่ความจริงก็คือมันเป็นการคำนวณและขาดความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ ยุคใหม่ของ AI ได้ใช้ประโยชน์จาก Machine Learning และ Deep Learning อย่างกว้างขวาง ซึ่งใช้ประโยชน์จากการจับคู่รูปแบบการคำนวณ สิ่งนี้นำไปสู่ระบบ AI ที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์ ในขณะเดียวกัน วันนี้ไม่มี AI ใดที่มีลักษณะคล้ายสามัญสำนึก และไม่มีความมหัศจรรย์ทางปัญญาใด ๆ ของการคิดที่แข็งแกร่งของมนุษย์

ส่วนหนึ่งของปัญหาคือแนวโน้มที่เราจะปรับเปลี่ยนคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะ AI เมื่อระบบคอมพิวเตอร์หรือ AI ดูเหมือนจะกระทำการในลักษณะที่เราเชื่อมโยงกับพฤติกรรมของมนุษย์ มีความต้องการแทบจะล้นหลามที่จะกำหนดคุณสมบัติของมนุษย์ให้กับระบบ เป็นกับดักทางจิตทั่วไปที่สามารถจับได้แม้กระทั่งคนที่ไม่เชื่อในตัวเองมากที่สุดเกี่ยวกับโอกาสที่จะเข้าถึงความรู้สึก

ในระดับหนึ่ง นั่นคือเหตุผลที่ AI Ethics และ Ethical AI เป็นหัวข้อที่สำคัญมาก

ศีลของ AI Ethics ทำให้เราตื่นตัวอยู่เสมอ นักเทคโนโลยี AI ในบางครั้งอาจหมกมุ่นอยู่กับเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งการปรับให้เหมาะสมของเทคโนโลยีชั้นสูง พวกเขาไม่จำเป็นต้องพิจารณาถึงการแตกแขนงทางสังคมที่ใหญ่ขึ้น การมีกรอบความคิดด้าน AI Ethics และการบูรณาการเข้ากับการพัฒนาและการลงพื้นที่ของ AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการผลิต AI ที่เหมาะสม รวมถึงการประเมินว่าบริษัทต่างๆ นำจริยธรรม AI ไปใช้อย่างไร

นอกจากการใช้หลักจรรยาบรรณของ AI โดยทั่วไปแล้ว ยังมีคำถามที่เกี่ยวข้องว่าเราควรมีกฎหมายเพื่อควบคุมการใช้ AI แบบต่างๆ หรือไม่ มีการบังคับใช้กฎหมายใหม่ในระดับสหพันธรัฐ รัฐ และระดับท้องถิ่นที่เกี่ยวข้องกับขอบเขตและลักษณะของวิธีการประดิษฐ์ AI ความพยายามในการร่างและตรากฎหมายดังกล่าวเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป จรรยาบรรณของ AI ทำหน้าที่เป็นช่องว่างที่พิจารณา อย่างน้อยที่สุด และเกือบจะแน่นอนในระดับหนึ่งจะถูกรวมเข้ากับกฎหมายใหม่เหล่านั้นโดยตรง

พึงตระหนักว่ามีบางคนยืนกรานว่าเราไม่จำเป็นต้องมีกฎหมายใหม่ที่ครอบคลุม AI และกฎหมายที่มีอยู่ของเราก็เพียงพอแล้ว พวกเขาเตือนล่วงหน้าว่าหากเราบังคับใช้กฎหมาย AI เหล่านี้ เราจะฆ่าห่านทองคำโดยการจำกัดความก้าวหน้าของ AI ที่ก่อให้เกิดประโยชน์ทางสังคมอย่างมหาศาล ดูตัวอย่างความคุ้มครองของฉันที่ ลิงค์ที่นี่.

ในคอลัมน์ก่อนหน้านี้ ฉันได้กล่าวถึงความพยายามระดับชาติและระดับนานาชาติในการสร้างและออกกฎหมายควบคุม AI ดู ลิงค์ที่นี่, ตัวอย่างเช่น. ข้าพเจ้ายังได้กล่าวถึงหลักจรรยาบรรณ AI ต่างๆ ที่นานาประเทศได้ระบุและนำไปใช้ เช่น ความพยายามขององค์การสหประชาชาติ เช่น ชุดจริยธรรม AI ของยูเนสโกที่รับรองเกือบ 200 ประเทศ ดู ลิงค์ที่นี่.

ต่อไปนี้คือรายการหลักที่เป็นประโยชน์ของเกณฑ์หรือคุณลักษณะด้านจริยธรรมของ AI เกี่ยวกับระบบ AI ที่ฉันเคยสำรวจมาก่อนหน้านี้อย่างใกล้ชิด:

• ความโปร่งใส
• ความยุติธรรมและความเป็นธรรม
• การไม่อาฆาตพยาบาท
• ความรับผิดชอบ
• ความเป็นส่วนตัว
• ประโยชน์
• เสรีภาพและเอกราช
• วางใจ
• การพัฒนาอย่างยั่งยืน
• เกียรติ
• ความเป็นน้ำหนึ่งใจเดียวกัน

หลักการด้านจริยธรรมของ AI นั้นควรนำไปใช้อย่างจริงจังโดยนักพัฒนา AI ควบคู่ไปกับหลักการที่จัดการความพยายามในการพัฒนา AI และแม้แต่ผู้ที่ลงมือปฏิบัติงานและดูแลระบบ AI ในท้ายที่สุด ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดตลอดวงจรชีวิตของการพัฒนาและการใช้งาน AI ทั้งหมดจะได้รับการพิจารณาให้อยู่ในขอบเขตของการปฏิบัติตามบรรทัดฐานที่กำหนดไว้ของ AI เชิงจริยธรรม นี่เป็นไฮไลท์สำคัญเนื่องจากสมมติฐานทั่วไปคือ "เฉพาะผู้เขียนโค้ด" หรือผู้ที่ตั้งโปรแกรม AI จะต้องปฏิบัติตามแนวคิด AI Ethics ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ในที่นี้ ต้องใช้หมู่บ้านในการประดิษฐ์และใส่ AI และทั้งหมู่บ้านจะต้องมีความรอบรู้และปฏิบัติตามหลักจริยธรรม AI

มาพูดถึงเรื่องโลกกันและมุ่งเน้นไปที่ AI ที่ไม่มีความรู้สึกในการคำนวณในปัจจุบัน

ML/DL คือรูปแบบหนึ่งของการจับคู่รูปแบบการคำนวณ วิธีปกติคือคุณรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับงานการตัดสินใจ คุณป้อนข้อมูลลงในคอมพิวเตอร์รุ่น ML/DL โมเดลเหล่านั้นพยายามค้นหารูปแบบทางคณิตศาสตร์ หลังจากพบรูปแบบดังกล่าวแล้ว หากพบ ระบบ AI จะใช้รูปแบบดังกล่าวเมื่อพบข้อมูลใหม่ เมื่อนำเสนอข้อมูลใหม่ รูปแบบที่อิงตาม "ข้อมูลเก่า" หรือข้อมูลในอดีตจะถูกนำไปใช้เพื่อแสดงการตัดสินใจในปัจจุบัน

ฉันคิดว่าคุณสามารถเดาได้ว่าสิ่งนี้กำลังมุ่งหน้าไปที่ใด หากมนุษย์ที่ทำตามแบบแผนในการตัดสินใจได้รวมเอาอคติที่ไม่ดีเข้าไว้ โอกาสที่ข้อมูลจะสะท้อนสิ่งนี้ในรูปแบบที่ละเอียดอ่อนแต่มีความสำคัญ การจับคู่รูปแบบการคำนวณของ Machine Learning หรือ Deep Learning จะพยายามเลียนแบบข้อมูลตามหลักคณิตศาสตร์ ไม่มีความคล้ายคลึงของสามัญสำนึกหรือแง่มุมอื่น ๆ ของการสร้างแบบจำลองที่ประดิษฐ์โดย AI ต่อตัว

นอกจากนี้ นักพัฒนา AI อาจไม่ทราบว่าเกิดอะไรขึ้นเช่นกัน คณิตศาสตร์ลี้ลับใน ML/DL อาจทำให้ยากต่อการค้นหาอคติที่ซ่อนอยู่ในขณะนี้ คุณจะหวังและคาดหวังอย่างถูกต้องว่านักพัฒนา AI จะทดสอบอคติที่ซ่อนอยู่ แม้ว่าจะยากกว่าที่คิดก็ตาม มีโอกาสสูงที่แม้จะมีการทดสอบที่ค่อนข้างกว้างขวางว่าจะมีความลำเอียงที่ยังคงฝังอยู่ในโมเดลการจับคู่รูปแบบของ ML/DL

คุณสามารถใช้สุภาษิตที่มีชื่อเสียงหรือน่าอับอายของขยะในถังขยะออก เรื่องนี้คล้ายกับอคติมากกว่าที่จะแทรกซึมอย่างร้ายกาจเมื่ออคติที่จมอยู่ใน AI การตัดสินใจของอัลกอริทึม (ADM) ของ AI จะเต็มไปด้วยความไม่เท่าเทียมกันตามความเป็นจริง

ไม่ดี.

ฉันเชื่อว่าตอนนี้ฉันได้ตั้งเวทีเพื่อหารือเกี่ยวกับบทบาทของ AI อย่างเพียงพอแล้ว เพื่อเป็นการกระตุ้นให้มีการปลูกฝังทางจิตวิทยาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการกับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลเท็จ

เข้าสู่จิตใจมนุษย์

มาเริ่มกันที่ข้อมูลพื้นฐานหรือข้อมูลพื้นฐานที่เป็นข้อมูลเท็จและการบิดเบือนข้อมูลกัน

โดยทั่วไป ข้อมูลที่ผิดหมายถึงข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด

การบิดเบือนข้อมูลจะเหมือนกันโดยคร่าวๆ แม้ว่าจะประกอบด้วยองค์ประกอบเพิ่มเติมของ ความตั้งใจ. ปกติเราจะตีความข้อมูลว่าเป็นข้อมูลที่บิดเบือนเมื่อเป็นข้อมูล ตั้งใจว่า ให้เข้าใจผิด

ฉันอาจบอกคุณได้ว่าตอนนี้เป็นเวลา 10 โมงเช้า ซึ่งถือว่าผิดเพราะเวลาคือเที่ยงคืนจริงๆ ถ้าฉันบอกคุณเป็นลางสังหรณ์ 10 โมงและไม่ได้พยายามหลอกลวง เรามักจะบอกว่าฉันให้ข้อมูลคุณผิดไป ฉันได้ถ่ายทอดข้อมูลที่ผิด บางทีฉันอาจจะขี้เกียจ หรือบางทีฉันอาจจะเชื่อจริงๆ ว่าตอนนี้เป็นเวลา 10 โมง ในทางกลับกัน ถ้าผมพูดถึง 10 โมงเพราะผมตั้งใจจะหลอกให้คิดว่าเวลา 10 โมงและรู้ว่าเวลานั้นคือเที่ยงคืนจริง ๆ นี่อาจเรียกได้ว่าเป็นการบิดเบือนข้อมูล .

ลักษณะเด่นของข้อมูลโดยรวมประการหนึ่งคือโดยทั่วไปแล้ว เราสามารถกระจายข้อมูลไปทั่ว และทำให้ข้อมูลแพร่หลายได้ค่อนข้างมาก ข้อมูลสามารถไหลได้อย่างแท้จริงเหมือนน้ำในความหมายกว้าง ๆ

ฉันบอกคุณว่าเป็นเวลา 10 โมงเช้า ตอนนี้คุณมีข้อมูลส่วนนั้นแล้ว คุณอาจตะโกนใส่กลุ่มคนที่อยู่ใกล้ๆ ว่าเวลากลางคืนเป็นเวลา 10 โมง ตอนนี้พวกเขาก็มีข้อมูลเช่นเดียวกัน บางทีคนเหล่านั้นบางคนก็ขึ้นโทรศัพท์มือถือและโทรหาคนอื่นเพื่อบอกว่าตอนนี้เป็นเวลา 10 โมง โดยรวมแล้ว ข้อมูลสามารถแพร่กระจายหรือแบ่งปันได้ และบางครั้งทำได้อย่างรวดเร็วในขณะที่ในกรณีอื่นๆ ทำได้ช้ามาก

ในแง่หนึ่ง คุณสามารถโต้แย้งว่าข้อมูลสามารถแพร่ระบาดได้

มีคำประกาศเกียรติคุณหรือคำศัพท์ที่คุณอาจไม่เคยเห็นหรือใช้โดยเฉพาะที่ช่วยในการอธิบายปรากฏการณ์ของข้อมูลที่แพร่กระจายไวรัสคือ Infodemic. คำนี้เป็นการผสมผสานระหว่างข้อมูลและการแพร่ระบาด โดยทั่วไปแล้ว Infodemic เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายข้อมูลที่ผิดหรือการบิดเบือนข้อมูล แนวคิดก็คือข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิดสามารถแพร่ระบาดอย่างไม่พึงปรารถนา คล้ายกับการแพร่กระจายของโรคหรือความเจ็บป่วยที่ไม่พึงประสงค์

ในตัวอย่างเกี่ยวกับเวลา 10 โมงเช้า ความจริงที่ดูเหมือนนี้เป็นข้อมูลที่เผยแพร่ไปยังกลุ่มคนใกล้เคียง พวกเขาจึงเผยแพร่ความจริงให้ผู้อื่นทราบ หากเวลา 10 น. เป็นของปลอม การบิดเบือนข้อมูลหรือการให้ข้อมูลเท็จนี้ก็แพร่กระจายไปยังคนอื่นๆ อีกเป็นจำนวนมาก พวกเขาอาจไม่ทราบว่าข้อมูลนั้นเป็นข้อมูลที่ผิดหรืออาจเป็นข้อมูลที่บิดเบือน

ฉันเชื่อว่าคำจำกัดความและพื้นฐานทั้งหมดเหล่านี้ดูสมเหตุสมผล และตอนนี้คุณพร้อมแล้ว

เยี่ยมมาก ไปกันต่อเลย

ฉันได้นำคุณไปสู่บางสิ่งที่น่าดึงดูดใจและเต็มไปด้วยความกังวล สาระสำคัญคือมีความคล้ายคลึงกันพอสมควรระหว่างสิ่งที่โรคทำกับไวรัสและข้อมูลที่ผิดหรือการบิดเบือนข้อมูลที่ส่งผ่านไวรัส

ไม่ใช่ทุกคนที่เห็นด้วยกับความคล้ายคลึงที่อ้างสิทธิ์เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม น่าสนใจและควรค่าแก่การพิจารณา

ขออนุญาติขยายความครับ

คุณเห็นไหม เราสามารถลองใช้การเปรียบเทียบที่มีประโยชน์ในการอ้างถึงโรคที่เกิดจากมนุษย์และความเจ็บป่วยที่แพร่กระจาย การทำเช่นนี้เพื่อเปรียบเทียบความเป็นไปได้ที่คล้ายคลึงกันกับการแพร่กระจายของข้อมูลที่ผิดและการบิดเบือนข้อมูล ในการพยายามหยุดการแพร่กระจายของโรค เราสามารถตั้งเป้าที่จะตรวจหาและพยายามควบคุมแหล่งที่เป็นโรคที่เกิดใหม่โดยชี้ให้เห็นถึงการแพร่กระจายของโรคที่อาจเกิดขึ้น อีกวิธีหนึ่งในการจัดการกับโรคที่แพร่กระจายคือการป้องกันการติดเชื้อผ่านการสวมหน้ากากหรืออุปกรณ์ป้องกันอย่างรอบคอบ แนวทางที่สามอาจประกอบด้วยการฉีดวัคซีนเพื่อสร้างภูมิคุ้มกันที่เกี่ยวข้องกับโรค

ขณะนี้เราได้เข้าสู่วงจรเต็มรูปแบบแล้วว่าแนวทางเดียวกันในการจัดการกับโรคสามารถเปรียบได้กับการจัดการกับข้อมูลที่ผิดและการบิดเบือนข้อมูลอย่างชัดเจน ฉันได้กล่าวถึงก่อนหน้านี้ว่ามีความพยายามที่คล้ายคลึงกันในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อจุดประสงค์ในการพยายามรับมือกับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง (ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้):

• หยุดที่ Get-Go: AI สามารถใช้ตรวจจับและพยายามบิดเบือนข้อมูลเท็จและข้อมูลที่ผิดก่อนที่จะหลวม
• กรองก่อนเห็น: สามารถใช้ AI กรองข้อมูลบิดเบือนและข้อมูลเท็จได้ ทำให้คุณไม่ต้องกังวลกับการดู
• เตรียมความพร้อมให้คุณมีภูมิคุ้มกัน: AI สามารถใช้เพื่อเสริมความพร้อมและความสามารถในการต่อสู้กับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด (รู้จักกันอย่างเป็นทางการว่าเป็นการให้วัคซีนทางจิตใจ)
• อื่นๆ

ด้านที่สามจะเป็นที่สนใจมากที่สุดในที่นี้

นี่คือข้อตกลง

เราทราบดีว่าโรคต่างๆ มักจะกระทบกับ ร่างกายมนุษย์. ด้วยการเปรียบเทียบว่าข้อมูลที่ผิดและการบิดเบือนข้อมูลเกิดขึ้นได้อย่างไร เราอาจแนะนำว่าข้อมูลที่เป็นเท็จโจมตีที่ จิตใจมนุษย์. ใช่ คุณอาจสัมผัสกับข้อมูลที่บิดเบือนหรือข้อมูลผิดๆ ที่ไหลเข้าสู่จิตใจของคุณได้ การบิดเบือนข้อมูลหรือข้อมูลที่ผิดอาจก่อให้เกิดความเสียหายหรือเป็นพิษต่อวิธีคิดของคุณ

ร่างกายมนุษย์สามารถฉีดวัคซีนเพื่อพยายามและเตรียมพร้อมสำหรับการสัมผัสกับโรคต่างๆ คำถามใหญ่เกิดขึ้นว่าเราสามารถทำเช่นเดียวกันกับจิตใจของมนุษย์ได้หรือไม่ เป็นไปได้ไหมที่จะลองฉีดวัคซีนในจิตใจเพื่อที่ว่าเมื่อข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่ผิดมาสู่จิตใจของคุณ แสดงว่าคุณพร้อมสำหรับมันและได้รับการฉีดวัคซีนตามนั้นแล้ว?

สาขาวิชาที่เรียกว่า การฉีดวัคซีนทางจิต ถือว่าจิตใจสามารถฉีดวัคซีนได้อย่างแท้จริงในแง่ของการพร้อมที่จะจัดการกับข้อมูลที่ผิดหรือการบิดเบือนข้อมูล

พิจารณาคำอธิบายนี้ในการศึกษาวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้เกี่ยวกับการฉีดวัคซีนทางจิตใจและสิ่งที่บางครั้งเรียกว่าทำ พรีบังกิ้ง:

• “การบิดเบือนข้อมูลเท็จก็เป็นปัญหาเช่นกัน เพราะการแก้ไขข้อมูลที่ผิดไม่ได้ทำให้ผลกระทบทั้งหมดเป็นโมฆะเสมอไป ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่เรียกว่าอิทธิพลต่อเนื่อง ดังนั้น ในทางตรงกันข้ามกับการ debunking การทำ prebunking นั้นได้รับความนิยมในฐานะวิธีที่จะสร้างความยืดหยุ่นไว้ก่อนเพื่อป้องกันการเปิดเผยข้อมูลที่ผิดๆ ที่คาดการณ์ไว้ วิธีนี้มักมีพื้นฐานมาจากทฤษฎีการฉีดวัคซีน ทฤษฎีการฉีดวัคซีนตามการเปรียบเทียบการสร้างภูมิคุ้มกันทางการแพทย์และการวางตัวว่าเป็นไปได้ที่จะสร้างการต่อต้านทางจิตใจต่อการพยายามชักชวนที่ไม่ต้องการ เช่นเดียวกับการฉีดวัคซีนทางการแพทย์สร้างความต้านทานทางสรีรวิทยาต่อเชื้อโรค” (วิทยาศาสตร์ก้าวหน้า, 24 สิงหาคม 2022, “การฉีดวัคซีนทางจิตวิทยาช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นในการต่อต้านข้อมูลที่ผิดบนโซเชียลมีเดีย” โดยผู้เขียนร่วม Jon Roozenbeek, Sander van der Linden, Beth Goldberg, Steve Rathje และ Stephan Lewandowsky)

กลับไปที่ตัวอย่างของฉันเกี่ยวกับเวลา 10 โมงเช้า สมมติว่าฉันบอกคุณก่อนหน้านี้ว่าบางครั้งเวลาที่อ้างสิทธิ์ไม่ใช่เวลาจริง ต่อจากนี้ไปคุณจะมีรูปแบบของการฉีดวัคซีนให้ระวังเวลาที่อ้างสิทธิ์ การฉีดวัคซีนนี้ได้เตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการติดต่อกับเวลาที่อ้างว่าเป็นข้อมูลเท็จหรือข้อมูลที่ผิด

ถ้าฉันเตือนคุณเมื่อหลายปีก่อนเกี่ยวกับเวลาที่อ้างสิทธิ์ซึ่งไม่ใช่เวลาจริง มีโอกาสที่คุณอาจไม่ได้นึกถึงคำเตือนเมื่อนานมาแล้ว ดังนั้นการฉีดวัคซีนก่อนหน้านี้ (เราจะพูด) หมดไป การฉีดวัคซีนของฉันสำหรับคุณอาจต้องได้รับการส่งเสริม

นอกจากนี้ยังมีโอกาสที่การฉีดวัคซีนไม่เฉพาะเจาะจงเพียงพอสำหรับคุณที่จะใช้เมื่อจำเป็น ถ้าฉันเตือนคุณเมื่อหลายปีก่อนเกี่ยวกับเวลาที่อ้างสิทธิ์กับเวลาจริง นั่นอาจจะกว้างเกินไป การฉีดวัคซีนอาจใช้ไม่ได้ในกรณีที่คุณแจ้งเวลาประมาณ 10 โมง ในแง่นั้น บางทีการฉีดวัคซีนของฉันควรจะเป็นว่าคุณควรระวังเมื่อใช้เวลาที่อ้างสิทธิ์คือ 10 นาฬิกา แน่นอน การฉีดวัคซีนในกรณีของโรคจะค่อนข้างเหมือนกัน บางครั้งมีความเฉพาะเจาะจงมากสำหรับโรคที่ทราบ ในขณะที่ในกรณีอื่นๆ เป็นช่วงกว้างๆ

การศึกษาวิจัยที่ได้รับการอ้างถึงบ่อยครั้งซึ่งดำเนินการในปี 1961 เกี่ยวกับการฉีดวัคซีนทางจิตใจโดยวิลเลียม แมคไกวร์แห่งมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย ปัจจุบันถือว่าเป็นการศึกษาที่คลาสสิกในสาขาวิชานี้ คุณอาจสนใจประเด็นสำคัญเหล่านี้ที่เขาทำในขณะนั้น:

• “การสร้างภูมิคุ้มกันโดยทั่วๆ ไปดังกล่าวอาจมาจากกลไกใดกลไกหนึ่งจากสองกลไก การเปิดเผยล่วงหน้าอาจทำให้บุคคลตกใจเมื่อตระหนักว่า “ความจริง” ที่เขายอมรับมาโดยตลอดนั้นเปราะบางอย่างแท้จริง ดังนั้นจึงกระตุ้นให้เขาพัฒนาการป้องกันความเชื่อของเขา ส่งผลให้เขาต่อต้านการโต้แย้งที่รุนแรงมากขึ้นเมื่อพวกเขามา อีกทางหนึ่ง การหักล้างที่เกี่ยวข้องกับการเปิดเผยล่วงหน้าอาจทำให้การโต้แย้งที่นำเสนอในภายหลังทั้งหมดต่อความเชื่อดูน่าประทับใจน้อยลง” (William McGuire, “การต่อต้านการโน้มน้าวใจที่หารือโดยการหักล้างก่อนหน้าการโต้แย้งเดียวกันและทางเลือก”, Journal of Abnormal and จิตวิทยาสังคม, 1961).

คุณพบว่าความคล้ายคลึงของการฉีดวัคซีนและการสร้างภูมิคุ้มกันเป็นการเปรียบเทียบที่เป็นประโยชน์และเหมาะสมกับขอบเขตของข้อมูลที่ผิดและการบิดเบือนข้อมูลหรือไม่?

บางคนทำบางคนทำไม่ได้

เพื่อวัตถุประสงค์ของการสนทนานี้ โปรดยอมรับว่าหลักฐานนั้นสมเหตุสมผลและเหมาะสม

เราจะพยายามฉีดวัคซีนหรือสร้างภูมิคุ้มกันให้จิตใจผู้คนได้อย่างไร?

เราสามารถชักชวนให้คนอ่านหนังสือที่อาจให้ความกระจ่างแก่จิตใจของพวกเขา เราอาจบอกพวกเขาเกี่ยวกับเรื่องนี้ หรือให้พวกเขาดูวิดีโอหรือฟังเทปเสียง เป็นต้น

และเราอาจใช้ AI ทำเช่นเดียวกัน

ระบบ AI อาจถูกออกแบบให้เป็นเครื่องเพาะเชื้อของคุณ เมื่อใดก็ตามที่คุณเริ่มออนไลน์ เช่น ดูอินเทอร์เน็ต แอพที่ใช้ AI อาจเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการเดินทางออนไลน์ของคุณ AI อาจให้ข้อมูลเท็จเล็กน้อยแก่คุณซึ่งถูกระบุว่าเป็นเช่นนั้น ช่วยให้คุณตระหนักว่าคุณกำลังจะได้เห็นบางสิ่งที่เป็นเท็จโดยเจตนา

เมื่อได้สัมผัสกับข้อมูลบิดเบือนที่ป้อนด้วย AI นี้ จิตใจของคุณก็พร้อมที่จะรับมือกับการบิดเบือนข้อมูลหรือข้อมูลที่ผิดที่คุณอาจพบในป่าบนอินเทอร์เน็ต จิตใจของคุณพร้อมแล้ว Voila คุณเห็นบล็อกบนอินเทอร์เน็ตที่เสนอข้อเท็จจริงที่อ้างว่าสิ่งมีชีวิตต่างดาวจากดาวอังคารอยู่ที่นี่แล้วบนโลกและซ่อนตัวอยู่ในสายตา แต่ข้อมูลที่ดูเหมือนบิดเบือนหรือข้อมูลที่ผิดนั้นถูกปฏิเสธโดยใจโดยทันทีเนื่องจากการฉีดวัคซีนก่อนหน้านี้ (เช่นกัน อีกครั้งที่มันอาจจะเป็นความจริงและพวกเขาอยู่ที่นี่จริงๆ!)

อย่างไรก็ตาม ฉันหวังว่าคุณจะสามารถแยกแยะได้ว่า AI สามารถช่วยฉีดวัคซีนหรือสร้างภูมิคุ้มกันให้กับมนุษย์ได้อย่างไรเกี่ยวกับการบิดเบือนข้อมูลหรือข้อมูลที่ผิด

แอป AI ต่างๆ กำลังถูกคิดค้นขึ้นเพื่อทำหน้าที่เป็นเครื่องฉีดวัคซีนที่บิดเบือนข้อมูลหรือให้ข้อมูลเท็จ AI อาจพยายามให้วัคซีนที่กว้างและมีลักษณะโดยรวมของการสร้างภูมิคุ้มกัน นอกจากนี้ยังสามารถประดิษฐ์ AI สำหรับรูปแบบเฉพาะของการฉีดวัคซีนได้อีกด้วย นอกจากนี้ AI ยังสามารถทำงานบนพื้นฐานส่วนบุคคลที่ปรับให้เข้ากับความต้องการหรือความสนใจเฉพาะของคุณ AI ขั้นสูงในพื้นที่นี้จะพยายามกำหนดระดับความอดทน อัตราการดูดซึมทางจิต ความสามารถในการคงอยู่ และปัจจัยอื่นๆ ในการจัดองค์ประกอบและนำเสนอช็อตการสร้างภูมิคุ้มกันตามที่เคยเป็น

ดูเหมือนค่อนข้างสะดวก

AI ในฐานะผู้เล่นเกมใจอันตราย

AI ที่ใช้ในลักษณะนี้จะดูค่อนข้างสะดวกในแวบแรก (เดี๋ยวก่อน ฉันพูดถึงเมื่อวินาทีที่แล้ว)

มีข้อเสียและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นมากมายที่น่าเป็นห่วงและอาจน่ากลัว

ในคอลัมน์ของฉัน ฉันมักจะพูดถึงความสามารถแบบ dual-use ของ AI ดูตัวอย่าง ลิงค์ที่นี่. AI สามารถเป็นปัจจัยสำคัญต่อมนุษยชาติได้ อนิจจา AI ยังเต็มไปด้วยอันตรายและหลุมพรางมากมาย

สำหรับกรณีของ AI ในฐานะผู้บ่มเพาะ ให้พิจารณาประเด็นที่เกี่ยวข้องกับจริยธรรม AI เชิงสาธิตเหล่านี้:

• อาการไม่พึงประสงค์จากมนุษย์
• ปฏิกิริยาไม่ตอบสนองของมนุษย์
• AI ผิดพลาด
• AI ต่ำกว่าเป้าหมาย
• การละเมิดทางไซเบอร์ของ AI
• อื่นๆ

เราจะสำรวจข้อกังวลเหล่านั้นโดยสังเขป

อาการไม่พึงประสงค์จากมนุษย์

สมมติว่ามนุษย์ที่ได้รับการฉีดวัคซีนด้วย AI ประเภทนี้มีอาการไม่พึงประสงค์หรือก่อให้เกิดผลร้าย

บุคคลนั้นอาจเข้าใจผิดเกี่ยวกับการสร้างภูมิคุ้มกันและจู่ๆ ก็กลายเป็นคนไม่ยอมรับข้อมูลใดๆ ที่พวกเขาได้รับ พวกเขาปิดกั้นข้อมูลทั้งหมด AI ได้กระตุ้นให้พวกเขาโยนทารกด้วยน้ำอาบน้ำ แทนที่จะพยายามรับมือกับการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด บุคคลนั้นมีปฏิกิริยาโดยตัดสินใจว่าข้อมูลทั้งหมดเป็นเท็จเสมอ

ฉันไม่คิดว่าเราต้องการให้คนอื่นลงน้ำ

มีอาการไม่พึงประสงค์มากมายที่ AI อาจส่งเสริม ส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากวิธีที่ AI พยายามทำการฉีดวัคซีน แต่เราต้องวางส่วนหนึ่งของปัญหาไว้ที่เท้าของมนุษย์ที่ได้รับการฉีดวัคซีน พวกเขาอาจมีปฏิกิริยาตอบสนองอย่างดุร้ายหรือแปลกประหลาดที่คนอื่น ๆ ที่ได้รับการฉีดวัคซีน AI แบบเดียวกันไม่ได้ทำเช่นนั้น

อีกครั้ง คุณสามารถเปรียบสิ่งนี้กับความคล้ายคลึงของการฉีดวัคซีนป้องกันโรค

กล่าวโดยย่อ เป็นสิ่งสำคัญที่เมื่อใช้ความพยายามของ AI ดังกล่าว จะต้องดำเนินการด้วยความรับผิดชอบที่พยายามลดผลกระทบให้เหลือน้อยที่สุด ควรมีการติดตามผลของ AI เพื่อพยายามตรวจสอบว่ามีอาการไม่พึงประสงค์เกิดขึ้นหรือไม่ หากตรวจพบอาการไม่พึงประสงค์ ควรมีการวางแผน AI เพื่อพยายามช่วยเหลือบุคคลในการตอบสนองที่ไม่พึงประสงค์และพยายามเอาชนะหรือบรรเทาการตอบสนอง

ปฏิกิริยาไม่ตอบสนองของมนุษย์

ความเป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือการฉีดวัคซีนด้วย AI ไม่มีผลกระทบต่อผู้รับ

บุคคลได้รับการฉีดวัคซีนโดยใช้ AI ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่ผิดหรือการบิดเบือนข้อมูล ในขณะที่คนส่วนใหญ่ "เข้าใจ" และได้รับภูมิคุ้มกัน แต่ก็มีคนที่จะไม่ตอบสนองเลย พวกเขาเรียนรู้อะไรจากการฉีดวัคซีน พวกเขาไม่ตอบสนองต่อความพยายามของ AI ในการสร้างภูมิคุ้มกันให้กับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือการบิดเบือนข้อมูลทั้งหมดหรือบางประเภท

เป็นอีกครั้งที่เปรียบได้กับการฉีดวัคซีนป้องกันโรค

AI ควรจะคิดค้นเพื่อต่อสู้กับสถานการณ์ดังกล่าว

AI ผิดพลาด

ลองนึกภาพว่า AI หวังที่จะสร้างภูมิคุ้มกันให้กับผู้คนในหัวข้อใดหัวข้อหนึ่งซึ่งเราจะเรียกว่าหัวข้อ X แต่ปรากฎว่าหัวข้อ Y ถูกกล่าวถึงแทน AI กำลังผิดพลาด

นี่เป็นปัญหาสองเท่า ประการแรก หัวข้อ X ยังไม่ถูกกล่าวถึงในฐานะที่สันนิษฐานและหวังไว้สำหรับวัตถุประสงค์ของ AI inculator ประการที่สอง ครอบคลุมหัวข้อ Y แต่เราอาจไม่ต้องการให้ผู้คนได้รับการฉีดวัคซีนในหัวข้อนั้น

โอ๊ะโอ

มีคำถามมากมาย สิ่งนี้สามารถป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นได้หรือไม่? ถ้ามันเกิดขึ้น เราสามารถยกเลิกหัวข้อการสร้างภูมิคุ้มกัน Y ได้หรือไม่? เราสามารถพยายามครอบคลุมหัวข้อ X การฉีดวัคซีน หรือบุคคลนั้นจะเปิดรับน้อยลงหรือไม่เปิดรับเนื่องจากการตั้งเป้าหมายที่ผิดพลาดโดย AI ในตอนแรก?

ความกังวลที่มีปัญหามากมายเกิดขึ้น

AI ต่ำกว่าเป้าหมาย

AI ให้การฉีดวัคซีนในหัวข้อ Z ผู้ที่ได้รับการฉีดวัคซีนดูเหมือนจะมีปฏิกิริยาน้อยที่สุดหรือแทบไม่มีนัยสำคัญ การฉีดวัคซีนไม่เพียงพอที่จะจับ

คุณอาจถูกล่อลวงให้อ้างโดยเร็วว่าปัญหานี้แก้ไขได้ง่าย สิ่งที่คุณต้องทำคือฉีดวัคซีนซ้ำ อาจจะใช่ อาจจะไม่ใช่

การฉีดวัคซีน AI อาจมีค่าจำกัด ไม่ว่าคุณจะมีคนมาสัมผัสถึงร้อยครั้ง ผลลัพธ์ก็ยังเป็นผลเล็กน้อย คุณอาจต้องเพิ่มการฉีดวัคซีนแทนที่จะทำซ้ำ

ในขณะเดียวกัน ลองนึกภาพว่ามีความพยายามในการส่งเสริมการฉีดวัคซีนด้วย AI แต่สิ่งนี้เกินความจำเป็น เวอร์ชันที่ปรับปรุงแล้วทำให้เกิดปฏิกิริยามากเกินไป อ๊ะ เรามาจากที่แย่แล้วแย่ลงไปอีก

การละเมิดทางไซเบอร์ของ AI

ลองนึกภาพว่ามีการใช้ AI อย่างกว้างขวางเพื่อช่วยเหลือผู้คนในการฉีดวัคซีนจากการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด

การพึ่งพาอาศัยกันโดยทั่วไปจะยึดถือโดยผู้คน พวกเขารู้และคาดหวังว่า AI จะนำเสนอตัวอย่างข้อมูลที่จะเปิดหูเปิดตาต่อสิ่งที่เรียกว่าข้อมูลบิดเบือนและข้อมูลเท็จ

ทุกอย่างเป็นไปด้วยดีและดูเหมือนว่า

ผู้กระทำความผิดสามารถทำการละเมิดทางไซเบอร์กับ AI ได้ พวกเขาลอบบังคับให้ AI บางข้อมูลบิดเบือนที่ต้องการซึ่งพวกเขาต้องการให้ผู้คนคิดว่าไม่ใช่การบิดเบือนข้อมูล AI ถูกจัดเรียงเพื่อให้ข้อมูลที่บิดเบือนจริงปรากฏเป็นข้อมูลจริง ข้อมูลจริงก็ถูกทำให้บิดเบือนเช่นกัน

ผู้คนสนุกกันเต็มที่ พวกเขากำลังถูกบิดเบือนโดย AI ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากพวกเขาต้องพึ่งพา AI และเนื่องจากเชื่อมั่นว่า AI ทำในสิ่งที่ถูกต้อง พวกเขาจึงตกเป็นเหยื่อของ AI ที่ละเมิดนี้ โดยไม่ลังเล

เนื่องจากข้อมูลที่บิดเบือนอย่างรวดเร็วสามารถแพร่กระจายออกไปได้ ผู้กระทำความผิดอาจชอบที่การมีอยู่ของ AI ประเภทนี้เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดและเร็วที่สุดในการทำให้การโกหกที่ร้ายกาจดำเนินไปทั่วโลก แดกดัน แน่นอนว่าการใช้ประโยชน์จากเครื่องเพาะเชื้อ AI เพื่อแพร่กระจายโรค

สรุป

เราควรให้ AI เล่นเกมใจกับเราไหม?

AI สำหรับการบิดเบือนข้อมูลและการใส่วัคซีนข้อมูลที่ผิดอาจเป็นม้าโทรจันที่เป็นอันตรายหรือไม่?

คุณสามารถสร้างกรณีที่สำคัญสำหรับการกังวลเกี่ยวกับฝันร้ายดังกล่าว

คนอื่นเย้ยหยันความเป็นไปได้ดังกล่าว ผู้คนฉลาดพอที่จะรู้ว่าเมื่อใดที่ AI พยายามหลอกล่อ ผู้คนจะไม่ตกหลุมรักการเลี้ยงลูกเช่นนี้ มีเพียงคนงี่เง่าเท่านั้นที่จะหลงกลโดย AI ดังกล่าว นี่เป็นการโต้กลับและการโต้แย้งตามปกติ

ไม่ต้องการดูน้อยไปกว่าการชื่นชมมนุษย์และธรรมชาติของมนุษย์อย่างเต็มที่ ฉันแค่แนะนำว่ามีข้อบ่งชี้เพียงพอว่ามนุษย์อาจตกหลุมรัก AI ที่ทำให้พวกเขาเข้าใจผิด

มีปัญหาที่ยิ่งใหญ่กว่าที่อาจปรากฏอยู่ในทั้งหมดนี้

ใครเป็นคนสร้าง AI และ AI ตัดสินใจอย่างไรว่าข้อมูลใดถือเป็นการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิด

ปัจจุบันมีการสู้รบกันทั่วโลกเกี่ยวกับสิ่งที่ก่อให้เกิดการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดโดยเฉพาะ บางคนยืนยันว่าข้อเท็จจริงคือข้อเท็จจริง ดังนั้นจึงไม่มีความสับสนว่าข้อมูลที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ไม่เหมาะสมคืออะไร มารแม้ว่าบางครั้งอยู่ในรายละเอียดที่สาปแช่งแน่นอน

ข้อสังเกตสุดท้ายสำหรับตอนนี้ อับราฮัม ลินคอล์น กล่าวอย่างมีชื่อเสียงว่า “คุณสามารถหลอกทุกคนได้ในบางเวลาและบางคนได้ตลอดเวลา แต่คุณไม่สามารถหลอกทุกคนได้ตลอดเวลา”

AI ที่ใช้ในการช่วยเหลือมนุษย์จากการบิดเบือนข้อมูลและข้อมูลที่ผิดจะเป็นเครื่องมือสำคัญในการรับรองว่าไม่ใช่ทุกคนจะถูกหลอกตลอดเวลาหรือไม่? หรืออาจจะเคยใช้เพื่อหลอกคนมากขึ้นตลอดเวลา?

เวลาจะบอกเอง.

และแน่นอนว่าไม่มีการบิดเบือนหรือข้อมูลที่ผิด