نقطه تاریک یادگیری ماشین

هوشمندترین فناوری‌ها هم می‌توانند اشتباه کنند. پشت هر تصمیمی که یک الگوریتم می‌گیرد، مجموعه‌ای از داده‌ها، فرض‌ها و انتخاب‌های انسانی وجود دارد که اگر درست مدیریت نشوند، می‌توانند مسیر نتایج را کاملاً تغییر دهند.

در این اپیزود بررسی می‌کنیم چرا سیستم‌های یادگیری ماشین گاهی برخلاف انتظار عمل می‌کنند و چگونه ابزارهایی که برای افزایش دقت و سرعت طراحی شده‌اند، ممکن است باعث تصمیم‌های نادرست یا پیامدهای پیش‌بینی‌نشده شوند.

از سوگیری‌های پنهان در داده‌ها تا اعتماد بیش‌ازحد به خروجی‌های هوش مصنوعی، نگاهی داریم به چالش‌هایی که سازمان‌ها هنگام استفاده از فناوری‌های هوشمند با آن روبه‌رو می‌شوند.

این گفتگو نشان می‌دهد که موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی فقط به داشتن الگوریتم‌های قدرتمند وابسته نیست، بلکه به نظارت، تفکر انتقادی و مسئولیت‌پذیری انسان‌ها نیز نیاز دارد.

اگر می‌خواهید بدانید چگونه می‌توان از توانایی‌های یادگیری ماشین استفاده کرد بدون اینکه کنترل تصمیم‌ها را از دست بدهیم، این اپیزود دیدگاه تازه‌ای درباره رابطه میان انسان و هوش مصنوعی ارائه می‌کند.

منبع این پادکست یکی از برترین مقالات مجله کسب و کار هاروارد (HBR) نوشته شده توسط بوریس بابیچ، آی. گلن کوهن، تئودوروس اوگنیو و سارا گرکه است.

• بوریس بابیچ: پژوهشگر هوش مصنوعی و اخلاق فناوری که درباره تصمیم‌گیری الگوریتمی و چالش‌های استفاده مسئولانه از AI مطالعه می‌کند.

• آی. گلن کوهن: استاد حقوق هاروارد و متخصص اخلاق زیستی و فناوری که درباره پیامدهای حقوقی هوش مصنوعی و نوآوری‌های سلامت تحقیق می‌کند.

• تئودوروس اوگنیو: پژوهشگر فناوری و هوش مصنوعی که روی کاربرد AI، تحلیل داده و مدیریت ریسک‌های فناوری در سازمان‌ها تمرکز دارد.

• سارا گرکه: پژوهشگر حقوق و اخلاق فناوری که درباره قانون‌گذاری و استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، به‌ویژه در حوزه سلامت فعالیت می‌کند.