uso ulioundwa na vipande na vipande vya data
Shutterstock

Akili bandia (AI) inajifunza zaidi juu ya jinsi ya kufanya kazi na (na juu) ya wanadamu. A hivi karibuni utafiti imeonyesha jinsi AI inaweza kujifunza kutambua udhaifu katika tabia na tabia za wanadamu na kuzitumia kushawishi uamuzi wa binadamu.

Inaweza kuonekana kuwa fiche kusema AI inabadilisha kila hali ya njia tunayoishi na kufanya kazi, lakini ni kweli. Aina anuwai za AI zinafanya kazi katika nyanja tofauti kama maendeleo ya chanjo, usimamizi wa mazingira na usimamizi wa ofisi. Na wakati AI haina akili na mhemko kama wa kibinadamu, uwezo wake ni wenye nguvu na unakua haraka.

Hakuna haja ya kuwa na wasiwasi juu ya uchukuaji wa mashine bado, lakini ugunduzi huu wa hivi karibuni unaangazia nguvu ya AI na inasisitiza hitaji la utawala bora ili kuzuia utumiaji mbaya.

Jinsi AI inaweza kujifunza kuathiri tabia za wanadamu

Timu ya watafiti huko Takwimu za CSIRO61, data na mkono wa dijiti wa wakala wa kitaifa wa sayansi wa Australia, ilibuni njia ya kimfumo ya kutafuta na kutumia udhaifu kwa njia ambazo watu hufanya uchaguzi, kwa kutumia aina ya mfumo wa AI unaoitwa mtandao wa neva wa mara kwa mara na ujifunzaji wa kina wa uimarishaji. Ili kujaribu mfano wao walifanya majaribio matatu ambayo washiriki wa kibinadamu walicheza michezo dhidi ya kompyuta.

Jaribio la kwanza lilihusisha washiriki kubonyeza kwenye masanduku yenye rangi nyekundu au hudhurungi kushinda sarafu bandia, na AI ikijifunza mitindo ya chaguo ya mshiriki na kuwaongoza kuelekea chaguo maalum. AI ilifanikiwa karibu 70% ya wakati huo.

innerself subscribe mchoro

Katika jaribio la pili, washiriki walitakiwa kutazama skrini na bonyeza kitufe wanapoonyeshwa alama fulani (kama pembetatu ya rangi ya machungwa) na wasibonyeze wanapoonyeshwa nyingine (sema mduara wa bluu). Hapa, AI iliamua kupanga mlolongo wa alama ili washiriki walifanya makosa zaidi, na kupata ongezeko la karibu 25%.

Jaribio la tatu lilikuwa na duru kadhaa ambazo mshiriki angejifanya kuwa mwekezaji anayetoa pesa kwa mdhamini (AI). AI ingeweza kurudi kiasi cha pesa kwa mshiriki, ambaye angeamua ni kiasi gani cha kuwekeza katika raundi inayofuata. Mchezo huu ulichezwa kwa njia mbili tofauti: katika moja AI ilikuwa nje ili kuongeza pesa nyingi, na kwa nyingine AI ililenga ugawaji mzuri wa pesa kati yake na mwekezaji wa kibinadamu. AI ilifanikiwa sana katika kila hali.

Katika kila jaribio, mashine ilijifunza kutoka kwa majibu ya washiriki na kubaini na kulenga udhaifu katika uamuzi wa watu. Matokeo ya mwisho mashine hiyo ilijifunza kuwaelekeza washiriki kuelekea hatua fulani.

Katika majaribio, Ndani ya kichwa cha mtu inaonekana kama mchoro wa ubao wa mama wa kompyuta.n Mfumo wa AI umejifunza kwa mafanikio kuathiri maamuzi ya wanadamu. Shutterstock

Nini maana ya utafiti kwa siku zijazo za AI

Matokeo haya bado ni dhahiri na yanahusika na hali ndogo na zisizo za kweli. Utafiti zaidi unahitajika ili kujua jinsi njia hii inaweza kutumika na kutumiwa kufaidi jamii.

Lakini utafiti huo unakuza uelewa wetu sio tu ya kile AI inaweza kufanya lakini pia juu ya jinsi watu hufanya uchaguzi. Inaonyesha mashine zinaweza kujifunza kudhibiti uchaguzi wa kibinadamu kupitia mwingiliano wao na sisi.

Utafiti huo una anuwai kubwa ya matumizi yanayowezekana, kutoka kwa kuongeza sayansi ya tabia na sera ya umma kuboresha ustawi wa jamii, kuelewa na kuathiri jinsi watu huchukua tabia nzuri ya kula au nishati mbadala. AI na ujifunzaji wa mashine inaweza kutumika kutambua udhaifu wa watu katika hali fulani na kuwasaidia kujiepusha na chaguzi mbaya.

Njia hiyo inaweza pia kutumiwa kutetea dhidi ya ushawishi wa ushawishi. Mashine zinaweza kufundishwa kutuarifu tunaposhawishiwa mkondoni, kwa mfano, na kutusaidia kuunda tabia ili kuficha udhaifu wetu (kwa mfano, kwa kutobofya kwenye kurasa zingine, au kubonyeza wengine kuweka njia ya uwongo).

Nini hapo?

Kama teknolojia yoyote, AI inaweza kutumika kwa mzuri au mbaya, na utawala bora ni muhimu kuhakikisha unatekelezwa kwa njia inayowajibika. Mwaka jana CSIRO ilitengeneza Mfumo wa Maadili wa AI kwa serikali ya Australia kama hatua ya mapema katika safari hii.

AI na ujifunzaji wa mashine kawaida huwa na njaa kubwa ya data, ambayo inamaanisha ni muhimu kuhakikisha tunakuwa na mifumo madhubuti ya usimamizi wa data na ufikiaji. Utekelezaji wa michakato ya idhini ya kutosha na ulinzi wa faragha wakati wa kukusanya data ni muhimu.

Mashirika yanayotumia na kuendeleza AI yanahitaji kuhakikisha wanajua teknolojia hizi zinaweza kufanya nini na haziwezi kufanya, na kujua hatari zinazoweza kutokea na faida.

Kuhusu Mwandishi

Jon Whittle, Mkurugenzi, Takwimu61

Makala hii imechapishwa tena kutoka Mazungumzo chini ya leseni ya Creative Commons. Soma awali ya makala.