T:
Ano ang ilang mga etikal na isyu tungkol sa pag-aaral ng makina?
A:Ang mga etikal na isyu na nakapaligid sa pag-aaral ng makina ay nagsasangkot ng hindi gaanong pag-aaral ng mga algorithm ng machine mismo, ngunit ang paraan ng paggamit ng data.
Ang iskandalo ng Cambridge Analytica kasama ang Facebook, kung saan ang isang pampulitika na kumpanya ng pagkonsulta ay gumagamit ng data mula sa site ng social networking na walang kaalaman o pahintulot ng mga gumagamit, ay naglarawan ng maraming mga problema na nauugnay sa koleksyon at paggamit ng data ng gumagamit. Habang maraming mga kasunduan sa lisensya ng end-user ang tinukoy kung paano magamit ang data ng mga gumagamit, maraming mga gumagamit ng social media ang hindi maaaring basahin ang pinong pag-print.
| Libreng Pag-download: Pag- aaral ng Machine at Bakit Mahalaga ito |
Ang isa pang problema ay ang mga algorithm ng pag-aaral ng machine na ito ay maaaring "itim na kahon" kung saan imposibleng makita kung paano sila gumagana. Maaaring imposibleng malaman kung bakit ang isang pag-aaral ng algorithm sa pag-aaral ay gumawa ng isang desisyon.
Ang isang lugar ng pag-aaral ng machine ay ang paggawa ng mga medikal na diagnosis. Ang isang algorithm ay maaaring tumingin sa X-ray upang makahanap ng cancer. Maaaring ipaliwanag ng isang doktor ng tao kung bakit gumawa sila ng pagsusuri, ngunit hindi namin alam kung paano tinukoy ng isang machine learning algorithm na ang isang pasyente ay may cancer o hindi.
Ang paglabas ng mga programa sa pag-aaral ng makina sa ilalim ng mga lisensya ng bukas na mapagkukunan ay isang solusyon. Kapag titingnan ng mga tao ang source code para sa isang programa, makikita nila kung paano ito gagawa ng mga pagpapasya.
Ang isa pang isyu ay ang paggamit ng data ng pagsasanay sa pag-aaral ng machine at posibleng mga bias. Mayroong maraming mga pagkakataon ng lahi at iba pang mga likas na ginagawang ito sa mga programa ng pagkatuto ng machine nang hindi sinasadya. Ang isang algorithm ay nakilala ang mga itim na tao bilang mga gorilya, at isa pang binago ang mga tampok ng mukha ng mga taong may kulay upang gawin silang lalabas na mas "European" habang inaangkin na pagandahin ang mga ito.
Ang isang paraan upang malabanan ito ay ang pagkakaroon ng mas maraming mga tao mula sa magkakaibang mga background sa larangan ng AI.
Ang isa pang problema ay ang ligtas na paggamit ng pag-aaral ng makina at artipisyal na katalinuhan. Ang mga programa sa pag-aaral ng AI at machine ay maaaring bumuo ng pag-uugali na hindi nais ng mga tao sa kanila, tulad ng pagtigil sa mga tao mula sa pagtalikod sa kanila.
