ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมบางประการเมื่อใช้ Generative AI มีอะไรบ้าง

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น ความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องก็เช่นกัน ด้วยการถือกำเนิดของ Generative AI ศักยภาพและความเป็นไปได้ของมันจึงดูเหมือนไม่มีที่สิ้นสุด โดยมอบนวัตกรรมในระดับที่ไม่มีใครเทียบได้ เพิ่มประสิทธิภาพและส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ในทุกด้าน

อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีล้ำสมัยนี้มาพร้อมกับความท้าทายในตัวเอง ตั้งแต่การรับรองความโปร่งใสไปจนถึงการทำความเข้าใจข้อกังวลด้านลิขสิทธิ์ มีข้อพิจารณาด้านจริยธรรมมากมายเมื่อใช้ Generative AI

ความท้าทายเหล่านี้เป็นหัวข้อการสนทนาของเราในบล็อกนี้ เราจะเจาะลึกปัญหาเหล่านี้เพื่อให้คุณมีความเข้าใจอย่างครอบคลุมพร้อมทั้งหารือถึงวิธีแก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ

เจเนอเรทีฟเอไอคืออะไร?

Generative AI ซึ่งเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงในภาคส่วนต่างๆ มันหมุนรอบหลักการของโมเดลการฝึกเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ซึ่งคล้ายกับข้อมูลที่มีอยู่ที่ได้รับการฝึก ซึ่งอาจครอบคลุมถึงรูปภาพ ข้อความ หรือข้อมูลสังเคราะห์ในรูปแบบใดๆ

ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและการป้อนข้อมูลอย่างต่อเนื่อง Generative AI จะเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป ปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพผลลัพธ์ การทำความเข้าใจกรณีการใช้งานของ generative AI รวมถึงหมวดหมู่เครื่องมือ generative AI อันดับต้น ๆ มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพิจารณาผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้งาน

Generative AI กลายเป็นเครื่องมือยอดนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้ส่งเสริมความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีมากมาย รวมถึง DeepArt, Picasso และ ChatGPT เป็นต้น

เครื่องมือเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากพลังของ Generative AI เพื่อสร้างโมเดลที่สมจริงและซับซ้อนในยุค AI ตั้งแต่การแต่งเพลงไปจนถึงการเขียนบท ระบบเหล่านี้ได้นำมาซึ่งการปฏิวัติในวงการเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม นอกจากศักยภาพอันมหาศาลแล้ว ยังมีความท้าทายบางประการที่มาพร้อมกับการพิจารณาด้านจริยธรรมซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข

ข้อควรพิจารณาด้านจริยธรรมบางประการเมื่อใช้ Generative AI มีอะไรบ้าง

เมื่อ Generative AI แพร่หลายมากขึ้น จึงจำเป็นต้องไตร่ตรองถึงผลกระทบทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้อง ตั้งแต่ความกังวลที่มีศูนย์กลางอยู่ที่การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายซึ่งอาจขัดขวางความสงบสุขของสังคม ไปจนถึงปัญหาที่ใหญ่กว่าของความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการละเมิดลิขสิทธิ์ การใช้ AI นั้นเต็มไปด้วยความไม่แน่ใจทางจริยธรรม นอกจากนี้ อคติที่ไม่ถูกตรวจสอบ การขาดดุลด้านความโปร่งใส และการโยกย้ายพนักงาน ก็เป็นความท้าทายที่สำคัญเช่นกัน

มาดูรายละเอียดปัจจัยเหล่านี้กันดีกว่า:

1. การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายและข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

Generative AI แม้จะก้าวหน้า แต่ก็สามารถนำไปสู่การสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตรายหรือข้อมูลที่ไม่ถูกต้องโดยไม่ได้ตั้งใจ เนื่องจากระบบสร้างเนื้อหาตามข้อความแจ้งอินพุตหรือข้อมูลที่มีอยู่ อคติและข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลอาจกระตุ้นให้เกิดการสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย ซึ่งรวมถึงคำพูดแสดงความเกลียดชังโดยไม่รู้ตัว

นอกจากนี้ เมื่อเครื่องมือ AI เหล่านี้ก้าวหน้า ก็เกิดอันตรายจาก 'การปลอมแปลงอย่างล้ำลึก' โดยที่ AI เลียนแบบบุคลิกที่แท้จริง นำไปสู่เนื้อหาที่หลอกลวงและอาจเป็นอันตราย การเผยแพร่เนื้อหาที่เป็นอันตรายนี้และผลกระทบต่อการรับรู้ของสาธารณะถือเป็นข้อพิจารณาทางจริยธรรมที่สำคัญเมื่อใช้ Generative AI

กรณีทางประวัติศาสตร์แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงดังกล่าว:

• ChatGPT โดย OpenAI ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นหัวข้อข่าวในการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นอันตรายและไม่เหมาะสมต่อผู้ใช้
• กรณีของ ข่าวกรองสังเคราะห์แพร่กระจายข้อมูลเท็จ ในระหว่างการรณรงค์ทางการเมือง ทำให้เกิดเรื่องราวที่ทำให้เข้าใจผิด
• การเพิ่มขึ้นของ 'Deep Fakes' ก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรงต่อบุคคลผ่านรูปภาพและวิดีโอที่มีการดัดแปลง

การต่อสู้กับความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องมีกฎระเบียบของรัฐบาล การพัฒนากรอบการทำงานด้านจริยธรรม และมาตรฐานอุตสาหกรรม ผู้กำหนดนโยบายจำเป็นต้องกำหนดกฎหมายที่ชัดเจนเพื่อลงโทษการใช้ AI ในทางที่ผิด ในขณะที่นักพัฒนา AI จะต้องปฏิบัติตามหลักการทางจริยธรรม บรรทัดฐาน และแนวปฏิบัติสำหรับการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม

การเกี่ยวข้องกับการกลั่นกรองโดยมนุษย์เพื่อดูแลผลลัพธ์ของ AI ยังมีความสำคัญอย่างยิ่งในการควบคุมการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมและต่อสู้กับการแพร่กระจายของข้อมูลที่ผิดที่เป็นอันตราย

การคำนึงถึงแนวทางด้านจริยธรรมและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด ความโปร่งใส และความรับผิดชอบควรเป็นศูนย์กลางของความพยายามเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

2. การละเมิดลิขสิทธิ์และการเปิดเผยทางกฎหมาย

จากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย generative AI อาจลงเอยด้วยการใช้ข้อมูลหรือเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ นำไปสู่การละเมิดสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาและปัญหาทางกฎหมาย การขาดความชัดเจนเกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อมูลการฝึกอบรมหรือที่เรียกว่าแหล่งที่มาที่ไม่รู้จัก ทำให้เกิดความท้าทายมากขึ้น

เนื่องจากผลกระทบทางกฎหมายกำลังรอคอยผู้ที่ละเมิดกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา จึงอาจก่อให้เกิดความเสียหายทางการเงินและชื่อเสียงอย่างมีนัยสำคัญสำหรับธุรกิจ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับกฎหมายลิขสิทธิ์และสื่อสารข้อจำกัดและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการสร้าง AI เพื่อหลีกเลี่ยงการเปิดเผยทางกฎหมาย

พิจารณาสถานการณ์ที่ระบบ AI สร้างเพลงที่มีลักษณะใกล้เคียงกับเพลงที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่รู้ตัว สิ่งนี้อาจนำไปสู่การฟ้องร้อง ก่อให้เกิดความเสียหายต่อชื่อเสียงและการเงินขององค์กรที่เกี่ยวข้อง

การสร้างแนวทางแก้ไขปัญหานี้จำเป็นต้องมีมาตรการหลายประการ:

• การปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านลิขสิทธิ์ : การติดตามระบบ AI อย่างแข็งขันเพื่อไม่ให้ละเมิดลิขสิทธิ์งาน
• การแสดงที่มาและการระบุตัวตนที่ชัดเจน : ในกรณีที่มีองค์ประกอบที่มีลิขสิทธิ์ การระบุแหล่งที่มาและระบุองค์ประกอบที่มีลิขสิทธิ์จึงเป็นสิ่งสำคัญ
• ความคิดริเริ่มด้านข้อมูลโอเพ่นซอร์ส : การสนับสนุนและมีส่วนร่วมในความคิดริเริ่มที่สนับสนุนการใช้ชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สก็มีคุณค่าเช่นกัน
• การมีส่วนร่วมกับผู้ถือสิทธิ์ : การเจรจาอย่างเปิดเผยกับผู้ถือลิขสิทธิ์อาจคลี่คลายความเป็นไปได้ในการออกใบอนุญาต ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

อ่านเพิ่มเติม: จะตรวจจับการเขียนของ AI ได้อย่างไร

3. การรับรองความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลเป็นประเด็นสำคัญเมื่อทำงานร่วมกับ Generative AI เนื่องจากเทคโนโลยีนี้ดูดซึมและเรียนรู้จากชุดข้อมูลต่างๆ จึงรวมเอาข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) ไว้โดยไม่ได้ตั้งใจ การจัดการในทางที่ผิดหรือการใช้ข้อมูลนี้ในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นก่อให้เกิดภัยคุกคามร้ายแรงต่อความเป็นส่วนตัวส่วนบุคคล และด้วยเหตุนี้ จึงเป็นข้อกังวลหลักสำหรับองค์กรต่างๆ ความสามารถของ generative AI ในการประมวลผลและสร้างข้อมูลปริมาณมากตอกย้ำถึงความสำคัญของการนำกลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ซับซ้อนไปใช้

4. ความเสี่ยงจากการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

Generative AI แม้จะมีศักยภาพ แต่ก็สามารถเป็นแหล่งของการเปิดเผยข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจได้ บ่อยครั้งที่ระบบเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่มีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งเมื่อใช้โดยไม่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม ก็อาจเสี่ยงต่อการเปิดเผยได้ ตัวอย่างเช่น ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่มีประวัติทางการแพทย์ที่เป็นความลับอาจนำไปสู่การสร้างโปรไฟล์สังเคราะห์ที่คล้ายกับผู้ป่วยจริงโดยไม่ได้ตั้งใจ

การใช้ข้อมูลนี้โดยไม่ได้รับอนุญาตหรือการสร้างโปรไฟล์สังเคราะห์ที่แม่นยำอย่างน่าขนลุกถือเป็นข้อกังวลที่สำคัญ เนื่องจากอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว และอาจก่อให้เกิดผลทางกฎหมาย และกัดกร่อนความไว้วางใจของผู้ใช้ ซึ่งเป็นการละเมิดกฎระเบียบด้านการปกป้องข้อมูล เช่น GDPR

ความมุ่งมั่นที่จะพัฒนานโยบายที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นแนวหน้าในการป้องกันเหตุการณ์ดังกล่าว เมื่อรวมกับความโปร่งใสเกี่ยวกับการใช้และการควบคุมข้อมูลผู้ใช้และความยินยอมในการรวบรวมข้อมูล ขั้นตอนเหล่านี้สามารถนำเสนอโซลูชันที่มีประสิทธิภาพในการป้องกันการเปิดเผยข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ

อ่านเพิ่มเติม: วิธีสังเกตข้อความที่สร้างโดย AI

5. การขยายอคติที่มีอยู่และการเลือกปฏิบัติ

อคติมีอยู่ทุกที่ และระบบ AI ก็ไม่มีข้อยกเว้น อคติในระบบ AI อาจเป็นผลมาจากชุดข้อมูลอคติที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมหรืออคติของมนุษย์ที่ฝังอยู่ในระหว่างการสร้าง เนื่องจากรูปแบบที่มีอคติเหล่านี้ได้รับการเรียนรู้และทำซ้ำโดยระบบ AI จึงนำไปสู่ผลลัพธ์ที่บิดเบือน ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรมอย่างมาก

ตัวอย่างที่เน้นได้แก่:

• รายงาน อคติทางเพศในบอทผู้ช่วยเสียง ซึ่งสะท้อนถึงทัศนคติเหมารวมทางเพศที่แพร่หลายในสังคม
• กรณีทางประวัติศาสตร์ของ อคติทางเชื้อชาติในซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า ซึ่งแสดงให้เห็นการเลือกปฏิบัติทางเชื้อชาติ

6. ผลกระทบต่อบทบาทและขวัญกำลังใจของบุคลากร

ข้อพิจารณาทางจริยธรรมอีกประการหนึ่งในการใช้ generative AI อยู่ที่ผลกระทบต่อพนักงาน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าของ AI ก่อให้เกิดศักยภาพในการเปลี่ยนงาน ด้วยระบบ AI ที่สามารถปฏิบัติงานได้ในอัตราที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น อาจทำให้ความต้องการบทบาทของพนักงานบางตำแหน่งลดลงได้

มีการถกเถียงกันอย่างต่อเนื่องว่า AI สามารถแทนที่มนุษย์ได้หรือไม่ แม้ว่าระบบ AI จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์ในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ แต่ความสามารถของมนุษย์ในด้านความคิดสร้างสรรค์ ความฉลาดทางอารมณ์ และการตัดสินใจยังคงไม่มีใครเทียบได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้ลบล้างความเสี่ยงในการเคลื่อนย้าย โดยเฉพาะสำหรับงานที่ซ้ำซากและธรรมดา

เพื่อลดความเสี่ยงนี้ บริษัทควรลงทุนในการเพิ่มทักษะให้กับพนักงานของตน เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมการทำงานที่เปลี่ยนแปลงไป การสนับสนุนการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการยกระดับทักษะสามารถมอบเครื่องมือที่จำเป็นให้กับพนักงานเพื่อการเติบโตในสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI

อ่านเพิ่มเติม: วิธีหลีกเลี่ยง Google AI Detector

7. การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ข้อกังวลประการหนึ่งเกี่ยวกับ generative AI รวมถึงความท้าทายที่เกิดจากการปฏิบัติตามกฎระเบียบ บ่อยครั้งที่โมเดล Generative AI ไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น GDPR, HIPAA ซึ่งนำไปสู่ผลทางกฎหมายและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนถูกเปิดเผยโดยไม่ได้รับอนุญาตที่จำเป็นหรือการละเมิดความเป็นส่วนตัวเกิดขึ้น ผลสะท้อนกลับทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้นกับฝ่ายต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง

เพื่อตอบสนองความท้าทายเหล่านี้ องค์กรควรพิจารณาแนวปฏิบัติทางจริยธรรมต่อไปนี้:

• การติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด: กำหนดขั้นตอนในการติดตามและตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่จำเป็น
• AI ที่อธิบายได้: ปรับใช้โมเดลที่สามารถอธิบายได้และโปร่งใส ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจวิธีจัดการข้อมูลได้
• การใช้สิทธิผู้ใช้: ใช้ข้อกำหนดสำหรับผู้ใช้ในการเข้าถึง แก้ไข หรือลบข้อมูลส่วนบุคคลตามที่กำหนดโดยกฎระเบียบ เช่น GDPR

การใช้ขั้นตอนเหล่านี้สามารถรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งช่วยลดผลกระทบทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้น

8. ขาดความโปร่งใส

ระบบ AI ทั่วไปมักขาดความโปร่งใส ทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรม ความทึบของข้อมูลการฝึกอบรมและกระบวนการตัดสินใจในการพัฒนา AI ก่อให้เกิดความเสี่ยง รวมถึงโอกาสที่จะเกิดข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง การลอกเลียนแบบ การละเมิดลิขสิทธิ์ และเนื้อหาที่เป็นอันตราย

การขาดความโปร่งใสและศักยภาพในการโยกย้ายพนักงานเป็นประเด็นเพิ่มเติมที่องค์กรต่างๆ อาจจำเป็นต้องแก้ไข เพื่อให้มั่นใจว่ามีการใช้เทคโนโลยี generative AI อย่างมีจริยธรรม ตั้งแต่ผลกระทบทางจริยธรรมของการจัดการข้อมูลผู้ใช้ไปจนถึงอคติที่อาจเกิดขึ้นที่ซ่อนอยู่ภายใน ความโปร่งใสเป็นสิ่งสำคัญ สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขปัญหานี้เพื่อรักษาหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมและป้องกันการใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในทางที่ผิด

การรักษาความโปร่งใสในเทคโนโลยี generative AI ถือเป็นกุญแจสำคัญในการส่งเสริมความไว้วางใจและการใช้งานแอปพลิเคชัน generative AI อย่างรับผิดชอบ

อะไรคือความท้าทายในการตีความของ AI

ในส่วนที่เกี่ยวข้องกับ generative AI ความท้าทายสำคัญประการหนึ่งที่ต้องเผชิญคือความสามารถในการตีความของ AI ความทึบเบื้องหลังการทำงานของ 'กล่องดำ' ของ AI ทำให้ยากที่จะเข้าใจว่าเหตุใดจึงตัดสินใจบางอย่าง การติดตามกระบวนการตัดสินใจในระบบ AI มีความซับซ้อนเนื่องจากลักษณะการทำงานภายในที่มีมิติสูงและซับซ้อน

เมื่อพิจารณาถึงผลกระทบของอคติ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลใน AI การเน้นย้ำที่มากขึ้นคือความสำคัญของความสามารถในการอธิบายใน AI ความโปร่งใสในโมเดล AI ไม่เพียงแต่รับประกันความรับผิดชอบเท่านั้น แต่ยังส่งเสริมความไว้วางใจ และส่งเสริมการใช้งาน AI อย่างมีจริยธรรม

การเอาชนะความท้าทายนี้เรียกร้องให้มีความพยายามร่วมกันจากนักวิจัย นักพัฒนา และรัฐบาล โดยมุ่งเน้นที่การทำให้โมเดล AI สามารถตีความได้และโปร่งใสมากขึ้น แทนที่จะเพียงยอมรับผลลัพธ์ตามมูลค่าที่ตราไว้

ความสำคัญของแหล่งที่มาของข้อมูลที่ตรวจสอบย้อนกลับได้

เมื่อเผชิญกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่เพิ่มมากขึ้น ความโปร่งใสและการตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลจึงถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง การทราบที่มาและวงจรชีวิตของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพิจารณาความรับผิดชอบ ความไว้วางใจ และจริยธรรม

ช่วยพิจารณาว่าข้อมูลถูกรวบรวมอย่างไร จากแหล่งที่มาใด และนำไปใช้อย่างไร ความล้มเหลวในการติดตามแหล่งที่มาของข้อมูลอาจนำไปสู่ผลกระทบทางจริยธรรมที่ร้ายแรง เช่น การละเมิดความเป็นส่วนตัว อคติ และข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

เพื่อส่งเสริมที่มาของข้อมูลที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ ธุรกิจควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่พวกเขารวบรวมและใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมได้รับการจัดการและจัดทำเป็นเอกสารอย่างเหมาะสม ซึ่งรวมถึงการรักษาบันทึกโดยละเอียดของการรวบรวมข้อมูล การประมวลผล การใช้งาน และการจัดเก็บ ตลอดจนการใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวดเพื่อป้องกันการเข้าถึงหรือการรั่วไหลโดยไม่ได้รับอนุญาต

อ่านเพิ่มเติม: ภาพรวม AI เน้นโดย Google: การเปลี่ยนแปลงผลการค้นหา

บทสรุป

ในขณะที่ Generative AI ยังคงก้าวหน้าต่อไป ผลกระทบทางจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีนี้รับประกันความสนใจของเรา ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาไปจนถึงข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการกำหนดวิธีที่เราควบคุมศักยภาพของ Generative AI บุคคลและองค์กรต้องคำนึงถึงปัญหาเหล่านี้ในขณะที่ใช้และพัฒนาเทคโนโลยี AI แนวปฏิบัติด้านจริยธรรม กฎระเบียบของรัฐบาล ความโปร่งใส และการบูรณาการบุคลากรเป็นรากฐานสำคัญของการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ด้วยการจัดการกับข้อกังวลเหล่านี้โดยตรง เราสามารถก้าวไปสู่อนาคตที่มีการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ขับเคลื่อนนวัตกรรมโดยไม่ประนีประนอมต่อหลักจริยธรรม

คำถามที่พบบ่อย

generative AI สามารถนำมาใช้อย่างมีจริยธรรมได้อย่างไร?

Generative AI สามารถนำมาใช้อย่างมีจริยธรรมโดยการนำหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมที่ชัดเจนมาใช้ การใช้แหล่งข้อมูลและแนวปฏิบัติที่โปร่งใส การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การหลีกเลี่ยงอคติในการฝึกอบรมโมเดล การตรวจสอบข้อมูลที่เป็นเท็จ และการรับรองแหล่งที่มาอย่างเหมาะสมและการปฏิบัติตามกฎหมายลิขสิทธิ์

เหตุใดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลจึงมีความสำคัญเมื่อเทียบกับ generative AI

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากระบบ AI เจนเนอเรชั่นเรียนรู้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่บางครั้งอาจมีข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วย การดูแลจัดการข้อมูลนี้อย่างปลอดภัยจะป้องกันการใช้ในทางที่ผิดและรักษาความไว้วางใจของผู้ใช้

ธุรกิจสามารถดำเนินการขั้นตอนใดบ้างเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาด้านจริยธรรมเมื่อใช้ generative AI

ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาด้านจริยธรรมได้โดยการรักษาความโปร่งใส รับรองการปฏิบัติตามกฎหมายและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การจัดการกับอคติ การปฏิเสธความรับผิดชอบที่ชัดเจน การปรับปรุงการตีความแบบจำลอง และการส่งเสริมวัฒนธรรมของการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและการยกระดับทักษะในหมู่พนักงาน

อคติส่งผลต่อ Generative AI อย่างไร

อคติส่งผลกระทบต่อ generative AI เนื่องจากอาจส่งผลให้เอาต์พุตบิดเบี้ยวได้ หากชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีความเอนเอียง โมเดล AI จะเรียนรู้ความเอนเอียงเหล่านี้และสะท้อนกลับในผลลัพธ์ ซึ่งอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรม

ธุรกิจจะมั่นใจในความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายได้อย่างไรในขณะที่ใช้ generative AI

ความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายสามารถทำได้ผ่านการเปิดเผยอย่างเปิดเผยเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลและวิธีการฝึกอบรม การผสมผสานเทคนิค AI ที่อธิบายได้ยังช่วยเพิ่มความเข้าใจว่าแบบจำลองตัดสินใจอย่างไร ระบุและแก้ไขอคติในผลลัพธ์ได้