Algoritma Franken: Algoritma wis ilang

• Babagan Author:
• Jeneng panganggit

  Quantumrun Foresight
• April 12, 2023

Nalika algoritma machine learning (ML) dadi luwih maju, dheweke bisa sinau lan adaptasi karo pola ing set data gedhe dhewe. Proses iki, sing dikenal minangka "pembelajaran otonom," bisa nyebabake algoritma ngasilake kode utawa aturan dhewe kanggo nggawe keputusan. Masalah karo iki yaiku kode sing digawe dening algoritma bisa uga angel utawa ora bisa dingerteni manungsa, saengga angel nemtokake bias. 

Konteks Franken-Algoritma

Algoritma Franken ngrujuk marang algoritma (aturan sing ditindakake komputer nalika ngolah data lan nanggapi prentah) sing wis dadi rumit lan saling gegandhengan, mula manungsa ora bisa ngerteni maneh. Istilah kasebut minangka pangerten kanggo fiksi ilmiah Mary Shelley babagan "monster" sing digawe dening ilmuwan gila Dr. Frankenstein. Nalika algoritma lan kode minangka blok bangunan teknologi gedhe lan ngidini Facebook lan Google dadi perusahaan sing duwe pengaruh saiki, isih akeh babagan teknologi sing ora dingerteni manungsa. 

Nalika programer mbangun kode lan mbukak liwat piranti lunak, ML ngidini komputer ngerti lan prédhiksi pola. Nalika teknologi gedhe ngaku yen algoritma obyektif amarga emosi manungsa lan ora bisa diprediksi ora mengaruhi, algoritma kasebut bisa berkembang lan nulis aturane dhewe, nyebabake asil sing mbebayani. Kode sing diasilake dening algoritma kasebut asring rumit lan ora jelas, dadi angel kanggo peneliti utawa praktisi kanggo napsirake keputusan algoritma utawa ngenali bias apa wae sing ana ing proses nggawe keputusan algoritma. Pamblokiran dalan iki bisa nggawe tantangan sing signifikan kanggo bisnis sing ngandelake algoritma kasebut kanggo nggawe keputusan, amarga bisa uga ora bisa ngerti utawa nerangake alasane keputusan kasebut.

Dampak gangguan

Nalika Algoritma Franken dadi nakal, bisa dadi masalah urip lan pati. Conto yaiku kacilakan ing taun 2018 nalika mobil nyopir dhewe ing Arizona nabrak lan mateni wong wadon sing numpak sepedha. Algoritma mobil ora bisa ngenali kanthi bener minangka manungsa. Experts padha ambruk ing sabab ROOT saka kacilakan-apa mobil improperly programmed, lan apa algoritma dadi rumit banget kanggo kabecikan dhewe? Nanging, apa sing bisa disepakati para programer yaiku kudu ana sistem pengawasan kanggo perusahaan piranti lunak - kode etik. 

Nanging, kode etika iki dilengkapi sawetara pushback saka teknologi gedhe amarga ana ing bisnis adol data lan algoritma, lan ora bisa diatur utawa kudu transparan. Kajaba iku, pangembangan anyar sing nyebabake keprihatinan kanggo karyawan teknologi gedhe yaiku panggunaan algoritma ing militer, kayata kemitraan Google karo Departemen Pertahanan AS kanggo nggabungake algoritma ing teknologi militer, kayata drone otonom. Aplikasi iki nyebabake sawetara karyawan mundur lan para ahli nyatakake keprihatinan yen algoritma isih ora bisa ditebak kanggo digunakake minangka mesin mateni. 

Keprigelan liyane yaiku Franken-Algorithm bisa terus lan malah nambah bias amarga set data sing dilatih. Proses iki bisa nyebabake macem-macem masalah sosial, kalebu diskriminasi, ketimpangan, lan penahanan sing salah. Amarga risiko sing saya tambah akeh, akeh perusahaan teknologi wiwit nerbitake pedoman AI etika supaya transparan babagan cara ngembangake, nggunakake, lan ngawasi algoritma.

mbek luwih akeh kanggo Franken-Algoritma

Potensi implikasi kanggo Franken-Algoritma bisa uga kalebu:

• Pangembangan sistem otonom sing bisa nggawe keputusan lan tumindak tanpa pengawasan manungsa, nambah keprihatinan babagan tanggung jawab lan keamanan. Nanging, algoritma kasebut bisa nyuda biaya ngembangake piranti lunak lan robotika sing bisa ngotomatisasi tenaga kerja manungsa ing pirang-pirang industri. 
• Nliti liyane babagan carane algoritma bisa ngotomatisasi teknologi militer lan ndhukung senjata lan kendaraan otonom.
• Nambah tekanan kanggo pamrentah lan pimpinan industri kanggo ngetrapake kode etik lan peraturan algoritma.
• Algoritma Franken ora proporsional nyebabake klompok demografi tartamtu, kayata komunitas berpendapatan rendah utawa populasi minoritas.
• Algoritma Franken bisa nglestarekake lan nggedhekake diskriminasi lan bias ing pengambilan keputusan, kayata keputusan nyewa lan menehi utang.
• Algoritma iki digunakake dening cybercriminals kanggo ngawasi lan ngeksploitasi kelemahane ing sistem, utamane ing institusi finansial.
• Aktor politik nggunakake algoritma nakal kanggo ngotomatisasi kampanye pemasaran nggunakake sistem AI generatif kanthi cara sing bisa mangaruhi pendapat umum lan mimpin pemilihan.

Pitakon sing kudu dipikirake

• Kepiye carane algoritma bakal luwih berkembang ing mangsa ngarep?
• Apa sing bisa ditindakake pemerintah lan perusahaan kanggo ngontrol Algoritma Franken?