ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI ກໍາລັງເຕືອນກ່ຽວກັບການຈໍາແນກ AI Ageism ທີ່ບໍ່ມີການກວດສອບ

ຫນຶ່ງໃນປະເພດຂອງການຈໍາແນກທີ່ຖືກລະເລີຍທີ່ສຸດແລະລືມທັງຫມົດແມ່ນ ອາຍຸສູງສຸດ.

ອີງ​ຕາມ​ສະ​ມາ​ຄົມ​ຈິດ​ໃຈ​ອາ​ເມລິ​ກາ (APA): "ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ອາ​ເມລິ​ກາ 60 ແລະ​ອາ​ຍຸ​ສູງ​ອາ​ຍຸ​ແມ່ນ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ, ແຕ່​ສັງ​ຄົມ​ບໍ່​ໄດ້​ຮັບ​ເອົາ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ຜູ້​ສູງ​ອາ​ຍຸ" (APA, ຕິດ​ຕາມ​ກວດ​ກາ​ຈິດ​ຕະ​ສາດ​, ເຫຼັ້ມທີ 34, ຈໍານວນ 5). ນອກຈາກນັ້ນ, APA ເວົ້າເລື່ອງນີ້ວ່າ: "ບໍ່ວ່າຈະຕໍ່ສູ້ກັບແບບເດີມຂອງ 'geezer' ເກົ່າຫຼືພະຍາຍາມທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມສະເຫມີພາບໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ຜູ້ທີ່ມີອາຍຸ 60 ປີຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນກໍ່ມັກຈະພົບວ່າຕົນເອງເປັນຜູ້ຖືກເຄາະຮ້າຍຂອງອາຍຸສູງສຸດ" (ibid).

ຄໍານິຍາມທີ່ເປັນທາງການຕາມທີ່ອົງການອະນາໄມໂລກ (WHO) ກໍານົດໄວ້ນັ້ນ ແມ່ນວ່າ ອາຍຸສູງສຸດປະກອບດ້ວຍ:

• "Ageism ຫມາຍເຖິງ stereotypes (ວິທີທີ່ພວກເຮົາຄິດ), prejudice (ພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ສຶກແນວໃດ) ແລະການຈໍາແນກ (ວິທີທີ່ພວກເຮົາປະຕິບັດ) ຕໍ່ຄົນອື່ນຫຼືຕົນເອງໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸ" (WHO, ອາຍຸ: Ageism, ວັນທີ 2021 ມີນາ).

ສັງເກດເຫັນວ່າຄໍານິຍາມຂອງ WHO ອະນຸຍາດໃຫ້ອາຍຸສູງສຸດສາມາດກໍານົດໄດ້ທຸກອາຍຸບໍ່ວ່າຈະເປັນໄວຫນຸ່ມຫຼືອາຍຸ. ຕົວຢ່າງ, ເຈົ້າສາມາດຈື່ຈໍາສະຖານະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອາຍຸຕໍ່ຄົນຫນຸ່ມນ້ອຍເຊັ່ນ: ຂໍ້ສັງເກດໃນບ່ອນເຮັດວຽກວ່າຄົນງານໃໝ່ຍັງອ່ອນເກີນໄປທີ່ຈະສະເໜີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວຽກ ຫຼືວ່າເຂົາເຈົ້າຖືກປະຕິບັດໂດຍຜູ້ບໍລິຫານທີ່ມີລະດູການທີ່ສົມມຸດວ່າຄົນໜຸ່ມ. ມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວໃນບ່ອນເຮັດວຽກ.

ສໍາລັບການສົນທະນາໃນມື້ນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າຈະເນັ້ນໃສ່ອາຍຸສູງສຸດຕາມທີ່ມຸ້ງໄປຫາຜູ້ສູງອາຍຸ.

ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າອາຍຸສູງສຸດສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບຄົນຫນຸ່ມນ້ອຍແລະສໍາຄັນແມ່ນທຸກຄົນໃນທຸກໄວ. ທີ່ຖືກເວົ້າວ່າ, ຫຼາຍຄົນມັກຈະ construe ageism ແນໃສ່ຜູ້ສູງອາຍຸແລະ ergo ຂ້າພະເຈົ້າຈະກວມເອົາຮູບແບບສະເພາະຂອງການຈໍາແນກອາຍຸຢູ່ທີ່ນີ້ (yikes, ແມ່ນວ່າຄວາມເຕັມໃຈທີ່ຈະເນັ້ນຫນັກໃສ່ອາຍຸສູງສຸດໃນຕົວຂອງມັນເອງຍັງເປັນຕົວຢ່າງຂອງອາຍຸອື່ນ?).

ນັກວິຊາການຄົ້ນຄ້ວາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະແນະນໍາວ່າ realization ຂອງ ageism ເປັນປະກົດການທີ່ສົມຄວນສໍາລັບການສຶກສາແລະການວິເຄາະທີ່ໂດດເດັ່ນສາມາດ traced ກັບ coining ຂອງ. ອາຍຸສູງສຸດ ໂດຍທ່ານດຣ Robert Butler ທີ່ໄດ້ຮັບລາງວັນ Pulitzer ໃນບົດຄວາມຂອງລາວຂອງປີ 1969 ທີ່ມີຊື່ວ່າ “Age-Ism: ຮູບແບບຂອງ Bigotry ອີກອັນໜຶ່ງ” (ຕີພິມໃນ Gerontologist ໄດ້, ເຫຼັ້ມທີ 9, ຈໍານວນ 4). ລາງວັນ Pulitzer ຂອງລາວ ສຳ ລັບເລື່ອງບໍ່ເປັນນິຍາຍທົ່ວໄປໄດ້ມາ, ຕໍ່ມາ, ເກີດຂື້ນເປັນຜົນມາຈາກປື້ມບັນທຶກປະຫວັດສາດຂອງລາວປີ 1975. ເປັນຫຍັງຕ້ອງຢູ່ລອດ? ອາຍຸຢູ່ໃນອາເມລິກາ ແລະສໍາລັບການທີ່ garnered ຄວາມສົນໃຈທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ໃນເວລາຂອງຕົນ.

ໃນບົດເລື່ອງການບຸກເບີກຂອງ Butler ກ່ຽວກັບອາຍຸສູງສຸດ, ລາວໄດ້ເລົ່າເຖິງຮູບແບບການຈໍາແນກຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: ໂດຍອີງໃສ່ເຊື້ອຊາດ, ເພດ, ແລະອື່ນໆ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ນໍາເອົາຈຸດນີ້ (ໃນເວລານັ້ນ):

• "ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໃນໄວໆນີ້ພວກເຮົາອາດຈະຕ້ອງພິຈາລະນາຢ່າງຈິງຈັງຮູບແບບຂອງການໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ພວກເຮົາປະຈຸບັນມັກຈະເບິ່ງຂ້າມ: ການຈໍາແນກອາຍຸຫຼືອາຍຸ, ການລໍາອຽງໂດຍກຸ່ມອາຍຸຫນຶ່ງຕໍ່ກຸ່ມອາຍຸອື່ນໆ. ຖ້າຄວາມລຳອຽງດັ່ງກ່າວມີຢູ່, ມັນອາດຈະບໍ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໂດຍສະເພາະໃນອາເມລິກາ; ສັງຄົມທີ່ມີຄ່ານິຍົມຕາມປະເພນີ, ການກະ ທຳ, ພະລັງ, ແລະຄວາມແຂງແຮງຂອງໄວໜຸ່ມຫຼາຍກວ່າການຄິດ, ການສະທ້ອນ, ປະສົບການ, ແລະປັນຍາຂອງອາຍຸ?” (ອ້າງອີງຈາກບົດຄວາມປີ 1969 ຂອງລາວ).

ເພື່ອຊ່ວຍເນັ້ນຫນັກເຖິງຜົນກະທົບທີ່ມີອໍານາດແລະຄວາມເສຍຫາຍຂອງອາຍຸສູງສຸດ, Butler ໄດ້ກ່າວເຖິງເລື່ອງນີ້ທີ່ຮຸນແຮງແຕ່ບາງທີການສະທ້ອນທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້: "Age-ism ສະແດງອອກໃນຄໍາເວົ້າທີ່ເຍາະເຍີ້ຍກ່ຽວກັບ 'fogeys ເກົ່າ', ໃນຄວາມອ່ອນແອພິເສດຂອງຜູ້ສູງອາຍຸຕໍ່ກັບ muggings ແລະ. ການລັກລອບ, ໃນການຈໍາແນກອາຍຸໃນການຈ້າງງານທີ່ບໍ່ຂຶ້ນກັບຄວາມສາມາດຂອງບຸກຄົນ, ແລະໃນຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນໃນການຈັດສັນກອງທຶນຄົ້ນຄ້ວາ” (ibid).

Ageism ຍັງຈະເລີນຮຸ່ງເຮືອງຈົນເຖິງທຸກມື້ນີ້.

ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າເລື່ອງນີ້ເພື່ອວ່າເຈົ້າອາດຈະສົມມຸດວ່າຫຼັງຈາກຄໍາເວົ້າຂອງ Butler ໃນທ້າຍຊຸມປີ 1960 ແລະໃນຊຸມປີ 1970 ແລະຕໍ່ມາ, ພວກເຮົາເປັນສັງຄົມທີ່ຖືກລົບລ້າງຄວາມຍຸກສະໄຫມຢ່າງມະຫັດສະຈັນ. ບໍ່ດັ່ງນັ້ນ. ທ່ານສາມາດອ້າງເອົາການໂຕ້ຖຽງທີ່ສົມເຫດສົມຜົນວ່າພວກເຮົາມີອາຍຸຫຼາຍເທົ່າທີ່ພວກເຮົາໄດ້ເຮັດໃນອະດີດ, ບາງທີອາດເປັນຜົນມາຈາກປະຊາກອນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງມື້ນີ້ແລະອັດຕາສ່ວນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ເຫມາະສົມກັບການຈັດປະເພດ "ຜູ້ສູງອາຍຸ".

ແນ່ນອນ, ທ່ານຍັງສາມາດໂຕ້ແຍ້ງໄດ້ວ່າພວກເຮົາມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຄວາມເປັນອາຍຸຫຼາຍກວ່າໃນອະດີດ, ບວກກັບກົດໝາຍ ແລະຂໍ້ແນະນຳດ້ານຈັນຍາບັນຫຼາຍຂຶ້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກວດຫາ ແລະເອົາຊະນະການຈຳແນກອາຍຸ. ຫຼັກການແມ່ນວ່າເຖິງວ່າອາຍຸແມ່ນປັດຈຸບັນເປັນປັດໄຈທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້ຂອງຄວາມກັງວົນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຍັງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະບໍ່ມີອາຍຸສູງສຸດຢູ່ໃນໃຈຫຼືເຊື່ອວ່າອາຍຸສູງສຸດແມ່ນບໍ່ຮ້າຍແຮງຫຼືສົມຄວນທີ່ຈະເອົາໃຈໃສ່ກັບຮູບແບບອື່ນໆຂອງ. ການຈໍາແນກ.

ເຈົ້າ​ອາດ​ຈະ​ເວົ້າ​ວ່າ​ອາ​ຍຸ​ສູງ​ສຸດ​ຖືກ​ລະ​ເລີຍ​ແລະ​ລືມ​ເລືອກ​ຫນຶ່ງ​.

ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ແນວ​ໃດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ອາ​ຍຸ​ສູງ​ສຸດ​, ທ່ານ​ອາດ​ຈະ​ສົງ​ໃສ​.

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ອີງຕາມການ WHO, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດສາມຢ່າງເພື່ອຕ້ານກັບອາຍຸສູງສຸດ (ນີ້ແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຂ້ອຍ):

1) ວາງ​ນະ​ໂຍບາຍ ​ແລະ ກົດໝາຍ​ທີ່​ເໝາະ​ສົມ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ເອົາ​ຊະ​ນະ​ຜູ້​ອາຍຸ​ສູງ

2) ດໍາເນີນຄວາມພະຍາຍາມດ້ານການສຶກສາ ແລະຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ເຫມາະສົມກ່ຽວກັບອາຍຸສູງສຸດ

3) ປະຕິບັດການແຊກແຊງ intergenerational ທີ່ຕິດພັນກັບອາຍຸສູງສຸດ

ໃນຖານະເປັນສະບັບຫຍໍ້ຂອງຄໍາຖະແຫຼງການຕໍາແຫນ່ງຢ່າງເປັນທາງການຂອງ WHO, ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຂົາແນະນໍາ: "ນະໂຍບາຍແລະກົດຫມາຍສາມາດແກ້ໄຂການຈໍາແນກແລະຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸແລະປົກປ້ອງສິດທິມະນຸດຂອງທຸກໆຄົນ, ຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ. ກິດຈະກຳການສຶກສາສາມາດເພີ່ມຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ຂັບໄລ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດກ່ຽວກັບກຸ່ມອາຍຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລຳອຽງໂດຍການໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະຕົວຢ່າງທີ່ກົງກັນຂ້າມ. ການແຊກແຊງລະຫວ່າງປະເທດທີ່ນໍາເອົາຄົນລຸ້ນຕ່າງໆມາຮ່ວມກັນ, ສາມາດຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງລະຫວ່າງກຸ່ມແລະ stereotypes” (ຕໍ່ WHO ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງ).

ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະເພີ່ມອີກປັດໄຈໜຶ່ງໃນການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບການຮັບມືກັບອາຍຸສູງສຸດ.

ເຈົ້າ​ພ້ອມ​ແລ້ວ​ບໍ?

ທ່ານອາດຈະຕ້ອງນັ່ງລົງສໍາລັບການປະກາດນີ້.

ປັນຍາປະດິດ (AI).

ແມ່ນແລ້ວ, AI ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອປະກອບສ່ວນໄປສູ່ອາຍຸສູງສຸດແລະການຈໍາແນກໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸ.

ອັນນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ແປກໃຈ. AI ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈະຊ່ວຍຢ່າງກ້າຫານໃນການລົບລ້າງການປະຕິບັດການຈໍາແນກເຊັ່ນວ່າກ່ຽວຂ້ອງກັບອາຍຸສູງສຸດບໍ? ມັນແນ່ນອນວ່າເບິ່ງຄືວ່າ AI ຄວນເປັນຕົວຊ່ວຍແທນທີ່ຈະເປັນອຸປະສັກໃນການຫຼຸດຜ່ອນອາຍຸ. ດີ, ແຂວນໃສ່ຫມວກຂອງເຈົ້າ, ເພາະວ່າມັນປາກົດວ່າ AI ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ອາຍຸສູງສຸດຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ.

AI ສາມາດຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອບໍ່ພຽງແຕ່ໃຊ້ຄວາມສູງອາຍຸເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ AI ຍັງສາມາດສ້າງການໂຈມຕີໄປສູ່ການສົ່ງເສີມແລະແຜ່ຂະຫຍາຍອາຍຸ. ໃນປະເພດຂອງຮູບແບບການນໍາໃຊ້ສອງເທົ່າ, AI ທີ່ມີຄວາມກວ້າງຂວາງແລະຄວາມກວ້າງຂວາງຂອງຄອມພິວເຕີ້ສາມາດຂະຫຍາຍອາຍຸໃນແບບທີ່ພວກເຮົາບໍ່ເຄີຍຄິດມາກ່ອນ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາໃນໄລຍະຍາວຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການນໍາໃຊ້ສອງຄັ້ງຂອງ AI, ເຊິ່ງ AI ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ສໍາລັບສິ່ງທີ່ດີຫຼືມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບບໍ່ດີ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ທັງໝົດນີ້, ທັດສະນະຂອງຍຸກທີ່ອີງໃສ່ AI ຫຼື AI-empowered ເຮັດໃຫ້ມີການພິຈາລະນາກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI. ສໍາລັບການວິເຄາະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະກົດຫມາຍ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ສືບຕໍ່ເດີນຫນ້າແລະເປີດເຜີຍແນວຄວາມຄິດຈໍາແນກ AI ageism ແລະເບິ່ງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້.

ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການທໍາອິດວາງພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນບາງຢ່າງກ່ຽວກັບ AI ແລະໂດຍສະເພາະຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດຫມາຍ AI, ການເຮັດດັ່ງນັ້ນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຫົວຂໍ້ຂອງ AI ageism ຈະເປັນ contextual sensible.

ຄວາມຮັບຮູ້ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນແລະກົດຫມາຍ AI

ຍຸກທີ່ຜ່ານມາຂອງ AI ໄດ້ຖືກເບິ່ງໃນເບື້ອງຕົ້ນວ່າເປັນ AI ສໍາລັບທີ່ດີ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ AI ສໍາລັບການປັບປຸງຂອງມະນຸດ. ສຸດ heels ຂອງ AI ສໍາລັບທີ່ດີ ມາເຖິງການຮັບຮູ້ວ່າພວກເຮົາຍັງຈົມຢູ່ໃນ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ. ນີ້ຮວມເຖິງ AI ທີ່ຖືກວາງແຜນ ຫຼືປ່ຽນແປງຕົນເອງໃຫ້ເປັນການຈຳແນກ ແລະເຮັດໃຫ້ການເລືອກທາງຄຳນວນເຮັດໃຫ້ມີຄວາມລຳອຽງທີ່ບໍ່ເໝາະສົມ. ບາງຄັ້ງ AI ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນແບບນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ມັນເຂົ້າໄປໃນອານາເຂດທີ່ບໍ່ເຂົ້າໃຈນັ້ນ.

ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງ AI ໃນມື້ນີ້.

ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ພວກເຮົາບໍ່ມີອັນນີ້. ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າ AI sentient ຈະເປັນໄປໄດ້ຫຼືບໍ່. ບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າພວກເຮົາຈະບັນລຸ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ຫຼືວ່າ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຈະເກີດຂື້ນຢ່າງມະຫັດສະຈັນໂດຍທໍາມະຊາດໃນຮູບແບບຂອງ supernova ທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຄອມພິວເຕີ້ (ໂດຍປົກກະຕິເອີ້ນວ່າເປັນຄໍາດຽວ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ປະເພດຂອງ AI ທີ່ຂ້ອຍກໍາລັງສຸມໃສ່ປະກອບດ້ວຍ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ພວກເຮົາມີໃນມື້ນີ້. ຖ້າພວກເຮົາຕ້ອງການຄາດເດົາຢ່າງຈິງຈັງກ່ຽວກັບ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ການສົນທະນານີ້ອາດຈະໄປໃນທິດທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ສົມມຸດວ່າຈະເປັນຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດ. ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາວ່າ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກແມ່ນມັນສະ ໝອງ ທຽບເທົ່າກັບມະນຸດ. ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ, ເນື່ອງຈາກບາງການຄາດເດົາວ່າພວກເຮົາອາດຈະມີ AI ອັດສະລິຍະສູງ, ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າ AI ດັ່ງກ່າວສາມາດສິ້ນສຸດລົງໄດ້ສະຫລາດກວ່າມະນຸດ (ສໍາລັບການສໍາຫຼວດຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບ AI ອັດສະລິຍະສູງສຸດ, ເບິ່ງ ການຄຸ້ມຄອງຢູ່ທີ່ນີ້).

ຂ້ອຍຂໍແນະ ນຳ ຢ່າງແຂງແຮງວ່າພວກເຮົາເກັບສິ່ງຂອງລົງມາສູ່ໂລກແລະພິຈາລະນາ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນຄອມພິວເຕີ້ໃນມື້ນີ້.

ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ AI ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ບໍ່​ສາ​ມາດ “ຄິດ” ໃນ​ແບບ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​ເທົ່າ​ກັບ​ການ​ຄິດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານພົວພັນກັບ Alexa ຫຼື Siri, ຄວາມສາມາດໃນການສົນທະນາອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວມັນແມ່ນການຄິດໄລ່ແລະຂາດສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ຍຸກຫຼ້າສຸດຂອງ AI ໄດ້ນຳໃຊ້ຢ່າງກ້ວາງຂວາງຂອງ Machine Learning (ML) ແລະ Deep Learning (DL), ເຊິ່ງນຳໃຊ້ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄຳນວນ. ນີ້ໄດ້ນໍາໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີລັກສະນະຂອງ proclivities ຄ້າຍຄືມະນຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີລັກສະນະຂອງຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປແລະບໍ່ມີຄວາມປະຫລາດໃຈທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງຄວາມຄິດຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

ຈົ່ງລະມັດລະວັງຫຼາຍຕໍ່ການເປັນມະນຸດຂອງ AI ໃນມື້ນີ້.

ML/DL ແມ່ນຮູບແບບການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່. ວິທີການປົກກະຕິແມ່ນວ່າທ່ານລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວຽກງານການຕັດສິນໃຈ. ທ່ານປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຕົວແບບຄອມພິວເຕີ ML/DL. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານັ້ນຊອກຫາຮູບແບບທາງຄະນິດສາດ. ຫຼັງຈາກຊອກຫາຮູບແບບດັ່ງກ່າວ, ຖ້າພົບແລ້ວ, ລະບົບ AI ຈະໃຊ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນເມື່ອພົບກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່. ຫຼັງຈາກການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃຫມ່, ຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ "ເກົ່າ" ຫຼືຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງການຕັດສິນໃຈໃນປະຈຸບັນ.

ຂ້ອຍຄິດວ່າເຈົ້າສາມາດເດົາໄດ້ວ່ານີ້ໄປໃສ. ຖ້າມະນຸດທີ່ເຮັດຕາມແບບຢ່າງໃນການຕັດສິນໃຈນັ້ນໄດ້ລວມເອົາຄວາມລຳອຽງທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບຄວາມລຳອຽງ, ຄວາມຜິດຫວັງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນສະທ້ອນເຖິງເລື່ອງນີ້ໃນທາງທີ່ລະອຽດອ່ອນ ແຕ່ມີຄວາມສຳຄັນ. ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼືການຮຽນຮູ້ເລິກເລິກພຽງແຕ່ຈະພະຍາຍາມເຮັດແບບເລກຄະນິດສາດຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປຫຼືລັກສະນະຄວາມຮູ້ສຶກອື່ນໆຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ເຮັດດ້ວຍ AI ຕໍ່ຄົນ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ນັກພັດທະນາ AI ອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນ. ຄະນິດສາດ Arcane ໃນ ML/DL ອາດຈະເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະ ferret ອອກຄວາມລໍາອຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນປັດຈຸບັນ. ເຈົ້າຈະຫວັງຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະຄາດຫວັງວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ຈະທົດສອບຄວາມລໍາອຽງທີ່ອາດຈະຖືກຝັງໄວ້, ເຖິງແມ່ນວ່ານີ້ແມ່ນ trickier ກວ່າທີ່ມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າ. ໂອກາດອັນແຂງແກ່ນມີຢູ່ວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການທົດສອບຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າຈະມີອະຄະຕິທີ່ຍັງຝັງຢູ່ໃນຕົວແບບທີ່ກົງກັບຮູບແບບຂອງ ML/DL.

ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາສຸພາສິດທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼືບໍ່ມີຊື່ສຽງຂອງຂີ້ເຫຍື້ອໃນຂີ້ເຫຍື້ອ. ສິ່ງທີ່ເປັນ, ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມລໍາອຽງໃນ insidiously ໄດ້ຮັບ infused ເປັນຄວາມລໍາອຽງ submerged ພາຍໃນ AI ໄດ້. ການຕັດສິນໃຈຂອງສູດການຄິດໄລ່ (ADM) ຂອງ AI axiomatically ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ບໍ່ສະເຫມີພາບ.

ບໍ່​ດີ.

ທັງຫມົດນີ້ມີຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ທີ່ສໍາຄັນແລະສະເຫນີປ່ອງຢ້ຽມທີ່ເປັນປະໂຫຍດເຂົ້າໄປໃນບົດຮຽນທີ່ຖອດຖອນໄດ້ (ເຖິງແມ່ນວ່າກ່ອນທີ່ບົດຮຽນທັງຫມົດຈະເກີດຂື້ນ) ເມື່ອເວົ້າເຖິງການພະຍາຍາມສ້າງນິຕິກໍາ AI.

ນອກເຫນືອຈາກການໃຊ້ກົດລະບຽບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຍັງມີຄໍາຖາມທີ່ສອດຄ້ອງກັນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະມີກົດຫມາຍເພື່ອຄວບຄຸມການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆຂອງ AI. ກົດໝາຍໃໝ່ກຳລັງຖືກຮັດກຸມຢູ່ໃນລະດັບລັດຖະບານກາງ, ລັດ ແລະທ້ອງຖິ່ນ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂອບເຂດ ແລະລັກສະນະຂອງວິທີການ AI ຄວນຖືກວາງອອກ. ຄວາມ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ເພື່ອ​ຮ່າງ​ກົດ​ໝາຍ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ເປັນ​ໄປ​ເທື່ອ​ລະ​ກ້າວ. ຈັນຍາບັນ AI ເປັນຊ່ອງຫວ່າງທີ່ພິຈາລະນາ, ຢ່າງຫນ້ອຍ, ແລະເກືອບແນ່ນອນຈະລວມເຂົ້າກັບກົດຫມາຍໃຫມ່ເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍກົງ.

ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າບາງຄົນໂຕ້ຖຽງຢ່າງກ້າຫານວ່າພວກເຮົາບໍ່ຕ້ອງການກົດຫມາຍໃຫມ່ທີ່ກວມເອົາ AI ແລະກົດຫມາຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງພວກເຮົາແມ່ນພຽງພໍ. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ເຕືອນ​ລ່ວງ​ໜ້າ​ວ່າ ຖ້າ​ຫາກ​ພວກ​ເຮົາ​ອອກ​ກົດ​ໝາຍ AI ບາງ​ຂໍ້​ນີ້, ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຂ້າ​ໝີ​ທອງ​ໂດຍ​ການ​ຍຶດ​ໝັ້ນ​ຄວາມ​ກ້າວ​ໜ້າ​ຂອງ AI ທີ່​ໃຫ້​ຄວາມ​ໄດ້​ປຽບ​ທາງ​ສັງ​ຄົມ​ອັນ​ໃຫຍ່​ຫລວງ.

ໃນຄໍລໍາທີ່ຜ່ານມາ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາຄວາມພະຍາຍາມລະດັບຊາດແລະສາກົນຕ່າງໆເພື່ອຫັດຖະກໍາແລະອອກກົດຫມາຍຄວບຄຸມ AI, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ. ຂ້າພະເຈົ້າຍັງໄດ້ກວມເອົາຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນ AI ຕ່າງໆແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ປະເທດຕ່າງໆໄດ້ກໍານົດແລະຮັບຮອງເອົາ, ລວມທັງຄວາມພະຍາຍາມຂອງສະຫະປະຊາຊາດເຊັ່ນ: UNESCO ກໍານົດຈັນຍາບັນ AI ທີ່ເກືອບ 200 ປະເທດໄດ້ຮັບຮອງເອົາ, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ນີ້ແມ່ນລາຍການຫຼັກທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງມາດຖານ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ ຫຼືຄຸນລັກສະນະກ່ຽວກັບລະບົບ AI ທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຄົ້ນຫາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ອນຫນ້ານີ້:

• ຄວາມ​ໂປ່ງ​ໃສ
• ຄວາມຍຸຕິທຳ & ຄວາມຍຸດຕິທຳ
• ຄວາມບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ
• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
• ຜົນປະໂຫຍດ
• ເສລີພາບ & ການປົກຄອງຕົນເອງ
• ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
• ຄວາມຍືນຍົງ
• ກຽດຕິຍົດ
• ຄວາມສົມດຸນ

ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນຄວນຈະຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງຈິງຈັງໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI, ພ້ອມກັບຜູ້ທີ່ຄຸ້ມຄອງຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາ AI, ແລະແມ່ນແຕ່ສິ່ງທີ່ສຸດທ້າຍໄດ້ປະຕິບັດແລະຮັກສາລະບົບ AI.

ພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດຂອງ AI ທັງຫມົດຂອງການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ແມ່ນພິຈາລະນາຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເດັ່ນທີ່ສໍາຄັນນັບຕັ້ງແຕ່ສົມມຸດຕິຖານປົກກະຕິແມ່ນວ່າ "ພຽງແຕ່ coders" ຫຼືຜູ້ທີ່ດໍາເນີນໂຄງການ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບການປະຕິບັດຕາມແນວຄິດຂອງຈັນຍາບັນ AI. ດັ່ງທີ່ໄດ້ເນັ້ນໜັກໄວ້ກ່ອນນີ້, ມັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາບ້ານໜຶ່ງເພື່ອວາງແຜນ ແລະ ປະຕິບັດວຽກງານ AI, ແລະ ເພື່ອໃຫ້ໝູ່ບ້ານທັງໝົດຕ້ອງຮັບຮູ້ ແລະ ປະຕິບັດຕາມຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຍັງ​ບໍ່​ດົນ​ມາ​ນີ້​ໄດ້​ກວດ​ກາ​ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍສິດທິຂອງ AI ເຊິ່ງເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ເປັນທາງການຂອງເອກະສານທາງການຂອງລັດຖະບານສະຫະລັດທີ່ມີຊື່ວ່າ "Blueprint for a AI Bill of Rights: ເຮັດໃຫ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດເຮັດວຽກສໍາລັບປະຊາຊົນອາເມລິກາ" ເຊິ່ງເປັນຜົນມາຈາກຄວາມພະຍາຍາມເປັນເວລາຫນຶ່ງປີໂດຍຫ້ອງການນະໂຍບາຍວິທະຍາສາດແລະເຕັກໂນໂລຢີ (OSTP. ). OSTP ເປັນໜ່ວຍງານຂອງລັດຖະບານກາງທີ່ໃຫ້ບໍລິການໃຫ້ຄໍາແນະນໍາແກ່ປະທານາທິບໍດີອາເມຣິກາ ແລະຫ້ອງການບໍລິຫານຂອງສະຫະລັດກ່ຽວກັບດ້ານເທັກໂນໂລຍີ, ວິທະຍາສາດ ແລະວິສະວະກຳຕ່າງໆ ທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນແຫ່ງຊາດ. ​ໃນ​ຄວາມ​ໝາຍ​ດັ່ງກ່າວ, ທ່ານ​ສາມາດ​ເວົ້າ​ໄດ້​ວ່າ ຮ່າງ​ກົດໝາຍ​ວ່າ​ດ້ວຍ​ສິດທິ​ຂອງ AI ນີ້​ແມ່ນ​ເອກະສານ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ອະນຸມັດ​ແລະ​ຮັບຮອງ​ຈາກ​ທຳນຽບຂາວ​ຂອງ​ສະຫະລັດ​ທີ່​ມີ​ຢູ່​ແລ້ວ.

ໃນ​ບັນ​ຊີ​ລາຍ​ການ​ສິດ​ທິ AI, ມີ​ຫ້າ​ປະ​ເພດ​ແກນ​:

• ລະບົບທີ່ປອດໄພແລະມີປະສິດທິພາບ
• ການປົກປ້ອງການຈໍາແນກແບບວິທີ
• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ
• ແຈ້ງ​ການ​ແລະ​ຄໍາ​ອະ​ທິ​ບາຍ​
• ທາງເລືອກຂອງມະນຸດ, ການພິຈາລະນາ, ແລະການຫຼຸດລົງ

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ທົບ​ທວນ​ຄືນ​ລະ​ມັດ​ລະ​ວັງ​ຄໍາ​ສັ່ງ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​, ເບິ່ງ​ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ຕອນນີ້ຂ້ອຍໄດ້ວາງພື້ນຖານທີ່ເປັນປະໂຫຍດກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະກົດໝາຍ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາພ້ອມແລ້ວທີ່ຈະກ້າວເຂົ້າສູ່ຫົວຂໍ້ໃຫຍ່ຂອງອາຍຸທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI.

ຈົ່ງກຽມພ້ອມສໍາລັບການເດີນທາງທີ່ມີຂໍ້ມູນເປີດຕາ.

AI Ageism ຢູ່ທີ່ນີ້ແລະຕອນນີ້ຈົ່ງເບິ່ງ

ຄຳເຕືອນ ແລະຄຳຄິດເຫັນອັນສຳຄັນຈຳນວນໜຶ່ງກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະກ້າວເຂົ້າສູ່ຍຸກ AI ດ້ວຍຕີນທັງສອງເບື້ອງ.

ໃນເວລາທີ່ຂ້າພະເຈົ້າອ້າງເຖິງ AI ageism, ບາງຄັ້ງເລື່ອງໄດ້ຖືກຕີຄວາມຜິດທີ່ເບິ່ງຄືວ່າແນະນໍາວ່າປະຊາຊົນຈໍາແນກຕໍ່ AI ໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຕັ້ງໃຈທີ່ຈະກວມເອົານີ້. ຂ້ອຍຈະເພີ່ມວ່າມີການສຶກສາຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບວິທີການອາຍຸສາມາດເປັນປັດໃຈທີ່ບາງຄົນເລືອກໃຊ້ AI, ພ້ອມກັບວ່າພວກເຂົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄວ້ວາງໃຈຫຼືເຊື່ອໃນການນໍາໃຊ້ AI. ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການເບິ່ງຄໍລໍາກ່ອນຫນ້າຂອງຂ້ອຍທີ່ກວມເອົາຫົວຂໍ້ນັ້ນ.

ເປົ້າໝາຍຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ນີ້ແມ່ນເພື່ອກວດກາເບິ່ງວ່າ AI ສາມາດນຳມາສູ່ ຫຼື ກະຕຸ້ນຄວາມເຖົ້າແກ່ໄດ້ແນວໃດ.

ພວກເຮົາສາມາດນອນໃນທັນທີທັນໃດແນວຄິດຂອງ AI ທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງ "ສ່ວນບຸກຄົນ" ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອາຍຸຂອງຄົນຄືກັບວ່າ AI ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ອີງຕາມຂໍ້ສັງເກດກ່ອນຫນ້າຂອງຂ້ອຍວ່າພວກເຮົາບໍ່ມີ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ພວກເຮົາບໍ່ຈໍາເປັນໃນປັດຈຸບັນທີ່ຈະພິຈາລະນາວ່າ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຈະຖືກຈໍາແນກຕໍ່ຄົນໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸຂອງພວກເຂົາ. ຖ້າພວກເຮົາເຄີຍບັນລຸ AI ທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ແນ່ນອນວ່າມັນຈະມີ "ຄວາມຄິດ" ທີ່ຈໍາແນກເຊັ່ນນັ້ນ - ແຕ່ຖ້າພວກເຮົາບັນລຸ AI ອັດສະລິຍະມີສະເຫມີຫວັງວ່າມັນຈະສະຫລາດກວ່າມະນຸດແລະປະຕິເສດທຸກຮູບແບບຂອງການຈໍາແນກ (. ສົມມຸດວ່າ overlord AI ທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈສູງບໍ່ໄດ້ເລືອກທີ່ຈະລົບລ້າງມະນຸດຊາດທັງຫມົດ).

ຂໍໃຫ້ສົນທະນາກ່ຽວກັບອາຍຸນີ້ສຸມໃສ່ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຂອງມື້ນີ້.

AI ຍຸກສະໄໝປັດຈຸບັນສາມາດສ້າງຄວາມລຳຄານໄດ້ແນວໃດ?

ນັ້ນແມ່ນງ່າຍ-peasy ທີ່ຈະອະທິບາຍ.

ສົມມຸດວ່າບໍລິສັດຕັດສິນໃຈວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການສ້າງ AI ທີ່ຈະຊ່ວຍໃນການຈ້າງ. ຜູ້ພັດທະນາ AI ສືບຕໍ່ໃຊ້ Machine Learning ແລະ Deep Learning. ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ນີ້​, ໂຕນ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ຈາກ​ພາຍ​ໃນ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ມີ​ຢູ່​ຂອງ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ AI ໄດ້​. ການຈ້າງງານທັງໝົດທີ່ເຮັດໃນສີ່ສິບປີທີ່ຜ່ານມາຂອງປະຫວັດສາດຂອງບໍລິສັດແມ່ນໄດ້ຖືກບັນຈຸເຂົ້າໃນ ML/DL.

Voila, ຫຼັງຈາກປັບ ML / DL, ເຄື່ອງມືແມ່ນມີໃຫ້ສໍາລັບຜູ້ຈັດການທີ່ຊອກຫາການຈ້າງ. ຜູ້ຈັດການໃຫ້ຊີວະປະຫວັດຂອງຜູ້ສະຫມັກເຂົ້າໄປໃນເຄື່ອງມື AI. ເຄື່ອງມື AI ຖົ່ມອອກຄະແນນທີ່ບອກວ່າຜູ້ສະຫມັກແມ່ນສົມຄວນທີ່ຈະພິຈາລະນາສໍາລັບການຈ້າງ. ຖ້າຄະແນນຕໍ່າ, ຜູ້ຈັດການຄວນຈະປະຕິເສດຜູ້ສະຫມັກທັນທີ. ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເສຍເວລາກັບຄົນທີ່ AI "ແນະນໍາ" ບໍ່ຄຸ້ມຄ່າ.

ນີ້ໃນຕອນທໍາອິດເບິ່ງຄືວ່າເປັນການປະຫຍັດເວລາທີ່ດີສໍາລັບບໍລິສັດ. ບໍ່ມີການໝຸນວຽນຂອງລໍ້ອີກຕໍ່ໄປໂດຍການສຳຫຼວດຜູ້ສະໝັກທີ່ AI ມີການກວດສອບທາງຄະນິດສາດ ແລະ ຄອມພິວເຕີແມ່ນບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ໃນບໍລິສັດ. ຜູ້ຈັດການສາມາດນໍາໃຊ້ເວລາອັນມີຄ່າແລະຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາເພື່ອກວດກາພຽງແຕ່ຜູ້ສະຫມັກທີ່ໄດ້ຮັບຄະແນນສູງພຽງພໍໂດຍ AI. ຂະ​ບວນ​ການ​ວ່າ​ຈ້າງ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປັບ​ປຸງ​ຫຼາຍ​ເທົ່າ​ແລະ​ທຸກ​ຄົນ​ແມ່ນ​ມີ​ຄວາມ​ສຸກ​ທີ່​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ໄດ້​.

ຍົກເວັ້ນຜູ້ສະໝັກທີ່ມີອາຍຸເກີນ 60 ປີ.

ເມື່ອການກວດສອບ AI (ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງໂດຍລວມຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຄວາມສໍາຄັນຂອງການກວດສອບ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ແລະສໍາລັບການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບກົດຫມາຍວ່າຈ້າງ NYC ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການກວດສອບຄວາມລໍາອຽງ AI ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້), ການຄົ້ນພົບທີ່ຊັກຊ້າແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມ AI ບໍ່ໄດ້ລວມເອົາການຈ້າງຜູ້ທີ່ມີອາຍຸຫຼາຍກວ່າ 60 ປີ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບການຄິດໄລ່ທີ່ກົງກັນ "ພົບເຫັນ" ປະເພດຂອງປັດໃຈທີ່ມີປະໂຫຍດສໍາລັບການຖອນຕົວຜູ້ສະຫມັກ. ໃຜກໍຕາມທີ່ມີອາຍຸ 60 ປີຂຶ້ນໄປຈະໄດ້ຮັບຄະແນນຕໍ່າທີ່ສຸດໂດຍກົງ. ອີງໃສ່ປັດໃຈອາຍຸພຽງແຕ່, ຜູ້ສະຫມັກໄດ້ຮັບການກວດກາກ່ອນໂດຍ AI.

ບໍລິສັດຕັ້ງໃຈເຮັດສິ່ງນີ້ບໍ?

ອາດຈະບໍ່. ມັນອາດຈະເປັນວ່າບໍລິສັດຕະຫຼອດມາໄດ້ມີການຈໍາແນກອາຍຸທີ່ບໍ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ເປັນລາຍລັກອັກສອນທີ່ບິດເບືອນວັດທະນະທໍາ. ອັນນີ້ບໍ່ໄດ້ຖືກພິມອອກໃນປຶ້ມການຈ້າງງານໃດໆ. ບໍ່ມີໃຜເວົ້າອັນນີ້ດັງໆໃນເວລາດໍາເນີນຂະບວນການຈ້າງ. ຂໍ້​ມູນ​ປະ​ຫວັດ​ສາດ​ໄດ້​ສິ້ນ​ສຸດ​ລົງ​ເຖິງ​ການ​ຈັບ​ເອົາ​ຄວາມ​ລໍາ​ອຽງ​ນີ້​ຢ່າງ​ງຽບໆ.

ຂ້າ ພະ ເຈົ້າ ຢາກ ຈະ ເພີ່ມ ວ່າ ຄວາມ ເປັນ ໄປ ໄດ້ ອື່ນໆ ທີ່ ມີ ອະ ຄະ ຕິ ອາ ຍຸ overt ແມ່ນ ຍັງ ມີ ຄວາມ ກັງ ວົນ ໂດຍ ສະ ເພາະ ແມ່ນ. ໃນຄວາມຫມາຍນັ້ນ, AI ໄດ້ລົງຈອດຢູ່ໃນຄວາມລໍາອຽງດຽວກັນ, ການເຮັດດັ່ງນັ້ນໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງຄະນິດສາດແລະບໍ່ແມ່ນຍ້ອນຈຸດປະສົງການຂຽນໂປລແກລມຢ່າງແທ້ຈິງ.

ຂ້າພະເຈົ້າຢາກຈະເພີ່ມຈຸດເພີ່ມເຕີມທີ່ໄດ້ກ່າວມານີ້ວ່າມັນເປັນໄປໄດ້ແນ່ນອນສໍາລັບລະບົບ AI ທີ່ຈະເປັນ. ຕັ້ງໃຈ ໂຄງການສໍາລັບອາຍຸສູງສຸດ. ດັ່ງນັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະບໍ່ໄດ້ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ, ນັກພັດທະນາ AI ສາມາດຂຽນລະຫັດທີ່ປະກອບມີລັກສະນະຂອງອາຍຸ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ຜູ້ພັດທະນາ AI ອາດຈະຮູ້ວ່າພວກເຂົາກໍາລັງເຮັດແນວນັ້ນ, ຫຼືພວກເຂົາອາດຈະບໍ່ເຂົ້າໃຈວ່າວິທີການເຂົ້າລະຫັດຂອງພວກເຂົາແມ່ນນໍາເອົາອົງປະກອບຂອງອາຍຸເຂົ້າໄປໃນ AI.

ພວກ​ເຮົາ​ມີ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ເປັນ​ຮູບ​ຮ່າງ​ໂດຍ​ຄວາມ​ປາ​ຖະ​ຫນາ​ໂດຍ​ບໍ່​ກົງ​ຫຼື​ຊັດ​ເຈນ​:

• AI Implicit ປະຫວັດສາດ: AI ທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດກ່ຽວກັບອາຍຸ implicit
• AI Explicit ປະຫວັດສາດ: AI ທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດກ່ຽວກັບອາຍຸທີ່ຊັດເຈນ
• AI Implicit Coding: AI ທີ່ຖືກດໍາເນີນໂຄງການໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI ປະກອບມີລະຫັດອາຍຸ implicit
• AI Explicit Coding: AI ທີ່ຖືກດໍາເນີນໂຄງການໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI ປະກອບມີລະຫັດອາຍຸທີ່ຊັດເຈນ

ການລໍຖ້າທີ່ຈະເຮັດການກວດສອບ AI ຈົນກ່ວາດົນນານຫຼັງຈາກຄວາມເປັນຈິງຂອງການສ້າງຫຼືການນໍາໃຊ້ AI ດັ່ງກ່າວຈະເປັນບັນຫາສໍາລັບບໍລິສັດ. ເມື່ອ AI ໄດ້ຖືກ ນຳ ໃຊ້ແລ້ວ, ການສົມມຸດຕິຖານແມ່ນວ່າຜູ້ໃດຜູ້ ໜຶ່ງ ຈະຖືກ ຈຳ ແນກເປັນຜົນມາຈາກຍຸກສະ ໄໝ ໃນ AI. ຜູ້​ທີ່​ຖືກ​ຈໍາ​ແນກ​ຕໍ່​ຈາກ​ນັ້ນ​ສາ​ມາດ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ຕໍ່​ກັບ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ເສຍ​ຫາຍ​ເນື່ອງ​ຈາກ​ຄວາມ​ລໍາ​ອຽງ​ອາ​ຍຸ​ສູງ​ສຸດ.

ບໍລິສັດທີ່ບໍ່ມີການປະຕິບັດຮ່ວມກັນແມ່ນເປີດຕົນເອງກັບຄວາມສ່ຽງແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍ.

ລັກສະນະທີ່ຊັດເຈນຫນຶ່ງແມ່ນວ່າບໍລິສັດຈະໄດ້ຮັບການສູນເສຍຊື່ສຽງຫຼັງຈາກຄໍາເວົ້າທີ່ບໍລິສັດໄດ້ຖືກຈໍາແນກໂດຍອີງໃສ່ອາຍຸ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດວາງເດີມພັນວ່າການຟ້ອງຮ້ອງຈະເກີດຂຶ້ນ. ສິ່ງ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ແມ່ນ​ຕ້ອງ​ມີ​ຄ່າ​ໃຊ້​ຈ່າຍ​ໃນ​ການ​ປ້ອງ​ກັນ​ຫຼື​ຕໍ່​ມາ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ແກ້​ໄຂ.

ກົດໝາຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວສາມາດເຂົ້າມາຫຼິ້ນໄດ້, ພ້ອມກັບກົດໝາຍທີ່ເນັ້ນໃສ່ AI ໃໝ່ກວ່າ. ອາດ​ຈະ​ມີ​ການ​ກ່າວ​ຫາ​ທາງ​ອາ​ຍາ​ຕໍ່​ບໍ​ລິ​ສັດ ແລະ​ຜູ້​ບໍ​ລິ​ຫານ​ຂອງ​ຕົນ. ລັດ​ຖະ​ບານ​ສາ​ມາດ​ໃຊ້​ມາດ​ຕະ​ການ​ລະ​ບຽບ​ການ​ທັງ​ຫມົດ​ເພື່ອ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ແລະ​ການ​ແກ້​ໄຂ​ກັບ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ທີ່​ມີ​ການ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ການ​ຈໍາ​ແນກ​ອາ​ຍຸ​ສູງ​ສຸດ​ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້ AI ຂອງ​ຕົນ​. ໃນປັດຈຸບັນ, ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຂອງປະຊາຊົນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນການຈັບຫົວຂໍ້ຂ່າວ.

ຂ້ອຍເຮັດວຽກກັບຜູ້ບໍລິຫານຫຼາຍຄົນທີ່ເວົ້າວ່າພວກເຂົາຕົກໃຈຢ່າງສິ້ນເຊີງແລະບໍ່ຮູ້ວ່າ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອບັນຈຸອາຍຸ. ພວກເຂົາອ້າງວ່າພວກເຂົາອີງໃສ່ຜູ້ຜະລິດຊອບແວ AI ທັງຫມົດເພື່ອຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີແນວໂນ້ມການຈໍາແນກດັ່ງກ່າວ. ໃນຖານະເປັນຜູ້ບໍລິຫານທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່, ພວກເຂົາບໍ່ມີເວລາທີ່ຈະເບິ່ງລາຍລະອຽດດັ່ງກ່າວ.

ຂໍອະໄພ, ແຕ່ອັນນັ້ນຈະບໍ່ຕັດມັນເປັນຂໍ້ແກ້ຕົວ.

"ຂ້ອຍບໍ່ຮູ້" ແບບດັ້ງເດີມຫຼື "ຂ້ອຍບໍ່ມີຄວາມຄິດ" ຄົງຈະບໍ່ໃຫ້ທ່ານມີບັດອອກຈາກຄຸກ. ຖ້າ AI ຖືກ ນຳ ໃຊ້ພາຍໃຕ້ໂມງຂອງເຈົ້າ, ເຈົ້າເປັນເຈົ້າຂອງມັນ. ຖ້າ AI ໄດ້ຖືກວາງໄວ້ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຂຶ້ນເຮືອ, ທ່ານຍັງຄົງເປັນເຈົ້າຂອງມັນ. ການເດີມພັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານແມ່ນເພື່ອໃຫ້ມີການກວດສອບ AI ທັນທີ.

ອີກດ້ານໜຶ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບປະກັນວ່າມີຄວາມລຳອຽງກ່ຽວກັບອາຍຸຂອງ AI ໄດ້ຖືກກວດພົບ ແລະລຶບອອກ. ສໍາລັບບັນດາທ່ານທີ່ມີໃບອະນຸຍາດຫຼືຊື້ຊຸດການຈ້າງງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ HR ປະເພດໃດກໍ່ຕາມ, ຈົ່ງເຮັດຄວາມດຸຫມັ່ນຂອງເຈົ້າຢູ່ດ້ານຫນ້າຂອງສິ່ງຕ່າງໆ. ດີກວ່າທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນກ່ອນທີ່ມ້າຈະອອກຈາກ barn ແລ້ວ.

AI ageism ສາມາດມີຢູ່ໃນຫຼາຍວິທີທາງອື່ນເຊັ່ນກັນ.

ຕົວຢ່າງຂອງຂ້ອຍມາເຖິງຕອນນັ້ນແມ່ນກ່ຽວກັບການຈ້າງ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວແມ່ນ, ມີໂອກາດອື່ນໆຫຼາຍທີ່ຈະອອກກໍາລັງກາຍອາຍຸໃນບໍລິສັດ. ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບເວລາເຮັດການສົ່ງເສີມການ? ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈວ່າຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຫຼືຜົນປະໂຫຍດຂອງບໍລິສັດພິເສດອື່ນໆ? ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບການປົດຕໍາແຫນ່ງ?

ການນໍາໃຊ້ AI ສໍາລັບປະເພດຂອງການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດວຽກແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງແລະແຫຼ່ງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຂອງ AI ageism.

ສັງເກດເຫັນວ່າຂ້ອຍເວົ້າວ່າ AI ageism ສາມາດຖືກເຊື່ອງໄວ້. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ນີ້ແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນລັກສະນະທີ່ບໍ່ ໜ້າ ເຊື່ອທີ່ສຸດຂອງການໃຊ້ AI ແລະທ່າແຮງດ້ານອາຍຸຂອງມັນ. ຜູ້ຈັດການຂອງມະນຸດທີ່ສະແດງແນວໂນ້ມອາຍຸສູງສຸດອາດຈະຖືກຈັບໄດ້. ລະບົບ AI ທີ່ເປັນກ່ອງດໍາອາດຈະເຮັດແນວນັ້ນແລະຍັງບໍ່ມີໃຜເປັນສ່ວນຕົວກັບວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຍາວເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (ເອີ້ນວ່າ XAI), ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບ AI Ageism ສຸດທ້າຍໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈທີ່ອຸທິດຕົນ

ທ່ານສາມາດຊອກຫາບາງສ່ວນຂອງຄວາມພະຍາຍາມຄົ້ນຄ້ວາກ່ຽວກັບອາຍຸຂອງ AI ຢູ່ທີ່ນີ້ຫຼືບ່ອນນັ້ນ, ແຕ່ໂດຍແລະຂະຫນາດໃຫຍ່, ຫົວຂໍ້ໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າໃນການສຶກສາການປະຕິບັດການຈໍາແນກ AI ໂດຍລວມ.

ການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາທີ່ອຸທິດໃຫ້ຫົວຂໍ້ AI ageism ສະຫນອງ springboard ທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນການຕິດຕາມພື້ນທີ່ທີ່ຈໍາເປັນແລະການຂະຫຍາຍຕົວນີ້. ມີຄວາມສົງໃສເລັກນ້ອຍວ່າອາຍຸຂອງ AI ຈະຮ້າຍແຮງຂຶ້ນແລະຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ. ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າເລື່ອງນີ້ເພາະວ່າມີຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ຮູ້ວ່າມັນມີຢູ່, ແລະເນື່ອງຈາກການແຜ່ກະຈາຍຂອງ AI ທີ່ສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍອອກໄປແລະກາຍເປັນທົ່ວໆໄປຕະຫຼອດຊີວິດຂອງພວກເຮົາ.

ໃນການສຶກສາທີ່ສໍາຄັນທີ່ຈັດພີມມາໃນ AI & ສັງຄົມ ຫົວຂໍ້ "AI Ageism: ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການສຶກສາການຈໍາແນກອາຍຸແລະການຍົກເວັ້ນໃນສັງຄົມດິຈິຕອນ," ນັກຄົ້ນຄວ້າ Justyna Stypinska ເວົ້າວ່າ:

• "ຄວາມຍຸກຂອງ AI ສາມາດຖືກກໍານົດວ່າເປັນການປະຕິບັດແລະອຸດົມການທີ່ປະຕິບັດຢູ່ໃນພາກສະຫນາມຂອງ AI, ເຊິ່ງຍົກເວັ້ນ, ຈໍາແນກ, ຫຼືລະເລີຍຜົນປະໂຫຍດ, ປະສົບການ, ແລະຄວາມຕ້ອງການຂອງປະຊາກອນສູງອາຍຸແລະສາມາດສະແດງອອກໃນຫ້າຮູບແບບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ: (1) ຄວາມລໍາອຽງຂອງອາຍຸໃນ algorithms. ແລະຊຸດຂໍ້ມູນ (ລະດັບດ້ານວິຊາການ), (2) ຮູບແບບອາຍຸ, ຄວາມລໍາອຽງແລະອຸດົມການຂອງນັກສະແດງໃນ AI (ລະດັບບຸກຄົນ), (3) ການເບິ່ງບໍ່ເຫັນຂອງອາຍຸໃນການສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI (ລະດັບການສົນທະນາ), (4) ຜົນກະທົບຈໍາແນກຂອງການນໍາໃຊ້ AI ເຕັກໂນໂລຊີກ່ຽວກັບກຸ່ມອາຍຸທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ລະດັບກຸ່ມ), (5) ການຍົກເວັ້ນເປັນຜູ້ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI, ບໍລິການ ແລະຜະລິດຕະພັນ (ລະດັບຜູ້ໃຊ້)” (ບົດຄວາມຈັດພີມມາອອນໄລນ໌ເດືອນຕຸລາ 3, 2022).

ຫ້າປະເພດຂອງຮູບແບບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຂອງ AI ageism ແມ່ນກອບທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຄິດກ່ຽວກັບວິທີການກວດສອບແລະໃນທີ່ສຸດກໍ່ຕໍ່ສູ້ກັບ AI ageism ໃນທຸກຮູບຮ່າງແລະຂະຫນາດ.

ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ພິຈາລະນາວິທີການ AI ໄດ້ຖືກອອກແບບໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ສູງອາຍຸແລະຍັງອາດຈະເຮັດໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ມັນຫມາຍເຖິງການສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ສອດຄ້ອງກັນຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ແມ່ນເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນໃນຂົງເຂດການຂົນສົ່ງເຊັ່ນ: ການມາເຖິງຂອງລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ອີງໃສ່ AI ກໍາລັງເປົ້າຫມາຍຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອ (ເບິ່ງຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍກວມເອົາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້). ເຊັ່ນດຽວກັນ, ມີອັນທີ່ເອີ້ນວ່າທີ່ຢູ່ອາໃສອັດສະລິຍະທີ່ປະກອບດ້ວຍທີ່ຢູ່ອາໄສທີ່ຖືກຫລອກລວງເພື່ອໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອສະເພາະແກ່ຜູ້ສູງອາຍຸ. ແລະອື່ນໆ.

ຕາມຄໍາເວົ້າຂອງ Stypinska: "ຂ້າພະເຈົ້າໂຕ້ຖຽງວ່າປະຊາກອນຜູ້ສູງອາຍຸແມ່ນກຸ່ມຫນຶ່ງແລະປະເພດສັງຄົມທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກຍົກເວັ້ນຈາກຂະບວນການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ AI ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເບິ່ງບໍ່ເຫັນໃນການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ, ລວມ, ແລະຍຸດຕິທໍາ AI". (ບົດຄວາມທີ່ອ້າງເຖິງຂ້າງເທິງ).

ເປັນຄວາມຈິງເກີນໄປ.

ໜ້າເສຍໃຈແທ້ໆ.

ສໍາລັບພວກທ່ານທີ່ອາດຈະຄິດວ່າໃນປັດຈຸບັນທ່ານບໍ່ໄດ້ຂຶ້ນກັບອາຍຸ, ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາໄປໂດຍເນັ້ນໃສ່ຜູ້ສູງອາຍຸແລະວ່າທ່ານມີອາຍຸຕ່ໍາກວ່າ, ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານອາດຈະເບິ່ງບໍ່ສົນໃຈວ່ານີ້ແມ່ນ ' t ຫົວຂໍ້ກ່ຽວກັບ radar ຂອງທ່ານ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະຮຽກຮ້ອງອີກເທື່ອຫນຶ່ງຄໍາເວົ້າຂອງ Stypinska ກ່ຽວກັບອາຍຸທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້ເປັນຄວາມກັງວົນສໍາລັບພວກເຮົາທຸກຄົນ: "Ageism, ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ແມ່ນຄວາມລໍາອຽງດຽວທີ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸກໆຄົນ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນເພດ, ເຊື້ອຊາດ, ຫຼືລັກສະນະອື່ນໆຂອງພວກເຂົາ. ເຖິງວ່າຈະມີລັກສະນະຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງຂອງມັນ, ມັນຍັງເປັນປະເພດຂອງການຈໍາແນກ, ເຊິ່ງບໍ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໄດ້ງ່າຍວ່າເປັນການມີເພດສໍາພັນຫຼືການຈໍາແນກເຊື້ອຊາດຍ້ອນວ່າມັນມັກຈະດໍາເນີນການໃນລັກສະນະທີ່ອ່ອນໂຍນ, ແຕ່ມີຄວາມຮຸນແຮງກວ່າ” (ບົດຄວາມທີ່ອ້າງເຖິງຂ້າງເທິງ).

Ageism ແມ່ນມາສໍາລັບທ່ານ, ມື້ຕໍ່ມື້.

ອາຍຸຂອງ AI ອາດຈະສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, ມື້ຕໍ່ມື້.

ໂດຍເຫດຜົນກົງໄປກົງມາ, AI ageism ອາດຈະຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ແລະ indubitably ຈະມາສໍາລັບທ່ານ.

ນັ້ນແມ່ນບາງທີອາດເປັນການປຸກສໍາລັບບາງຄົນ.

ສະຫຼຸບ

ຂ້ອຍບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະເບິ່ງຄືວ່າຂ້ອຍກໍາລັງພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃດຢ້ານເຂົ້າໄປໃນການຮັບຮູ້ຂອງ AI ageism. ຄວາມຈິງແລ້ວແມ່ນວ່າ AI ageism ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນບໍ່ຮູ້ຈັກ, ແລະພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງເຮັດສິ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນກາຍເປັນຫົວຂໍ້ທາງຫນ້າແລະສູນກາງໃນເວລາທີ່ພິຈາລະນາຫຼາຍວິທີການທີ່ AI ຈະປະຕິບັດການຈໍາແນກ.

AI ຂອງມື້ນີ້ບໍ່ໄດ້ເຮັດສິ່ງນີ້ໃນຄວາມສາມາດທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ.

AI ເຮັດສິ່ງນີ້ເພາະວ່າພວກເຮົາສ້າງຫຼືອະນຸຍາດໃຫ້ AI ສະກັດກັ້ນອາຍຸຫຼືການປັບຕົວຕົນເອງເພື່ອສັກຢາອາຍຸ, ຄະນິດສາດແລະຄອມພິວເຕີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ຍັງມີເສັ້ນທາງອາຍຸທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ຕ່າງໆ, ດັ່ງທີ່ສັງເກດເຫັນໃນຫ້າວິທີຂອງກອບທີ່ສັງເກດເຫັນ.

ຜູ້ທີ່ເຂົ້າໄປໃນ AI ຄວນຄິດກ່ຽວກັບແລະຂັດແຍ້ງກັບ AI ageism. ຜູ້ທີ່ຢູ່ນອກ AI ຄວນຈະໄດ້ຮັບແຈ້ງກ່ຽວກັບແລະຊອກຫາການຕໍ່ສູ້ກັບ AI ageism. ນີ້ແມ່ນຫົວຂໍ້ "ທີ່ບໍ່ມີອາຍຸ" ໃນມັນກວມເອົາພວກເຮົາທຸກຄົນ.

ຄວາມຫວັງຂອງຂ້ອຍແມ່ນວ່າເຈົ້າຈະໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈທີ່ຈະຫລີກລ້ຽງການເກີດ AI ageism ຫຼືເຂົ້າຮ່ວມໃນຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອອະທິບາຍວ່າ AI ageism ແມ່ນຫຍັງແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນເປັນຄວາມພະຍາຍາມຂອງຈຸດສຸມທີ່ມີຈຸດປະສົງແລະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແກ້ໄຂຢ່າງຕັ້ງໃຈແລະຍືນຍົງ.

ຂ້ອຍຈະພະຍາຍາມສິ້ນສຸດການສົນທະນານີ້ດ້ວຍບັນທຶກທີ່ເບົາບາງກວ່າ.

ນັກວິຈານຄົນທີ່ມີຊື່ສຽງ Will Rogers ກ່າວກ່ຽວກັບຄວາມສູງອາຍຸວ່າ: "ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າມາຮອດຈຸດເວລາທີ່ເຈົ້າເຊົາຕົວະກ່ຽວກັບອາຍຸຂອງເຈົ້າແລະເລີ່ມເວົ້າໂອ້ອວດກ່ຽວກັບມັນ."

ເພື່ອພະຍາຍາມແລະຮັບມືກັບອາຍຸຂອງ AI ໃນທຸກມື້ນີ້, ທ່ານເກືອບຈະຕ້ອງຄິດຜິດຫຼືປິດບັງອາຍຸຂອງທ່ານ, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ AI ອາດຈະຕິດຢູ່ໃນທ່ານໃນທາງລົບແລະລໍາອຽງ. ບົນພື້ນຖານການຈໍາແນກຕົວແທນ, AI ອາດຈະຄາດຄະເນອາຍຸຂອງເຈົ້າແລະຕິດຕາມເຈົ້າຄືກັນ (ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບການຈໍາແນກຕົວແທນຂອງ AI, ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ເວລາທີ່ຈະນໍາເອົາ AI ageism ເຂົ້າໄປໃນຈຸດເດັ່ນ.

ໃຫ້ຕັ້ງເປົ້າໝາຍເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ AI ageism ໄດ້ຮັບການກິນເບັ້ຍບໍານານດົນກ່ອນທີ່ມັນຈະຕິດຢູ່ໃນຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບຂອງມັນ.