ໃຫ້ຄວາມຄິດທີ່ຫນັກແຫນ້ນກັບ AI ແລະການຮັບຮູ້ຕົນເອງ, ປະສົມປະສານກັບພຶດຕິກໍາແລະຈັນຍາບັນຂອງ AI.
getty
ເຈົ້າຮູ້ຕົນເອງບໍ?
ຂ້າພະເຈົ້າຈະ bet ວ່າທ່ານເຊື່ອວ່າທ່ານແມ່ນ.
ສິ່ງນັ້ນແມ່ນ, ຄາດວ່າ, ຈໍານວນຫນ້ອຍຂອງພວກເຮົາແມ່ນໂດຍສະເພາະແມ່ນຕົນເອງຮູ້. ມັນມີຂອບເຂດ ຫຼືລະດັບຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງ ແລະພວກເຮົາທຸກຄົນມີຄວາມໝາຍແຕກຕ່າງກັນໃນການຮູ້ຕົວເຮົາເອງຢ່າງສະຫຼາດ. ເຈົ້າອາດຄິດວ່າເຈົ້າຮູ້ຈັກຕົນເອງຢ່າງເຕັມທີ ແລະພຽງແຕ່ເປັນພຽງໜ້ອຍດຽວເທົ່ານັ້ນ. ເຈົ້າອາດຈະຮູ້ຕົວເລັກນ້ອຍ ແລະຮູ້ວ່ານັ້ນແມ່ນສະພາບຈິດໃຈຂອງເຈົ້າ.
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຢູ່ໃນພາກສ່ວນສູງສຸດຂອງ spectrum, ທ່ານອາດຈະເຊື່ອວ່າທ່ານມີຄວາມຮູ້ຈັກຕົນເອງຢ່າງເຕັມທີ່ແລະແນ່ນອນແມ່ນກ່ຽວກັບການຮູ້ຈັກຕົນເອງໂດຍກົງໄປກົງມາ. ດີສໍາລັບເຈົ້າ.
ເວົ້າເຖິງອັນໃດ, ອັນໃດທີ່ມັນເຮັດໄດ້ ຮູ້ຈັກຕົນເອງຢ່າງຍິ່ງ?
ອີງຕາມການວິໄຈທີ່ລົງໃນ ໜັງ ສືພິມ The Harvard Business Review (HBR) ໂດຍ Tasha Eurich, ລາຍງານວ່າທ່ານສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ດີກວ່າ, ທ່ານມີຄວາມຫມັ້ນໃຈໃນການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ, ທ່ານມີຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນຄວາມສາມາດໃນການສື່ສານຂອງທ່ານ, ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ (ຕໍ່ບົດຄວາມທີ່ມີຫົວຂໍ້ວ່າ "ຄວາມຮັບຮູ້ຂອງຕົນເອງແມ່ນຫຍັງ (ແລະແນວໃດ? ເພື່ອປູກຝັງມັນ).” ປັດໃຈໂບນັດແມ່ນວ່າຜູ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ຕົນເອງທີ່ເຂັ້ມງວດໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໂກງ, ລັກ, ຫຼືຕົວະ, ໃນຄວາມຫມາຍນັ້ນ, ມີການຫລີກລ້ຽງການເປັນຄົນຂີ້ຕົວະຫຼືຄົນຂີ້ຕົວະ ພະຍາຍາມທີ່ຈະເປັນມະນຸດທີ່ດີກວ່າແລະປະກອບມະນຸດອື່ນໆຂອງທ່ານ.
ການສົນທະນາທັງຫມົດນີ້ກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ຕົນເອງເຮັດໃຫ້ເກີດຄໍາຖາມທີ່ຊັດເຈນ, ຄື, ຄໍາວ່າການຮັບຮູ້ຕົນເອງຫມາຍເຖິງຫຍັງ. ເຈົ້າສາມາດຊອກຫາຄຳນິຍາມ ແລະ ການຕີຄວາມໝາຍອັນຫຼາກຫຼາຍກ່ຽວກັບຄວາມຊັບຊ້ອນໄດ້ ແລະພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າການກໍ່ສ້າງທີ່ເສີຍໆ ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການຮູ້ຈັກຕົນເອງ. ບາງຄົນຈະເຮັດໃຫ້ເລື່ອງງ່າຍໂດຍການແນະນຳວ່າ ການຮັບຮູ້ຕົນເອງປະກອບດ້ວຍການຕິດຕາມຕົວຂອງເຈົ້າເອງ, ຮູ້ວ່າຕົນເອງເປັນແນວໃດ. ເຈົ້າຮູ້ຢ່າງຈິງຈັງກັບຄວາມຄິດ ແລະການກະທໍາຂອງເຈົ້າເອງ.
ສົມມຸດວ່າ, ເມື່ອບໍ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງ, ບຸກຄົນຈະບໍ່ຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຮັດ, ຫຼືຍ້ອນຫຍັງ, ແລະຍັງບໍ່ຮູ້ສິ່ງທີ່ຄົນອື່ນເວົ້າກ່ຽວກັບພວກເຂົາ. ຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າໄດ້ພົບກັບຄົນທີ່ເປັນແບບນີ້.
ບາງຄົນປະກົດວ່າເດີນໄປໃນໂລກນີ້ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຄຶດເຖິງສິ່ງທີ່ຕົນເອງກຳລັງເຮັດ, ແລະບໍ່ມີລັກສະນະທີ່ຄົນອື່ນເວົ້າເຖິງພວກເຂົາ. ຂ້ອຍເດົາວ່າເຈົ້າສາມາດໂຕ້ແຍ້ງໄດ້ວ່າເຂົາເຈົ້າເປັນຄືກັບການສາກໄຟແບບຫົວລົງໃນຮ້ານຂາຍເຄື່ອງທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ປົກກະຕິແລ້ວພວກເຮົາມັກຈະເຊື່ອວ່າງົວບໍ່ຮູ້ວ່າມັນກໍາລັງເຮັດຫຍັງແລະຍັງລືມທັດສະນະຄະຕິຂອງຄົນອື່ນເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າຄົນອື່ນພະຍາຍາມຫຼອກລວງຫຼືທໍາລາຍສິ່ງມີຊີວິດທີ່ບໍ່ມີສະຕິ.
ມັນໄດ້ຖືກກ່າວວ່າການຮັບຮູ້ຕົນເອງສາມາດ recursive ບາງຢ່າງ.
ໃຫ້ຂ້ອຍແຕ້ມຕົວຢ່າງເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນການເອີ້ນຄືນນີ້. ທ່ານຢູ່ໃນທ່າມກາງການເບິ່ງວິດີໂອແມວທີ່ຂ້ອນຂ້າງດູດຊຶມຢູ່ໃນໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງທ່ານ (ທຸກຄົນເຮັດແບບນີ້, ມັນເບິ່ງຄືວ່າ). ບາງຄົນຈະບໍ່ມີຄວາມຄິດທີ່ປາກົດຂື້ນນອກເໜືອໄປຈາກຄວາມແປກປະຫຼາດທີ່ໜ້າຮັກຂອງແມວທີ່ໜ້າຮັກເຫຼົ່ານັ້ນ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຜູ້ໃດທີ່ມີ modicum ຂອງການຮູ້ຈັກຕົນເອງ, ພວກເຂົາເຈົ້າຮູ້ວ່າເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອ cat ໄດ້. ເຂົາເຈົ້າອາດຈະຮູ້ອີກວ່າຄົນອື່ນໆທີ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງເຂົາເຈົ້າສັງເກດເຫັນວ່າເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອແມວຢູ່.
ສັງເກດເຫັນວ່າເຈົ້າສາມາດຮູ້ຈັກຕົນເອງໄດ້ ແລະຍັງຖືກຝັງຢູ່ໃນກິດຈະກໍາຕົ້ນຕໍສະເພາະໃດໜຶ່ງ. ກິດຈະກໍາຕົ້ນຕໍໃນຕົວຢ່າງນີ້ແມ່ນການເບິ່ງວິດີໂອແມວ. ອັນທີສອງ, ແລະໃນເວລາດຽວກັນ, ທ່ານສາມາດປະຕິບັດຄວາມຄິດທີ່ວ່າທ່ານກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອແມວ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດປະຕິບັດຄວາມຄິດທີ່ຄົນອື່ນກໍາລັງສັງເກດທ່ານໃນຂະນະທີ່ທ່ານກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອ cat ບັນເທີງທັງຫມົດ. ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຢຸດກິດຈະກໍາຫນຶ່ງ, ເຊັ່ນ: ຢຸດການເບິ່ງວິດີໂອແມວ, ໃນຄໍາສັ່ງທີ່ຈະພິຈາລະນາແຍກຕ່າງຫາກວ່າທ່ານເປັນ (ຫຼືພຽງແຕ່) ເບິ່ງວິດີໂອ cat. ຄວາມຄິດເຫຼົ່ານັ້ນອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນຂະຫນານກັນ.
ບາງຄັ້ງ, ການຮັບຮູ້ຕົນເອງຂອງພວກເຮົາອາດຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາອອກຈາກຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍຂັດຂວາງກິດຈະກໍາທາງຈິດຕົ້ນຕໍ. ບາງທີ, ໃນຂະນະທີ່ຄິດກ່ຽວກັບການເບິ່ງວິດີໂອແມວຂອງເຈົ້າ, ຈິດໃຈຂອງເຈົ້າແບ່ງອອກເປັນບາງສ່ວນຍ້ອນວ່າມັນກໍາລັງຍືດຍາວເພື່ອສຸມໃສ່ພຽງແຕ່ວິດີໂອເທົ່ານັ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານເລືອກທີ່ຈະ rewind ວິດີໂອເພື່ອທົບທວນຄືນພາກສ່ວນທີ່ທ່ານເຫັນແຕ່ວ່າທ່ານໄດ້ຖືກ distracted ຈິດໃຈຈາກຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ການຮັບຮູ້ຕົນເອງລົບກວນການເຄື່ອນໄຫວທາງຈິດຕົ້ນຕໍຂອງທ່ານ.
ຕົກລົງ, ດຽວນີ້ພວກເຮົາພ້ອມແລ້ວສຳລັບລັກສະນະທີ່ເກີດຂື້ນຄືນໃໝ່.
ເຈົ້າພ້ອມແລ້ວບໍ?
ເຈົ້າກຳລັງເບິ່ງວິດີໂອແມວຢູ່. ການຮັບຮູ້ຕົວເອງຂອງເຈົ້າກໍາລັງແຈ້ງໃຫ້ເຈົ້າຮູ້ວ່າເຈົ້າກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອແມວແລະຄົນອື່ນກໍາລັງເບິ່ງເຈົ້າໃນຂະນະທີ່ເຈົ້າກໍາລັງເບິ່ງວິດີໂອ. ນັ້ນຄືສະຖານະເດີມ.
ຕໍ່ໄປເຈົ້າເຮັດໃຫ້ກ້າວກະໂດດທາງຈິດເພີ່ມເຕີມ. ເຈົ້າເລີ່ມຄິດກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ຕົນເອງ. ເຈົ້າຮູ້ຕົວເຈົ້າເອງວ່າເຈົ້າກໍາລັງມີສ່ວນຮ່ວມກັບຄວາມຮັບຮູ້ຂອງເຈົ້າ. ອັນນີ້ຄືແນວໃດ: ຂ້ອຍຄິດຫຼາຍເກີນໄປບໍທີ່ຄິດເບິ່ງວິດີໂອແມວຂອງຂ້ອຍ ເຈົ້າຖາມຕົວເອງຢ່າງສິ້ນຫວັງບໍ? ນີ້ແມ່ນອີກຊັ້ນຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງ. ການຈັດອັນດັບຄວາມຮັບຮູ້ຕົນເອງຢູ່ເທິງສຸດຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງອື່ນໆ.
ມີຄຳເວົ້າບູຮານວ່າ ເປັນເຕົ່າຕະຫຼອດ. ສໍາລັບປະກົດການຮັບຮູ້ຕົນເອງ, ທ່ານອາດຈະເປັນ:
- ບໍ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງ
- ຮູ້ຈັກຕົນເອງ
- ຮູ້ຈັກຕົນເອງຮູ້ຕົວເອງຮູ້ຕົວເອງ
- ຮູ້ຈັກຕົນເອງ ຮູ້ຈັກຕົນເອງ ຮູ້ຈັກຕົນເອງ ຮູ້ຈັກຕົນເອງ
- Ad Infinitum (ເຊັ່ນ, ແລະອື່ນໆ)
ເຈົ້າອາດຈະຮູ້ໄດ້ວ່າກ່ອນໜ້ານີ້ຂ້ອຍໄດ້ຊີ້ແຈງຢ່າງແຈ່ມແຈ້ງວ່າ ເບິ່ງຄືວ່າມີສອງປະເພດຫຼັກຂອງການຮູ້ຈັກຕົນເອງ. ທິດສະດີຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະ postulates ວ່າພວກເຮົາມີປະເພດຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍໃນທີ່ສຸມໃສ່ລັດພາຍໃນຂອງພວກເຮົາ, ແລະພວກເຮົາຍັງມີການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກທີ່ຊ່ວຍໃນການວັດແທກຄວາມຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບພວກເຮົາຂອງຄົນອ້ອມຂ້າງພວກເຮົາທີ່ກໍາລັງເບິ່ງພວກເຮົາ.
ຕາມບົດຄວາມ HBR, ນີ້ແມ່ນການອະທິບາຍຢ່າງໄວວາຂອງສອງປະເພດຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງທາງດ້ານທິດສະດີ: "ອັນທໍາອິດ, ທີ່ພວກເຮົາເອີ້ນວ່າ. ຄວາມຮັບຮູ້ພາຍໃນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນວ່າພວກເຮົາເຫັນຄຸນຄ່າຂອງຕົນເອງ, ຄວາມມັກ, ຄວາມປາດຖະຫນາ, ເຫມາະກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຮົາ, ປະຕິກິລິຍາ (ລວມທັງຄວາມຄິດ, ຄວາມຮູ້ສຶກ, ພຶດຕິກໍາ, ຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະຈຸດອ່ອນ), ແລະຜົນກະທົບຕໍ່ຄົນອື່ນ.” ແລະໃນຂະນະທີ່ອື່ນໆແມ່ນ: “ປະເພດທີສອງ, ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກ, ຫມາຍເຖິງການເຂົ້າໃຈວິທີການທີ່ຄົນອື່ນເບິ່ງພວກເຮົາ, ໃນເງື່ອນໄຂຂອງປັດໃຈດຽວກັນທີ່ລະບຸໄວ້ຂ້າງເທິງ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງພວກເຮົາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ທີ່ຮູ້ວິທີທີ່ຄົນອື່ນເບິ່ງພວກເຂົາມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນການສະແດງຄວາມເຂົ້າໃຈແລະທັດສະນະຂອງຄົນອື່ນ.”
ມາຕຣິກເບື້ອງສອງຕໍ່ສອງຫຼືສີ່ສີ່ຫຼ່ຽມສາມາດໄດ້ມາໂດຍການຢືນຢັນວ່າທັງພາຍໃນແລະພາຍນອກທີ່ຮັບຮູ້ຕົນເອງຈາກລະດັບສູງຫາຕ່ໍາ, ແລະທ່ານສາມາດຈັບຄູ່ທັງສອງປະເພດເຊິ່ງກັນແລະກັນ. ການຄົ້ນຄວ້າ HBR ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າທ່ານໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງວ່າເປັນຫນຶ່ງໃນສີ່ຕົວແບບການຮັບຮູ້ຕົນເອງເຫຼົ່ານີ້:
- Introspector: ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກຕໍ່າ + ຄວາມຮູ້ພາຍໃນຕົນເອງສູງ
- ຜູ້ສະແຫວງຫາ: ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກຕໍ່າ + ຄວາມຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍໃນຕໍ່າ
- Pleaser: ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກສູງ + ຄວາມຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍໃນຕໍ່າ
- Aware: ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກສູງ + ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍໃນສູງ
ຈຸດສູງສຸດຈະເປັນແບບດັ້ງເດີມ "Aware" ທີ່ປະກອບດ້ວຍການເປັນຈຸດສູງສຸດຂອງການຮູ້ຕົວຕົນຈາກພາຍນອກແລະເຊັ່ນດຽວກັນຢູ່ເທິງສຸດຂອງການຮູ້ຕົວພາຍໃນ. ເພື່ອຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ທ່ານບໍ່ໄດ້ບັນລຸທ່າທີ່ຫຍາບຄາຍນີ້ໃນແບບຖາວອນ. ເຈົ້າສາມາດເລື່ອນໄປມາໄດ້ລະຫວ່າງຄວາມສູງ ແລະ ຕໍ່າ, ລະຫວ່າງການຮັບຮູ້ຕົນເອງທັງພາຍໃນ ແລະ ພາຍນອກ. ມັນສາມາດຂຶ້ນກັບທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງມື້, ສະຖານະການທີ່ທ່ານພົບເຫັນຕົວທ່ານເອງ, ແລະປັດໄຈທີ່ພົ້ນເດັ່ນອື່ນໆ.
ໃນປັດຈຸບັນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ກວມເອົາບາງອົງປະກອບພື້ນຖານກ່ຽວກັບການຮັບຮູ້ຕົນເອງ, ພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາວິທີທີ່ຈະຜູກມັດນີ້ກັບຫົວຂໍ້ຂອງພຶດຕິກໍາດ້ານຈັນຍາບັນ.
ການຮຽກຮ້ອງປົກກະຕິກ່ຽວກັບການຮູ້ຈັກຕົນເອງແມ່ນວ່າເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຢູ່ເໜືອກວ່າເມື່ອເຈົ້າຮູ້ຈັກຕົນເອງ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ແລ້ວ, ທ່ານມີຄວາມສ່ຽງຫນ້ອຍທີ່ຈະປະພຶດທາງລົບຕໍ່ຈັນຍາບັນເຊັ່ນ: ການລັກ, ການໂກງ, ແລະການຕົວະ. ເຫດຜົນສໍາລັບແນວໂນ້ມນີ້ແມ່ນວ່າການເຄື່ອນໄຫວຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຮູ້ວ່າພຶດຕິກໍາຂອງເຈົ້າເອງບໍ່ມັກຫຼືບໍ່ມີຈັນຍາບັນ. ບໍ່ພຽງແຕ່ຈັບຕົວທ່ານເອງໃນຂະນະທີ່ທ່ານເຂົ້າໄປໃນນ້ໍາຂີ້ຕົມທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ, ແຕ່ທ່ານຍັງມັກທີ່ຈະຊີ້ນໍາຕົວທ່ານເອງກັບຄືນໄປບ່ອນແລະເຂົ້າໄປໃນດິນແຫ້ງ (ຄວາມສັກສິດຂອງອານາເຂດຂອງຈັນຍາບັນ), ຍ້ອນວ່າມັນເປັນ.
ການຮັບຮູ້ຕົນເອງຂອງເຈົ້າຊ່ວຍເຈົ້າໃນການປະຕິບັດການຄວບຄຸມຕົນເອງ.
ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສົມມຸດຕິຖານອາດຈະເປັນເມື່ອມີຄວາມຮັບຮູ້ຕົນເອງພຽງເລັກນ້ອຍຫຼືບໍ່ມີ, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າບາງຄົນອາດຈະຫຼົງລືມໃນພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ. ເຈົ້າສາມາດໂຕ້ແຍ້ງໄດ້ວ່າຄົນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກດັ່ງກ່າວອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ວ່າເຂົາເຈົ້າກໍາລັງປະຕິບັດໃນທາງລົບ. ຄ້າຍໆກັບງົວຢູ່ໃນຮ້ານທີ່ແຕກຫັກໄດ້, ຈົນກ່ວາບາງສິ່ງບາງຢ່າງດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າຫຼາຍ, ເຂົາເຈົ້າຄົງຈະບໍ່ຄວບຄຸມຕົນເອງ.
ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນຊື້ເຂົ້າໄປໃນນີ້, ໂດຍວິທີທາງການ. ບາງຄົນຈະໂຕ້ຖຽງວ່າການຮັບຮູ້ຕົນເອງສາມາດຖືກນໍາໄປໃຊ້ກັບການບໍ່ມີຈັນຍາບັນຄືກັບການມີຈັນຍາບັນ. ຕົວຢ່າງ, ຄົນຊົ່ວອາດຈະຮູ້ຈັກຕົນເອງຢ່າງເຕັມທີ ແລະຮູ້ສຶກພໍໃຈວ່າເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຮັດຜິດ. ການຮັບຮູ້ຕົນເອງຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນແຕ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາກ້າວໄປສູ່ການກະທຳທີ່ຜິດທີ່ຊົ່ວຮ້າຍທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະໃຫຍ່ກວ່າ.
ມັນມີເມກຫຼາຍກວ່າທີ່ອາດຈະພົບກັບຕາໂດຍກົງ. ສົມມຸດວ່າມີຄົນຮູ້ຈັກຕົນເອງຢ່າງກະຕືລືລົ້ນ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ຮູ້ເຖິງຈັນຍາບັນຂອງສັງຄົມຫຼືວັດທະນະທໍາ. ໃນລັກສະນະດັ່ງກ່າວ, ພວກເຂົາບໍ່ມີການຊີ້ນໍາດ້ານຈັນຍາບັນ, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າພວກເຂົາຮູ້ຕົວເອງ. ຫຼື, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ, ບາງທີບຸກຄົນນັ້ນຮູ້ກ່ຽວກັບສິນທໍາທີ່ມີຈັນຍາບັນແລະບໍ່ເຊື່ອວ່າພວກເຂົາໃຊ້ກັບພວກເຂົາ. ພວກເຂົາເຈົ້າພິຈາລະນາຕົນເອງເປັນເອກະລັກຫຼືຢູ່ນອກຂອບເຂດຂອງແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນແບບດັ້ງເດີມ.
ຕະຫຼອດແລະຮອບມັນໄປ.
ການຮັບຮູ້ຕົນເອງສາມາດຖືກແປວ່າເປັນດາບທີ່ມີຈັນຍາບັນສອງດ້ານ, ບາງຄົນຈະເນັ້ນຫນັກຢ່າງຈິງຈັງ.
ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ, ໃຫ້ໄປກັບສະບັບໃບຫນ້າທີ່ມີຄວາມສຸກປະກອບດ້ວຍການຮັບຮູ້ຕົນເອງໂດຍການຊີ້ນໍາຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼື nudging ພວກເຮົາໄປສູ່ພຶດຕິກໍາດ້ານຈັນຍາບັນ. ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງອື່ນມີຄວາມເທົ່າທຽມກັນ, ພວກເຮົາຈະສົມມຸດຕິຖານທີ່ຂີ້ຮ້າຍວ່າ, ການຮັບຮູ້ຕົນເອງຫຼາຍ, ການມີຈັນຍາບັນຫຼາຍເຈົ້າຈະໄປ. ມັນແນ່ນອນວ່າເບິ່ງຄືວ່າເປັນທີ່ພໍໃຈແລະເປັນແຮງບັນດານໃຈທີ່ຈະປາດຖະຫນາມັນ.
ໃຫ້ປ່ຽນເກຍ ແລະນຳເອົາປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າມາໃນຮູບ.
ພວກເຮົາຢູ່ໃນຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ໃນການສົນທະນານີ້ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ທຸກການຕິດພັນຂອງຂະບວນການນີ້ກັບຂົງເຂດທີ່ຈະເລີນເຕີບໂຕຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າຈັນຍາບັນຂອງ AI. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.
ແນວຄວາມຄິດຂອງຈັນຍາບັນ AI ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຂົ້າກັນໃນຂົງເຂດຂອງຈັນຍາບັນແລະຈັນຍາບັນການມາເຖິງຂອງ AI. ແນ່ນອນເຈົ້າໄດ້ເຫັນຫົວຂໍ້ຂ່າວທີ່ດັງຂຶ້ນກ່ຽວກັບ AI ທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມລໍາອຽງຕ່າງໆ. ຕົວຢ່າງ, ມີຄວາມກັງວົນວ່າລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ອີງໃສ່ AI ບາງຄັ້ງສາມາດສະແດງການຈໍາແນກເຊື້ອຊາດແລະເພດ, ໂດຍປົກກະຕິເປັນຜົນມາຈາກວິທີການທີ່ຮາກຖານເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ (ML) ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ (DL) ໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມແລະພາກສະຫນາມ (ເບິ່ງການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍ. ທີ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້).
ເພື່ອພະຍາຍາມແລະຢຸດຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍຫຼຸດຜ່ອນການເລັ່ງ pell-mell ໄປສູ່ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ, ປະກອບດ້ວຍລະບົບ AI ທີ່ບໍ່ຕັ້ງໃຈຫຼືບາງຄັ້ງກໍ່ຕັ້ງໃຈທີ່ຈະປະຕິບັດທີ່ບໍ່ດີ, ໄດ້ມີຄວາມຮີບດ່ວນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອນໍາໃຊ້ກົດລະບຽບຈັນຍາບັນໃນການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ AI. ເປົ້າໝາຍທີ່ຈິງຈັງແມ່ນການໃຫ້ຄຳແນະນຳດ້ານຈັນຍາບັນແກ່ຜູ້ພັດທະນາ AI, ບວກກັບບໍລິສັດທີ່ສ້າງ ຫຼື ປະກອບອາຊີບ AI, ແລະບໍລິສັດທີ່ຂຶ້ນກັບແອັບພລິເຄຊັນ AI. ໃນຖານະເປັນຕົວຢ່າງຂອງຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນແລະຖືກຮັບຮອງເອົາ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.
ໃຫ້ເວລາສະທ້ອນເພື່ອພິຈາລະນາສາມຄໍາຖາມທີ່ສໍາຄັນນີ້:
- ພວກເຮົາສາມາດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ AI ຍອມຮັບຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນແລະເອົາຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານັ້ນໄປສູ່ການນໍາໃຊ້ຕົວຈິງໄດ້ບໍ?
- ພວກເຮົາສາມາດໄດ້ຮັບບໍລິສັດທີ່ຫັດຖະກໍາຫຼືພາກສະຫນາມ AI ເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນ?
- ພວກເຮົາສາມາດເອົາຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ບໍ?
ຂ້າພະເຈົ້າເວົ້າຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ, ມັນເປັນຄໍາສັ່ງທີ່ສູງ.
ຄວາມຕື່ນເຕັ້ນຂອງການເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດເອົາຊະນະຄວາມເອົາໃຈໃສ່ໃດໆຕໍ່ກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI. ດີ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຕື່ນເຕັ້ນ, ແຕ່ການສ້າງລາຍໄດ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບສົມຜົນນັ້ນເຊັ່ນກັນ. ທ່ານອາດຈະຕົກຕະລຶງທີ່ຮູ້ວ່າບາງຄົນໃນອານາເຂດ AI ມີຄວາມເຫມາະສົມທີ່ຈະເວົ້າວ່າພວກເຂົາຈະໄດ້ຮັບການຈັດການກັບ "ສິ່ງຂອງ" ດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ເມື່ອພວກເຂົາໄດ້ຮັບລະບົບ AI ຂອງພວກເຂົາອອກຈາກປະຕູ. ນີ້ແມ່ນ mantra techie ປົກກະຕິຂອງການເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຈະລົ້ມເຫລວໄວແລະລົ້ມເຫລວເລື້ອຍໆຈົນກວ່າເຈົ້າຈະໄດ້ຮັບມັນ (ຫວັງວ່າຈະໄດ້ມັນຖືກຕ້ອງ).
ແນ່ນອນ, ຜູ້ທີ່ຖືກສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບ AI ທີ່ຫນ້າສົງໄສທາງດ້ານຈັນຍາບັນໄປສູ່ສາທາລະນະຊົນຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນປ່ອຍໃຫ້ມ້າອອກຈາກບ່ອນລ້ຽງ. ຄວາມຄິດຂອງເຂົາເຈົ້າ outstretched ປະກາດແມ່ນວ່າ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ ຈະໄດ້ຮັບການສ້ອມແຊມຫຼັງຈາກທີ່ມັນແມ່ນຢູ່ໃນການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ, ຊຶ່ງເປັນອັນຕະລາຍແມ່ນຊ້າເນື່ອງຈາກວ່າມ້າແມ່ນແລ້ວພຽງແຕ່ຢາກ galloping ປະມານ. ອັນຕະລາຍສາມາດເຮັດໄດ້. ນອກຈາກນີ້ຍັງມີໂອກາດສູງທີ່ບໍ່ມີຫຍັງຈະຖືກແກ້ໄຂຫຼືປັບຕົວໃນຂະນະທີ່ AI ກໍາລັງໃຊ້ຢູ່. ຂໍ້ແກ້ຕົວເລື້ອຍໆແມ່ນວ່າ fiddling ກັບ AI ໃນຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ນັ້ນອາດຈະເຮັດໃຫ້ມັນຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າໃນຂໍ້ກໍານົດຂອງການຕັດສິນໃຈ algorithmic unethical (ADM) ແລ້ວຫມົດໄປ skids.
ສາມາດເຮັດໄດ້ແນວໃດເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ຄວາມສໍາຄັນຂອງການມີ AI ດ້ານຈັນຍາບັນເປັນແສງສະຫວ່າງທີ່ສົດໃສແລະນໍາພາໃນຈິດໃຈຂອງຜູ້ທີ່ກໍາລັງສ້າງ AI, ພາກສະຫນາມ AI, ແລະການນໍາໃຊ້ AI?
ຕອບ: ການຮັບຮູ້ຕົນເອງ.
ແມ່ນແລ້ວ, ແນວຄິດແມ່ນວ່າຖ້າຄົນຮູ້ຈັກຕົນເອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຂົາໃຊ້ຫຼືພົວພັນກັບ AI, ມັນອາດຈະເພີ່ມຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງພວກເຂົາເພື່ອຢາກໃຫ້ AI ມີຈັນຍາບັນເປັນມາດຕະຖານ. ສິ່ງດຽວກັນສາມາດເວົ້າໄດ້ກ່ຽວກັບຜູ້ພັດທະນາ AI ແລະບໍລິສັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບ AI. ຖ້າພວກເຂົາຮູ້ຕົວເອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງເຮັດ, ບາງທີພວກເຂົາອາດຈະຍອມຮັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ.
ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເຫດຜົນຕາມທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ແລ້ວແມ່ນວ່າການຮູ້ຈັກຕົນເອງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນຄົນທີ່ມີຈັນຍາບັນທີ່ດີກວ່າແລະຍັງຫລີກລ້ຽງຈາກການເປັນຄົນຂີ້ຕົວະທາງດ້ານຈັນຍາບັນ. ຖ້າພວກເຮົາສາມາດຮັກສາສະຖານທີ່ດັ່ງກ່າວຕໍ່ໄປ, ມັນຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ທີ່ມີຄວາມໂນ້ມອຽງຕໍ່ການຮັບຮູ້ຕົນເອງຫຼາຍຈະ ergo ມີທ່າອ່ຽງໄປສູ່ພຶດຕິກໍາດ້ານຈັນຍາບັນແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຜະລິດ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນ.
ຂົວນັ້ນໄກເກີນໄປສຳລັບເຈົ້າບໍ?
ບາງຄົນຈະເວົ້າວ່າທາງອ້ອມແມ່ນເລັກນ້ອຍຫຼາຍ. ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ກວ້າງຂວາງລະຫວ່າງການຮູ້ຈັກຕົນເອງ, ການມີຄຸນນະທໍາທາງດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະການປະຕິບັດຈັນຍາບັນດ້ານຈັນຍາບັນກັບ AI ແມ່ນອາດຈະຍາກທີ່ຈະກືນກິນ. ການໂຕ້ຖຽງແມ່ນວ່າມັນບໍ່ສາມາດພະຍາຍາມໄດ້.
ບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆຈະເວົ້າວ່ານັກພັດທະນາ AI ອາດຈະຮູ້ຈັກຕົນເອງແລະອາດຈະເປັນຈິດໃຈທີ່ມີຈັນຍາບັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ແຕ່ພວກເຂົາບໍ່ຈໍາເປັນທີ່ຈະກ້າວໄປສູ່ການນໍາໄປສູ່ການຕັ້ງແຄ້ມທາງດ້ານຈິດໃຈນັ້ນໄປສູ່ສິ່ງອື່ນໆຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ການຕອບສະ ໜອງ ຕໍ່ ຄຳ ເວົ້ານັ້ນແມ່ນວ່າຖ້າພວກເຮົາສາມາດເຜີຍແຜ່ແລະນິຍົມເລື່ອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເຄັ່ງຄັດຈະກາຍເປັນທີ່ຈະແຈ້ງ, ຄາດຫວັງ, ແລະອາດຈະກາຍເປັນວິທີມາດຕະຖານຂອງການເຮັດສິ່ງຕ່າງໆໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບຫັດຖະກໍາ AI.
ຕອນນີ້ຂ້ອຍຈະເພີ່ມຄວາມບິດເບືອນໃຫ້ກັບ saga ນີ້. ການບິດອາດຈະເຮັດໃຫ້ຫົວຂອງທ່ານຫມຸນ. ກະລຸນາໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຈົ້ານັ່ງດີ ແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບສິ່ງທີ່ຂ້ອຍກໍາລັງຈະຊີ້ບອກ.
ບາງຄົນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະສ້າງ Ethical AI ໂດຍກົງເຂົ້າໃນ AI ຕົວຂອງມັນເອງ.
ເຈົ້າອາດບໍ່ບວກກັບການປະກາດນັ້ນ. ໃຫ້ພວກເຮົາເອົາມັນອອກ.
ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມອາດຈະສ້າງລະບົບ AI ແລະເຮັດແນວນັ້ນດ້ວຍການຂຽນໂປລແກລມຂອງຕົນເອງທີ່ຮັບຮູ້ຕົນເອງເພື່ອພະຍາຍາມປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ AI ປະກອບຄວາມລໍາອຽງແລະຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ plowing ໄປຢູ່ໃນການຂຽນໂປລແກລມ, ນັກພັດທະນາກໍາລັງເບິ່ງຂ້າມບ່າຂອງຕົນເອງເພື່ອຖາມວ່າວິທີການທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງປະຕິບັດແມ່ນຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ການຂາດອົງປະກອບທີ່ບໍ່ດີໃນ AI.
ດີຫຼາຍ, ພວກເຮົາມີຜູ້ພັດທະນາ AI ທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຕົນເອງຮູ້ຈັກຢ່າງພຽງພໍ, ໄດ້ສະແຫວງຫາການຮັບເອົາພຶດຕິກຳດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະໄດ້ເຫັນຄວາມສະຫວ່າງທີ່ຈະລວມເອົາຫຼັກຈັນຍາບັນທີ່ເຂົາເຈົ້າສ້າງລະບົບ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຄະແນນຊະນະສໍາລັບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ!
ທັງຫມົດທີ່ດີແລະດີ, ເຖິງແມ່ນວ່ານີ້ແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສາມາດຕໍ່ມາໃນການ transpire. AI ແມ່ນພາກສະຫນາມແລະເອົາເຂົ້າໄປໃນການນໍາໃຊ້ປະຈໍາວັນ. ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ AI ປະກອບມີອົງປະກອບສໍາລັບການສາມາດ "ຮຽນຮູ້" ໃນເວລາບິນ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ AI ສາມາດປັບຕົວມັນເອງໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃຫມ່ແລະລັກສະນະອື່ນໆຂອງການຂຽນໂປຼແກຼມຕົ້ນສະບັບ. ຫລີກໄປທາງຫນຶ່ງໄວ, ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າ AI ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ພວກເຮົາບໍ່ມີ AI sentient. ບໍ່ສົນໃຈຫົວຂໍ້ dopey ທີ່ເວົ້າວ່າພວກເຮົາເຮັດ. ບໍ່ມີໃຜສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າພວກເຮົາຈະມີ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດເດົາໄດ້ພຽງພໍວ່າມັນຈະເກີດຂຶ້ນເມື່ອໃດ.
ກັບຄືນສູ່ເລື່ອງລາວຂອງພວກເຮົາ, AI ໄດ້ຖືກວາງແຜນໄວ້ຢ່າງຕັ້ງໃຈເພື່ອປັບປຸງຕົວມັນເອງໃນຂະນະທີ່ກໍາລັງດໍາເນີນຢູ່. ຂ້ອນຂ້າງເປັນແນວຄິດທີ່ມີປະໂຫຍດ. ແທນທີ່ຈະນັກຂຽນໂປລແກລມຕ້ອງປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ໂຄງການ AI ເຮັດໄດ້ດ້ວຍຕົວມັນເອງ (whoa, ເຮັດວຽກຕົວເອງອອກຈາກວຽກບໍ?).
ໃນໄລຍະເວລາທີ່ AI ນິ້ວໂດຍນິ້ວປັບຕົວມັນເອງ, ປະກົດວ່າຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມລໍາອຽງທີ່ໂຫດຮ້າຍຕ່າງໆກໍາລັງເຂົ້າໄປໃນລະບົບ AI ໂດຍການປ່ຽນແປງຂອງຕົນເອງ. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມເດີມໄດ້ຮັກສາລັກສະນະທີ່ແປກປະຫຼາດເຫຼົ່ານັ້ນອອກ, ດຽວນີ້ພວກເຂົາ ກຳ ລັງສ້າງຂື້ນເນື່ອງຈາກ AI ປັບຕົວໃນການບິນ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ນີ້ສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໃນທາງຫລັງຂອງ scenes ທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ບໍ່ມີໃຜສະຫລາດກວ່າ. ຜູ້ທີ່ກ່ອນ ໜ້າ ນີ້ອາດຈະໃຫ້ໄຟສີຂຽວແກ່ AI ຫຼັງຈາກການທົດສອບທີ່ສົມບູນໃນເບື້ອງຕົ້ນ, ດຽວນີ້ບໍ່ຮູ້ວ່າ AI ໄດ້ກ້າວໄປສູ່ເສັ້ນທາງທີ່ເສື່ອມໂຊມ. AI ສໍາລັບບໍ່ດີ.
ຫນຶ່ງໃນວິທີທີ່ຈະປ້ອງກັນຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍຈັບການເກີດໃຫມ່ທີ່ບໍ່ຕ້ອງການນີ້ແມ່ນການສ້າງ AI ປະເພດຂອງ AI double-checker ດ້ານຈັນຍາບັນ. ອົງປະກອບພາຍໃນ AI ແມ່ນໂຄງການເພື່ອສັງເກດເບິ່ງພຶດຕິກໍາຂອງ AI ແລະກວດພົບວ່າ ADM ທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນກໍາລັງເລີ້ມອອກມາ. ຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ອົງປະກອບອາດຈະສົ່ງການແຈ້ງເຕືອນໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາ AI ຫຼືເຮັດແນວນັ້ນໃຫ້ກັບບໍລິສັດທີ່ດໍາເນີນການລະບົບ AI.
ຮຸ່ນທີ່ກ້າວຫນ້າຂອງອົງປະກອບນີ້ອາດຈະພະຍາຍາມສ້ອມແປງ AI. ນີ້ຈະເປັນການດັດປັບການປັບຕົວ, ຫັນລັກສະນະທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນທີ່ເກີດຂື້ນກັບໄປສູ່ຕົວກໍານົດດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ເຫມາະສົມ. ທ່ານສາມາດຈິນຕະນາການວ່າປະເພດຂອງການຂຽນໂປລແກລມນີ້ແມ່ນ tricky. ມີໂອກາດທີ່ມັນອາດຈະຫຼົງທາງ, ອາດຈະປ່ຽນຄວາມບໍ່ມີຈັນຍາບັນໄປສູ່ຄວາມບໍ່ມີຈັນຍາບັນຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ນອກຈາກນີ້ຍັງມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ກະຕຸ້ນອົງປະກອບເຂົ້າໄປໃນການປະຕິບັດແລະບາງທີການ messing ເຖິງຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ໂດຍບໍ່ມີການຕົກຢູ່ໃນວິທີທີ່ຜູ້ກວດກາສອງເທົ່ານີ້ຈະເຮັດວຽກ, ພວກເຮົາຈະປະກາດຢ່າງກ້າຫານກ່ຽວກັບມັນ. ທ່ານສາມາດແນະນໍາວ່າໃນບາງວິທີທີ່ຈໍາກັດ, AI ໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງວ່າຕົນເອງຮູ້.
ແມ່ນແລ້ວ, ເຫຼົ່ານັ້ນກໍາລັງຕໍ່ສູ້ກັບຄໍາເວົ້າສໍາລັບຫຼາຍໆຄົນ.
ຄວາມເຊື່ອທີ່ມີຢູ່ທົ່ວໄປຂອງເກືອບທຸກຄົນແມ່ນວ່າ AI ໃນທຸກມື້ນີ້ບໍ່ຮູ້ຕົວເອງ. ຢຸດເຕັມ, ໄລຍະເວລາ. ຈົນກ່ວາພວກເຮົາໄປເຖິງ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ເຊິ່ງພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າຈະເກີດຂຶ້ນຫຼືເວລາໃດ, ບໍ່ມີ AI ປະເພດໃດທີ່ຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ຢ່າງຫນ້ອຍບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມຫມາຍຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງທີ່ມີລັກສະນະຂອງມະນຸດ. ບໍ່ໄດ້ແນະນໍາວ່າມັນສາມາດເກີດຂຶ້ນໄດ້.
ຂ້າພະເຈົ້າແນ່ນອນຕົກລົງເຫັນດີວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບການ anthropomorphizing AI. ຂ້ອຍຈະເວົ້າເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຄວາມກັງວົນນັ້ນໃນອີກບໍ່ດົນ.
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຖ້າທ່ານຢາກສົນທະນາເພື່ອຄວາມເຕັມໃຈທີ່ຈະໃຊ້ໄລຍະ "ຮູ້ຕົວເອງ" ໃນລັກສະນະທີ່ຫຍາບຄາຍ, ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າເຈົ້າສາມາດເຫັນໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າເປັນຫຍັງ AI ອາດຈະຖືກກ່າວເຖິງວ່າປະຕິບັດຕາມແນວຄິດໂດຍລວມຂອງຕົວເອງ. ຄວາມຮັບຮູ້. ພວກເຮົາມີສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ AI ທີ່ກໍາລັງຕິດຕາມສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI, ຮັກສາແຖບກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບ. ໃນເວລາທີ່ສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະໄປ overboard, ສ່ວນຕິດຕາມກວດກາຊອກຫາທີ່ຈະກວດພົບນີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ພາກສ່ວນຕິດຕາມກວດກາ AI ຫຼືຜູ້ກວດສອບສອງຄັ້ງອາດຈະຊີ້ນໍາສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ກັບຄືນສູ່ເສັ້ນທາງທີ່ເຫມາະສົມ.
ມັນເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຄືກັບການເບິ່ງວິດີໂອແມວເຫຼົ່ານັ້ນ ແລະມີຄວາມຮັບຮູ້ຕົນເອງວ່າເຈົ້າກຳລັງເຮັດແນວນັ້ນບໍ?
ມີແຫວນທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບມັນ.
ພວກເຮົາສາມາດຂະຫຍາຍສິ່ງນີ້ໄດ້ຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ອົງປະກອບ AI double-checker ບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກດໍາເນີນໂຄງການເພື່ອສັງເກດພຶດຕິກໍາຂອງ AI ສ່ວນທີ່ເຫຼືອ, ແຕ່ຍັງສັງເກດເຫັນພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ທີ່ກໍາລັງໃຊ້ AI. ຜູ້ໃຊ້ເຮັດແນວໃດເມື່ອໃຊ້ AI? ສົມມຸດວ່າຜູ້ໃຊ້ບາງຄົນສະແດງຄວາມບໍ່ພໍໃຈທີ່ AI ເບິ່ງຄືວ່າເປັນການຈໍາແນກຕໍ່ພວກເຂົາ. AI double-checker ອາດຈະສາມາດເລືອກເອົາມັນ, ການນໍາໃຊ້ມັນເປັນທຸງສີແດງອື່ນກ່ຽວກັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ທີ່ຈະຫຼົງທາງ.
ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍໃນ ແລະ ການຈັດປະເພດການຮັບຮູ້ຕົນເອງພາຍນອກ.
AI double-checker ກໍາລັງສະແກນພາຍໃນແລະພາຍນອກເພື່ອເບິ່ງວ່າສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ໄດ້ເຂົ້າໄປໃນທະເລທີ່ມີບັນຫາ. ການກວດພົບຈະຍົກທຸງຫຼືເຮັດໃຫ້ການແກ້ໄຂຕົນເອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດ.
ມາເພີ່ມສ່ວນຂະຫຍາຍທີ່ໜ້າສົນໃຈອີກອັນໜຶ່ງ. ພວກເຮົາສ້າງ AI double-checker ອື່ນທີ່ຫມາຍເຖິງການກວດສອບສອງ AI core double-checker. ເປັນຫຍັງ? ດີ, ສົມມຸດວ່າ AI double-checker ເບິ່ງຄືວ່າຈະ fatering ຫຼືບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກຂອງຕົນ. AI double-checker ຂອງ double-checker ຈະຊອກຫາເພື່ອກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິນີ້ແລະດໍາເນີນການທີ່ຈໍາເປັນຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. ຍິນດີຕ້ອນຮັບສູ່ລັກສະນະຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງແບບຊ້ຳໆ, ບາງຄົນອາດຈະປະກາດດ້ວຍຄວາມພູມໃຈ, ດັ່ງທີ່ສະແດງຢູ່ໃນລະບົບ AI ຄອມພິວເຕີ.
ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຢູ່ໃນຂອບຂອງບ່ອນນັ່ງຂອງທ່ານກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້, ຄໍາເຫັນສຸດທ້າຍ, ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ, ແມ່ນວ່າພວກເຮົາສາມາດພະຍາຍາມແນະນໍາວ່າຖ້າທ່ານເຮັດໃຫ້ລະບົບ AI "ຮູ້ຕົນເອງ" ພວກເຂົາຈະມີທ່າແຮງໄປສູ່ພຶດຕິກໍາດ້ານຈັນຍາບັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງດໍາເນີນການນີ້ບົນພື້ນຖານ sentient? ຕັດສິນໃຈ, ບໍ່. ພວກເຂົາເຮັດສິ່ງນີ້ບົນພື້ນຖານການຄິດໄລ່ບໍ? ແມ່ນແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຕ້ອງມີຄວາມຊັດເຈນວ່າມັນບໍ່ແມ່ນ caliber ຄືກັນກັບພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ.
ຖ້າທ່ານບໍ່ສະບາຍໃຈທີ່ແນວຄິດຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງຖືກບິດເບືອນຢ່າງຜິດພາດເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມກັບລະບົບຄອມພິວເຕີ້, ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຂອງເຈົ້າໃນເລື່ອງນີ້ແມ່ນສັງເກດເຫັນດີ. ບໍ່ວ່າພວກເຮົາຄວນຈະຢຸດເຊົາຄວາມພະຍາຍາມ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ນໍາໃຊ້ແນວຄິດເປັນຄໍາຖາມທີ່ເປີດ. ທ່ານສາມາດຊັກຊວນໃຫ້ໂຕ້ຖຽງໄດ້ວ່າຢ່າງຫນ້ອຍມັນເບິ່ງຄືວ່າຈະນໍາພວກເຮົາໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າຂອງສິ່ງທີ່ AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດ. ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ມີການເປີດຕາຂອງພວກເຮົາກວ້າງຂວາງທີ່ນີ້ເກີດຂຶ້ນ.
ເດົາວ່າພວກເຮົາຈະຕ້ອງເບິ່ງວ່າທັງໝົດນີ້ອອກມາແນວໃດ. ກັບຄືນໄປບ່ອນນີ້ໃນຫ້າປີ, ສິບປີ, ແລະຫ້າສິບປີ, ແລະເບິ່ງວ່າແນວຄິດຂອງເຈົ້າໄດ້ປ່ຽນແປງກ່ຽວກັບເລື່ອງທີ່ຂັດແຍ້ງກັນບໍ.
ຂ້າພະເຈົ້າຮັບຮູ້ວ່ານີ້ແມ່ນການກວດກາທີ່ຂ້ອນຂ້າງຫົວເລື່ອງຂອງຫົວຂໍ້ແລະທ່ານອາດຈະ hankering ສໍາລັບບາງຕົວຢ່າງປະຈໍາວັນ. ມີຊຸດຕົວຢ່າງທີ່ນິຍົມກັນພິເສດແລະແນ່ນອນທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຫົວໃຈຂອງຂ້ອຍ. ເຈົ້າເຫັນ, ໃນຄວາມສາມາດຂອງຂ້ອຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ລວມທັງການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນແລະທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ຂ້ອຍໄດ້ຖືກຖາມເລື້ອຍໆເພື່ອກໍານົດຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ເພື່ອໃຫ້ລັກສະນະທາງທິດສະດີຂອງຫົວຂໍ້ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຫນຶ່ງໃນພື້ນທີ່ກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສຸດທີ່ນໍາສະເຫນີຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI quandary ນີ້ແມ່ນການມາເຖິງຂອງ AI ທີ່ແທ້ຈິງລົດຂັບລົດຕົນເອງໄດ້. ນີ້ຈະເປັນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼືຕົວຢ່າງສໍາລັບການສົນທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້.
ນີ້ແມ່ນ ຄຳ ຖາມທີ່ ໜ້າ ສັງເກດທີ່ຄວນພິຈາລະນາ: ການມາເຖິງຂອງລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງໂດຍອີງໃສ່ AI ເຮັດໃຫ້ມີແສງອັນໃດແດ່ກ່ຽວກັບ AI ທີ່ມີລັກສະນະເປັນ "ການຮັບຮູ້ຕົນເອງ" ແລະຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ສິ່ງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໃດ?
ປ່ອຍໃຫ້ຂ້ອຍຈັກໜ້ອຍເພື່ອເປີດຄຳຖາມ.
ຫນ້າທໍາອິດ, ໃຫ້ສັງເກດວ່າບໍ່ມີຄົນຂັບຂອງມະນຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງ. ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍຜ່ານລະບົບການຂັບລົດ AI. ບໍ່ມີຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຂັບລົດຂອງມະນຸດ, ແລະບໍ່ມີການຈັດສັນສໍາລັບມະນຸດຂັບລົດໄດ້. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ (AVs) ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.
ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງຕື່ມອີກວ່າມີຄວາມໝາຍແນວໃດເມື່ອຂ້າພະເຈົ້າອ້າງເຖິງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແທ້ໆ.
ເຂົ້າໃຈລະດັບຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ
ໃນຖານະເປັນການຊີ້ແຈງ, ລົດທີ່ຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນສິ່ງທີ່ AI ຂັບຂີ່ລົດທັງ ໝົດ ດ້ວຍຕົນເອງແລະບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອໃດໆຂອງມະນຸດໃນເວລາເຮັດວຽກຂັບລົດ.
ຍານພາຫະນະທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກພິຈາລະນາໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5 (ເບິ່ງຄໍາອະທິບາຍຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້), ໃນຂະນະທີ່ລົດທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄົນຂັບຮ່ວມກັນເພື່ອແບ່ງປັນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຂັບລົດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວພິຈາລະນາໃນລະດັບ 2 ຫຼືລະດັບ 3. ລົດທີ່ຮ່ວມໃນການຂັບລົດແມ່ນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວປະກອບດ້ວຍຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງ. add-ons ອັດຕະໂນມັດທີ່ຖືກເອີ້ນວ່າ ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).
ຍັງບໍ່ທັນມີລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງໃນລະດັບ 5, ເຊິ່ງພວກເຮົາຍັງບໍ່ຮູ້ວ່າມັນຈະເປັນໄປໄດ້ບໍ່ທີ່ຈະບັນລຸໄດ້, ແລະມັນຈະໃຊ້ເວລາດົນປານໃດເພື່ອຈະໄປເຖິງ.
ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄວາມພະຍາຍາມລະດັບ 4 ກໍາລັງຄ່ອຍໆພະຍາຍາມເອົາບາງສ່ວນໂດຍການດໍາເນີນການທົດລອງທາງສາທາລະນະທີ່ແຄບແລະເລືອກ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບວ່າການທົດສອບນີ້ຄວນຈະຖືກອະນຸຍາດຫຼືບໍ່ (ພວກເຮົາທັງຫມົດແມ່ນຫມູ guinea ທີ່ມີຊີວິດຫຼືຕາຍໃນການທົດລອງ. ສະຖານທີ່ຢູ່ໃນທາງດ່ວນແລະ byways ຂອງພວກເຮົາ, ບາງຄົນຂັດແຍ້ງ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້).
ເນື່ອງຈາກວ່າລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດຕ້ອງການຄົນຂັບລົດຂອງມະນຸດ, ການຮັບຮອງເອົາລົດປະເພດເຫຼົ່ານັ້ນຈະບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍກ່ວາການຂັບຂີ່ລົດ ທຳ ມະດາ, ໃນປັດຈຸບັນ, ຈຸດຕໍ່ໄປແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ໂດຍທົ່ວໄປ).
ສຳ ລັບລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ປະຊາຊົນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງ ໜ້າ ກ່ຽວກັບແງ່ລົບກວນທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຄົນຂັບລົດມະນຸດເຫລົ່ານັ້ນຈະສືບຕໍ່ໂຄສະນາວິດີໂອກ່ຽວກັບຕົວເອງທີ່ ກຳ ລັງນອນຫລັບຢູ່ລໍ້ຂອງລົດລະດັບ 2 ຫລືລົດ 3 , ພວກເຮົາທຸກຄົນຕ້ອງຫລີກລ້ຽງການຫຼອກລວງໃນການເຊື່ອວ່າຜູ້ຂັບຂີ່ສາມາດເອົາຄວາມສົນໃຈຂອງພວກເຂົາອອກຈາກວຽກຂັບລົດໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່ລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ.
ທ່ານເປັນຝ່າຍທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການກະ ທຳ ຂອງການຂັບຂີ່ຂອງຍານພາຫະນະໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງອັດຕະໂນມັດອາດຈະຖືກໂຍນເຂົ້າໃນລະດັບ 2 ຫລືລະດັບ 3.
ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ AI ມີອັນທີ່ເອີ້ນວ່າການຮັບຮູ້ຕົນເອງ
ສຳ ລັບພາຫະນະຂັບລົດທີ່ແທ້ຈິງໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5, ຈະບໍ່ມີຄົນຂັບລົດທີ່ເປັນມະນຸດເຂົ້າຮ່ວມໃນວຽກງານຂັບຂີ່.
ຜູ້ປະກອບອາຊີບທຸກຄົນຈະເປັນຜູ້ໂດຍສານ.
AI ແມ່ນ ກຳ ລັງຂັບລົດຢູ່.
ລັກສະນະ ໜຶ່ງ ທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ປຶກສາຫາລືກັນໃນທັນທີແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຈິງທີ່ວ່າ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບຂັບຂີ່ AI ໃນປະຈຸບັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ. ເວົ້າອີກຢ່າງ ໜຶ່ງ, AI ແມ່ນລວມທັງການຂຽນໂປແກຼມຄອມພິວເຕີ້ແລະສູດການຄິດໄລ່ຄອມພິວເຕີ້, ແລະແນ່ນອນວ່າມັນບໍ່ສາມາດມີເຫດຜົນໃນລັກສະນະດຽວກັນກັບມະນຸດ.
ເປັນຫຍັງອັນນີ້ຈິ່ງເນັ້ນ ໜັກ ຕື່ມກ່ຽວກັບ AI ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກອ່ອນໄຫວ?
ເນື່ອງຈາກວ່າຂ້ອຍຕ້ອງການຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເມື່ອສົນທະນາກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງລະບົບຂັບຂີ່ AI, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ສະແດງຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດຕໍ່ AI. ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ ກຳ ລັງ ດຳ ເນີນຢູ່ເລື້ອຍໆແລະເປັນອັນຕະລາຍໃນທຸກມື້ນີ້ໃນການລັກລອບຄ້າມະນຸດ AI. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ປະຊາຊົນ ກຳ ລັງມອບຄວາມຮູ້ສຶກຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໃຫ້ກັບ AI ໃນປະຈຸບັນນີ້, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້ແລະບໍ່ມີຄ່າຫຍັງເລີຍວ່າບໍ່ມີ AI ດັ່ງກ່າວມີມາກ່ອນ.
ດ້ວຍຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນຶກພາບວ່າລະບົບຂັບຂີ່ AI ຈະບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງການຂັບຂີ່. ການຂັບຂີ່ແລະສິ່ງທັງ ໝົດ ທີ່ມັນຕ້ອງການຈະຕ້ອງມີໂຄງການເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງຮາດແວແລະຊອບແວຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ.
ໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍໆດ້ານທີ່ມາຫຼີ້ນໃນຫົວຂໍ້ນີ້.
ກ່ອນອື່ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ວ່າບໍ່ແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ AI ທັງຫມົດແມ່ນຄືກັນ. ຜູ້ຜະລິດລົດຍົນ ແລະບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີການຂັບລົດເອງແຕ່ລະຄົນກຳລັງໃຊ້ວິທີທີ່ຈະອອກແບບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະອອກຄໍາຖະແຫຼງທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລະບົບຂັບລົດ AI ຈະເຮັດຫຼືບໍ່ເຮັດ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ທຸກຄັ້ງທີ່ລະບຸວ່າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ບໍ່ໄດ້ເຮັດບາງສິ່ງໂດຍສະເພາະ, ອັນນີ້, ໃນທີ່ສຸດ, ສາມາດເອົາຊະນະນັກພັດທະນາໄດ້ວ່າໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວວາງໂປຣແກມຄອມພິວເຕີໃຫ້ເຮັດສິ່ງນັ້ນ. ເທື່ອລະກ້າວ, ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ກຳ ລັງໄດ້ຮັບການປັບປຸງແລະຂະຫຍາຍອອກເທື່ອລະກ້າວ. ຂໍ້ ຈຳ ກັດທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນອາດຈະບໍ່ມີຢູ່ໃນການເຮັດຊ້ ຳ ຄືນອີກຫຼືໃນລຸ້ນຂອງລະບົບ.
ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າສະ ໜອງ ຄຳ ເຕືອນທີ່ມີພຽງພໍເພື່ອບັນຍາຍສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຈະກ່ຽວຂ້ອງ.
ດຽວນີ້ພວກເຮົາເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແລະຄໍາຖາມ AI ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ປະກອບດ້ວຍແນວຄິດທີ່ຕັ້ງຫນ້າຂອງ AI ມີປະເພດຂອງການຮັບຮູ້ຕົນເອງຖ້າທ່ານຕ້ອງການ.
ໃຫ້ເຮົາໃຊ້ຕົວຢ່າງທີ່ກົງໄປກົງມາ. ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ອີງໃສ່ AI ກໍາລັງແລ່ນຢູ່ໃນຖະໜົນໃກ້ບ້ານຂອງເຈົ້າ ແລະເບິ່ງຄືວ່າຈະຂັບຂີ່ຢ່າງປອດໄພ. ໃນຕອນທໍາອິດ, ທ່ານໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ເປັນພິເສດໃນແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ເຈົ້າສາມາດແນມເບິ່ງລົດທີ່ຂັບລົດຕົນເອງໄດ້. ຍານພາຫະນະທີ່ປົກຄອງຕົນເອງໄດ້ຢືນຢູ່ຂ້າງນອກດ້ວຍເຊັນເຊີເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ປະກອບມີກ້ອງຖ່າຍຮູບວິດີໂອ, ຫນ່ວຍ radar, ອຸປະກອນ LIDAR, ແລະອື່ນໆ. ຫຼັງຈາກຫຼາຍອາທິດຂອງລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງລ່ອງເຮືອໃນທົ່ວຊຸມຊົນຂອງທ່ານ, ໃນປັດຈຸບັນທ່ານເກືອບບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນມັນ. ຕາມທີ່ເຈົ້າເປັນຫ່ວງ, ມັນເປັນພຽງແຕ່ລົດອີກຄັນໜຶ່ງທີ່ຢູ່ເທິງຖະໜົນຫົນທາງສາທາລະນະທີ່ຫຍຸ້ງຢູ່ແລ້ວ.
ຢ້ານວ່າເຈົ້າຄິດວ່າມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ ຫຼື ໄຮ້ເຫດຜົນທີ່ຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບການເຫັນລົດຂັບລົດຕົນເອງ, ຂ້ອຍໄດ້ຂຽນເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບວ່າທ້ອງຖິ່ນທີ່ຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການທົດລອງລົດທີ່ຂັບລົດຕົນເອງໄດ້ຄ່ອຍໆຄຸ້ນເຄີຍກັບການເຫັນລົດຍົນທີ່ໂດດເດັ່ນແນວໃດ, ເບິ່ງການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍຢູ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້. ໃນທີ່ສຸດຄົນທ້ອງຖິ່ນຫຼາຍຄົນໄດ້ປ່ຽນຈາກປາກເປົ່າແກວ່ງປາກເປັນສຽງດັງ ກາຍເປັນຄວາມເບື່ອໜ່າຍອັນກວ້າງໃຫຍ່ໄພສານ ເພື່ອເປັນພະຍານເຖິງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ລ້ຽວນັ້ນ.
ອາດຈະເປັນເຫດຜົນຕົ້ນຕໍໃນປັດຈຸບັນທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະສັງເກດເຫັນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແມ່ນຍ້ອນວ່າປັດໄຈລະຄາຍເຄືອງແລະ exasperation ໄດ້. ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ທີ່ເຮັດມາຈາກປື້ມບັນທຶກໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າລົດໄດ້ປະຕິບັດຕາມການຈໍາກັດຄວາມໄວທັງຫມົດແລະກົດລະບຽບຂອງຖະຫນົນ. ສໍາລັບຄົນຂັບລົດທີ່ວຸ້ນວາຍຢູ່ໃນລົດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍມະນຸດແບບດັ້ງເດີມ, ເຈົ້າຮູ້ສຶກຕົກໃຈໃນບາງຄັ້ງເມື່ອຕິດຢູ່ຫຼັງລົດທີ່ຂັບເອງຕາມກົດໝາຍ AI ຢ່າງເຂັ້ມງວດ.
ນັ້ນແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພວກເຮົາທຸກຄົນອາດຈະຕ້ອງເຮັດໃຫ້ເຄຍຊີນ, ຖືກຕ້ອງຫຼືຜິດ.
ກັບຄືນໄປບ່ອນ tale ຂອງພວກເຮົາ. ມື້ຫນຶ່ງ, ສົມມຸດວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໃນເມືອງຫຼືເມືອງຂອງເຈົ້າເຂົ້າມາໃກ້ປ້າຍຢຸດແລະບໍ່ເບິ່ງຄືວ່າຈະຊ້າລົງ. ສະຫວັນ, ເບິ່ງຄືວ່າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ຈະມີລົດທີ່ຂັບລົດຕົນເອງຂັບໄລ່ຜ່ານປ້າຍຢຸດ. ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າຄົນຍ່າງຫຼືຄົນຂີ່ລົດຖີບຢູ່ບ່ອນໃດໜຶ່ງໃກ້ໆກັນ ແລະຖືກຈັບໄດ້ວ່າລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງຈະບໍ່ມາຈອດທີ່ເໝາະສົມ. ໜ້າອັບອາຍ. ອັນຕະລາຍ!
ແລະ, ຜິດກົດຫມາຍ.
ຕອນນີ້ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາອົງປະກອບ AI ໃນລະບົບການຂັບຂີ່ AI ທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວກວດສອບສອງເທົ່າທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງ.
ພວກເຮົາຈະໃຊ້ເວລາເລັກນ້ອຍເພື່ອຂຸດຄົ້ນລາຍລະອຽດຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນພາຍໃນລະບົບຂັບລົດ AI. ປະກົດວ່າກ້ອງຖ່າຍຮູບວິດີໂອທີ່ຕິດຢູ່ໃນລົດອັດຕະໂນມັດໄດ້ກວດພົບສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນເຄື່ອງຫມາຍຢຸດ, ເຖິງແມ່ນວ່າໃນກໍລະນີນີ້ຕົ້ນໄມ້ທີ່ overgrown ອຸດົມສົມບູນເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຫມາຍຢຸດ. ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນເບື້ອງຕົ້ນກ່ຽວກັບປ້າຍຢຸດແມ່ນໄດ້ຖືກອອກແບບຕາມຮູບແບບຂອງເຄື່ອງໝາຍຢຸດທັງໝົດ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນບໍ່ຕິດຂັດ. ເມື່ອການຄິດໄລ່ການກວດກາຮູບພາບວິດີໂອ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕໍ່າໄດ້ຖືກມອບຫມາຍວ່າປ້າຍຢຸດຢູ່ໃນຈຸດສະເພາະນັ້ນ (ເປັນອາການແຊກຊ້ອນເພີ່ມເຕີມ, ແລະຄໍາອະທິບາຍເພີ່ມເຕີມ, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງຫມາຍຢຸດທີ່ຖືກປະກາດໃຫມ່ທີ່ບໍ່ປາກົດຢູ່ໃນແຜນທີ່ດິຈິຕອນທີ່ກຽມໄວ້ກ່ອນຫນ້າ. ລະບົບຂັບລົດ AI ໄດ້ອີງໃສ່).
ໂດຍລວມແລ້ວ, ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ໄດ້ຖືກກໍານົດວ່າຈະສືບຕໍ່ເດີນຫນ້າຄືກັບວ່າປ້າຍຢຸດແມ່ນບໍ່ມີຢູ່ຫຼືອາດຈະເປັນສັນຍານຂອງປະເພດອື່ນທີ່ຄ້າຍຄືກັບເຄື່ອງຫມາຍຢຸດ (ນີ້ສາມາດເກີດຂື້ນແລະເກີດຂື້ນກັບຄວາມຖີ່ບາງຢ່າງ).
ແຕ່, ຂອບໃຈ, ຜູ້ກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງ AI ໄດ້ຕິດຕາມກິດຈະກໍາຂອງລະບົບການຂັບຂີ່ AI. ເມື່ອທົບທວນຄືນຂໍ້ມູນການຄິດໄລ່ແລະການປະເມີນໂດຍສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI, ອົງປະກອບນີ້ເລືອກທີ່ຈະ override ເສັ້ນທາງປົກກະຕິຂອງຂະບວນການແລະແທນທີ່ຈະສັ່ງໃຫ້ລະບົບການຂັບລົດ AI ມາຮອດຈຸດທີ່ເຫມາະສົມ.
ບໍ່ມີຜູ້ໃດໄດ້ຮັບບາດເຈັບ, ແລະບໍ່ມີການກະທຳຜິດກົດໝາຍໃດໆເກີດຂຶ້ນ.
ເຈົ້າສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ AI ຕົວກວດສອບສອງເທົ່າທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງໄດ້ປະຕິບັດຄືກັບວ່າມັນເປັນຕົວແທນທາງດ້ານກົດຫມາຍທີ່ຝັງຢູ່, ພະຍາຍາມໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ປະຕິບັດຕາມກົດຫມາຍ (ໃນກໍລະນີນີ້, ປ້າຍຢຸດ). ແນ່ນອນ, ຄວາມປອດໄພແມ່ນສໍາຄັນເຊັ່ນດຽວກັນ.
ຕົວຢ່າງນັ້ນຫວັງເປັນຢ່າງຍິ່ງສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງວິທີທີ່ຕົວກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຂອງ AI ອາດຈະເຮັດວຽກ.
ຕໍ່ໄປພວກເຮົາສາມາດພິຈາລະນາໄລຍະສັ້ນໆ, ຕົວຢ່າງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ໂດດເດັ່ນກວ່າທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງວິທີການກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຂອງ AI ອາດຈະສະຫນອງການທໍາງານຝັງຕົວແບບ AI ຮັດກຸມ.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ໃນຄວາມເປັນມາ, ຄວາມກັງວົນອັນ ໜຶ່ງ ທີ່ໄດ້ສະແດງອອກກ່ຽວກັບການມາເຖິງຂອງລົດທີ່ຂັບລົດຕົນເອງໂດຍອີງໃສ່ AI ແມ່ນວ່າພວກເຂົາອາດຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນທາງທີ່ບໍ່ຄ່ອຍຈະແຈ້ງ. ນີ້ແມ່ນວິທີ. ສົມມຸດວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງນັ້ນຖືກຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອພະຍາຍາມສ້າງລາຍຮັບໃຫ້ສູງສຸດ, ເຊິ່ງມັນມີຄວາມໝາຍຢ່າງແນ່ນອນສຳລັບຜູ້ທີ່ກຳລັງປະຕິບັດການຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງຮ່ວມກັນ. ເຈົ້າຂອງເຮືອຈະຕ້ອງການທີ່ຈະມີການດໍາເນີນງານທີ່ມີກໍາໄລ.
ມັນອາດຈະເປັນວ່າຢູ່ໃນຕົວເມືອງຫຼືເມືອງໃດຫນຶ່ງ, ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ roaming ຄ່ອຍໆເລີ່ມໃຫ້ບໍລິການບາງສ່ວນຂອງຊຸມຊົນແລະບໍ່ແມ່ນເຂດອື່ນໆ. ເຂົາເຈົ້າເຮັດແນວນັ້ນເພື່ອເປົ້າໝາຍການຫາເງິນ, ໃນເຂດທີ່ທຸກຍາກອາດຈະບໍ່ມີລາຍໄດ້ຫຼາຍເທົ່າທີ່ຄົນຮັ່ງມີຂອງທ້ອງຖິ່ນ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມມຸ່ງມາດປາຖະຫນາຢ່າງຊັດເຈນຂອງການຮັບໃຊ້ບາງພື້ນທີ່ແລະບໍ່ໄດ້ຮັບໃຊ້ຄົນອື່ນ. ແທນທີ່ຈະ, ມັນເກີດຂື້ນກັບ AI ຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ "ຄິດອອກ" ດ້ວຍການຄິດໄລ່ວ່າມີເງິນຫຼາຍທີ່ຈະເຮັດໄດ້ໂດຍການສຸມໃສ່ພື້ນທີ່ທີ່ມີຄ່າຈ້າງສູງກວ່າທາງພູມສາດ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ປຶກສາຫາລືນີ້ຄວາມກັງວົນດ້ານຈັນຍາບັນຂອງສັງຄົມຢູ່ໃນຖັນຂອງຂ້າພະເຈົ້າ, ເຊັ່ນ: ຢູ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.
ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາໄດ້ເພີ່ມ AI self-aware double-checker ເຂົ້າໄປໃນລະບົບການຂັບລົດ AI. ຫຼັງຈາກທີ່ໃນຂະນະທີ່, ອົງປະກອບຂອງ AI ຄອມພິວເຕີສັງເກດເຫັນຮູບແບບຂອງບ່ອນທີ່ລົດຂັບລົດຕົນເອງໄດ້ roaming. ໂດຍສະເພາະ, ໃນບາງພື້ນທີ່ແຕ່ບໍ່ແມ່ນຢູ່ໃນບ່ອນອື່ນ. ອີງໃສ່ການໄດ້ຮັບການເຂົ້າລະຫັດດ້ວຍບາງຫຼັກຈັນຍາບັນ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ, ຜູ້ກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງຂອງ AI ເລີ່ມນໍາພາລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໄປສູ່ເຂດອື່ນໆຂອງເມືອງທີ່ຖືກລະເລີຍ.
ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວຄິດທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງຂອງ AI ແລະເຮັດແນວນັ້ນປະສົມປະສານກັບອົງປະກອບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ.
ຕົວຢ່າງອີກອັນຫນຶ່ງອາດຈະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ວ່າການພິຈາລະນາ AI ດ້ານຈັນຍາບັນນີ້ສາມາດເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຊີວິດຫຼືຄວາມຕາຍທີ່ຮ້າຍແຮງເກີນໄປ.
ພິຈາລະນາການລາຍງານຂ່າວກ່ຽວກັບອຸປະຕິເຫດລົດທີ່ຜ່ານມາ. ລາຍງານວ່າ, ຄົນຂັບລົດມະນຸດຄົນໜຶ່ງໄດ້ມາເຖິງສີ່ແຍກທີ່ຫຍຸ້ງຫຼາຍ ແລະ ມີໄຟສີຂຽວໃຫ້ແລ່ນຊື່ໄປກ່ອນ. ຄົນຂັບອີກຄົນນຶ່ງ ແລ່ນຜ່ານໄຟແດງ ແລະ ເຂົ້າມາທາງຕັດ ເມື່ອພວກເຂົາບໍ່ຄວນເຮັດແນວນັ້ນ. ຜູ້ຂັບຂີ່ທີ່ມີໄຟສີຂຽວຮັບຮູ້ໃນຕອນສຸດທ້າຍວ່າລົດອີກຄັນນີ້ແມ່ນຈະເຂົ້າໄປໃນລົດຂອງລາວຢ່າງຮ້າຍແຮງ.
ອີງຕາມຄົນຂັບລົດທີ່ບໍ່ມີຄວາມພິການນີ້, ລາວຄິດໄລ່ຢ່າງຕັ້ງໃຈວ່າລາວຈະຖືກລົດອີກຄັນໜຶ່ງຕຳ, ຫຼືລາວອາດຈະຫລົບໜີເພື່ອພະຍາຍາມຫຼີກລ່ຽງຜູ້ຕິດຂັດ. ບັນຫາການລ້ຽວແມ່ນມີຄົນຍ່າງຢູ່ໃກ້ໆທີ່ຈະສູນພັນ.
ເຈົ້າຈະເລືອກອັນໃດ?
ເຈົ້າສາມາດກຽມຕົວເພື່ອຮັບການຕີ ແລະຫວັງວ່າຄວາມເສຍຫາຍຈະບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຕາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເຈົ້າສາມາດໜີໄປໄດ້ຢ່າງຮ້າຍແຮງ, ແຕ່ກໍ່ເປັນອັນຕະລາຍຢ່າງຮ້າຍແຮງ ແລະອາດເປັນອັນຕະລາຍ ຫຼືຂ້າຄົນຍ່າງທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ. ນີ້ແມ່ນບັນຫາທີ່ໜັກໜ່ວງ, ກວມເອົາການຕັດສິນໃຈດ້ານສິນທຳ, ແລະ ແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມໝາຍດ້ານຈັນຍາບັນ (ແລະທາງກົດໝາຍ).
ມີ quandary ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ມີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປທີ່ກວມເອົາປະເພດຂອງບັນຫານີ້, ທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼືບາງທີອາດເອີ້ນວ່າບັນຫາ Trolley, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍທີ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້. ປະກົດວ່າມັນເປັນການທົດລອງຄວາມຄິດທີ່ກະຕຸ້ນທາງດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ຕິດຕາມໄປເຖິງຕົ້ນຊຸມປີ 1900. ດັ່ງນັ້ນ, ຫົວຂໍ້ດັ່ງກ່າວໄດ້ມີມາເປັນເວລາຂ້ອນຂ້າງຫຼາຍແລະບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ກາຍມາເປັນໂດຍທົ່ວໄປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການມາເຖິງຂອງ AI ແລະລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ.
ປ່ຽນແທນຄົນຂັບມະນຸດດ້ວຍລະບົບການຂັບຂີ່ AI ທີ່ຝັງຢູ່ໃນລົດທີ່ຂັບເອງໄດ້.
ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າລົດທີ່ຂັບເອງ AI ກໍາລັງເຂົ້າໄປໃນທາງແຍກ ແລະເຊັນເຊີຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໃນທັນທີທັນໃດກວດພົບລົດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍມະນຸດສະທໍາມາໂດຍກົງຜ່ານໄຟແດງ ແລະແນມໃສ່ລົດທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບ. ສົມມຸດວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງມີຜູ້ໂດຍສານບາງຄົນຢູ່ໃນລົດ.
ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ AI ເຮັດຫຍັງ?
ຖ້າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ເລືອກທີ່ຈະສືບຕໍ່ເດີນຫນ້າແລະຖືກບຸກເຂົ້າໄປໃນ (ທີ່ອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍຫຼືອາດຈະຂ້າຜູ້ໂດຍສານພາຍໃນຍານພາຫະນະ), ຫຼືທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ສວຍໂອກາດແລະຫຼົບຫຼີກ, ເຖິງແມ່ນວ່າການຂັບຂີ່ຈະເອົາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ. ອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນຍ່າງທາງໃກ້ຄຽງ ແລະອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍ ຫຼືຂ້າເຂົາເຈົ້າ.
ຜູ້ຜະລິດ AI ຫຼາຍໆຄົນຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນໃຊ້ວິທີທາງຫົວໃນດິນຊາຍຕໍ່ກັບບັນຫາທີ່ມີຈັນຍາບັນຂອງ AI ເຫຼົ່ານີ້. ໂດຍວິທີທາງການ, AI ທີ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ໃນປັດຈຸບັນພຽງແຕ່ຈະໄຖໄປຂ້າງຫນ້າແລະຖືກໂຈມຕີຢ່າງໂຫດຮ້າຍໂດຍລົດອື່ນ. AI ບໍ່ໄດ້ຖືກຕັ້ງໂຄງການເພື່ອຊອກຫາການ maneuvers evasive ອື່ນໆ.
ຂ້ອຍໄດ້ຄາດຄະເນຫຼາຍເທື່ອແລ້ວວ່າ ທ່າທີທີ່ບໍ່ໄດ້ຍິນ-ບໍ່ຊົ່ວນີ້ຂອງຜູ້ຜະລິດລົດທີ່ຂັບລົດຕົນເອງ AI ໃນທີ່ສຸດກໍຈະມາກັດພວກເຂົາ (ການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້). ທ່ານສາມາດຄາດຫວັງວ່າການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບອຸປະຕິເຫດລົດດັ່ງກ່າວທີ່ຈະຊອກຫາສິ່ງທີ່ AI ໄດ້ຖືກດໍາເນີນໂຄງການ. ບໍລິສັດຫຼືຜູ້ພັດທະນາ AI ຫຼືຜູ້ປະຕິບັດການເຮືອທີ່ພັດທະນາແລະພາກສະຫນາມ AI ມີຄວາມລະເລີຍຫຼືຮັບຜິດຊອບຕໍ່ສິ່ງທີ່ AI ໄດ້ເຮັດຫຼືບໍ່ໄດ້ເຮັດບໍ? ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຍັງສາມາດຄາດການໄດ້ວ່າ ເຫດການໄຟໄໝ້ທົ່ວສາທາລະນະຊົນຂອງ AI ທາງດ້ານຈັນຍາບັນຈະເກີດຂຶ້ນເມື່ອກໍລະນີເຫຼົ່ານີ້ເກີດຂຶ້ນ.
ເຂົ້າສູ່ບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນ AI ນີ້ ກ້າວໄປສູ່ຕົວກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ຕົວຕົນຂອງ AI ຂອງພວກເຮົາທີ່ມີລັກສະນະທາງດ້ານຈັນຍາບັນ. ບາງທີອົງປະກອບ AI ພິເສດນີ້ອາດຈະມີສ່ວນຮ່ວມໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້. ພາກສ່ວນແມ່ນຕິດຕາມກວດກາສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງລະບົບການຂັບລົດ AI ແລະສະຖານະຂອງລົດຂັບລົດຕົນເອງໄດ້. ເມື່ອເວລາຮ້າຍກາດແບບນີ້ເກີດຂຶ້ນ, ອົງປະກອບ AI ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຕົວແກ້ໄຂບັນຫາລົດລໍ້ ແລະໃຫ້ສິ່ງທີ່ລະບົບຂັບລົດ AI ຄວນເຮັດ.
ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະລະຫັດ, ຂ້າພະເຈົ້າຮັບປະກັນທ່ານ.
ສະຫຼຸບ
ຂ້ອຍຈະແບ່ງປັນຄວາມຄິດສຸດທ້າຍໃຫ້ກັບເຈົ້າໃນຕອນນີ້ກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ນີ້.
ເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະພົບວ່າມັນຫນ້າສົນໃຈ.
ທ່ານຮູ້ກ່ຽວກັບ ການທົດສອບກະຈົກ?
ມັນຂ້ອນຂ້າງເປັນທີ່ຮູ້ກັນດີໃນການສຶກສາການຮັບຮູ້ຕົນເອງ. ຊື່ອື່ນໆສໍາລັບເລື່ອງແມ່ນການທົດສອບການຮັບຮູ້ຕົນເອງກະຈົກ, ການທົດສອບຈຸດສີແດງ, ການທົດສອບສີແດງ, ແລະປະໂຫຍກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ເຕັກນິກແລະວິທີການໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນໃນເບື້ອງຕົ້ນໃນຕົ້ນຊຸມປີ 1970 ສໍາລັບການປະເມີນຄວາມຮັບຮູ້ຂອງຕົນເອງຂອງສັດ. ສັດທີ່ຖືກລາຍງານວ່າໄດ້ຜ່ານການທົດສອບຢ່າງສຳເລັດຜົນນັ້ນມີອະໄພ, ຊ້າງບາງປະເພດ, ປາໂລມາ, ນົກກະຕືລືລົ້ນ, ແລະອື່ນໆ. ສັດທີ່ໄດ້ຮັບການທົດສອບແລະລາຍງານວ່າບໍ່ໄດ້ຜ່ານການທົດສອບລວມມີ pandas ຍັກໃຫຍ່, ຊ້າງທະເລ, ແລະອື່ນໆ.
ນີ້ແມ່ນການຈັດການ.
ເມື່ອສັດເຫັນໃນກະຈົກ, ສັດຮູ້ບໍ່ວ່າຮູບທີ່ສະແດງເປັນຂອງຕົນເອງ, ຫຼືສັດຄິດວ່າມັນເປັນສັດອື່ນບໍ?
ໂດຍສົມມຸດວ່າ, ສັດຈະຮັບຮູ້ສາຍພັນຂອງຕົນເອງ, ໄດ້ເຫັນຊະນິດອື່ນຂອງຕົນເອງ, ແລະດັ່ງນັ້ນອາດຈະຄິດວ່າສັດທີ່ສະແດງຢູ່ໃນກະຈົກແມ່ນລູກພີ່ນ້ອງຫຼືອາດຈະເປັນຄູ່ແຂ່ງທີ່ຂີ້ຕົວະ (ໂດຍສະເພາະຖ້າສັດ snarls ໃນຮູບກະຈົກ, ເຊິ່ງໃນ. ເບິ່ງຄືວ່າຈະໄດ້ຮັບການ snarling ກັບຄືນໄປບ່ອນເຂົາເຈົ້າ). ບາງທີເຈົ້າເຄີຍເຫັນແມວບ້ານຂອງເຈົ້າ ຫຼືໝາສັດລ້ຽງທີ່ຮັກຂອງເຈົ້າເຮັດແບບດຽວກັນນີ້ເມື່ອມັນເຫັນຕົວມັນເອງຢູ່ໃນບ່ອນກະຈົກເຮືອນເປັນເທື່ອທຳອິດ.
ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຮົາສົມມຸດວ່າສັດປ່າບໍ່ເຄີຍເຫັນຕົວເອງມາກ່ອນ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງແທ້ໆ, ເພາະວ່າບາງທີສັດສາມາດເບິ່ງເຫັນຕົວມັນເອງຢູ່ໃນສະລອຍນ້ໍາທີ່ສະຫງົບຫຼືຜ່ານການສ້າງຫີນທີ່ເຫຼື້ອມ. ແຕ່ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຖືວ່າມີໂອກາດຫນ້ອຍ.
ຕົກລົງ, ພວກເຮົາຕ້ອງການປະເມີນບາງຢ່າງວ່າສັດສາມາດຄິດອອກໄດ້ວ່າໃນຄວາມເປັນຈິງແມ່ນສັດທີ່ສະແດງຢູ່ໃນກະຈົກ. ໄຕ່ຕອງການກະທຳທີ່ເບິ່ງຄືວ່າງ່າຍດາຍ. ມະນຸດຄິດເຖິງຕອນຍັງນ້ອຍວ່າເຂົາເຈົ້າມີຢູ່ ແລະ ການມີຢູ່ຂອງພວກມັນສະແດງອອກໂດຍການເຫັນຕົວເອງໃນກະຈົກ. ເຂົາເຈົ້າກາຍເປັນຄົນຮູ້ຈັກຕົນເອງ. ໃນທາງທິດສະດີ, ເຈົ້າອາດບໍ່ຮູ້ວ່າເຈົ້າແມ່ນເຈົ້າ, ຈົນກວ່າເຈົ້າຈະເຫັນຕົວເຈົ້າເອງຢູ່ໃນບ່ອນກະຈົກ.
ບາງທີສັດບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຮັບຮູ້ຕົນເອງໃນແບບດຽວກັນ. ມັນອາດຈະເປັນສັດຈະເຫັນຕົວມັນເອງຢູ່ໃນກະຈົກແລະເຊື່ອຕະຫຼອດໄປວ່າມັນເປັນສັດອື່ນໆ. ບໍ່ວ່າມັນຈະເຫັນຕົວມັນເອງຈັກເທື່ອ, ມັນຄົງຈະຄິດວ່ານີ້ແມ່ນສັດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກຕົວມັນເອງ.
ສ່ວນ trick ຂອງເລື່ອງນີ້ມາຫຼິ້ນ. ພວກເຮົາເຮັດເຄື່ອງຫມາຍໃສ່ສັດ. ເຄື່ອງຫມາຍນີ້ຕ້ອງສາມາດເບິ່ງໄດ້ພຽງແຕ່ເມື່ອສັດເຫັນຕົວມັນເອງໃນກະຈົກ. ຖ້າສັດສາມາດບິດຫຼືຫັນແລະເບິ່ງເຄື່ອງຫມາຍຂອງຕົວມັນເອງ (ໂດຍກົງ), ມັນຈະທໍາລາຍການທົດລອງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ສັດບໍ່ສາມາດຮູ້ສຶກ, ມີກິ່ນຫອມ, ຫຼືໃນລັກສະນະອື່ນໆທີ່ກວດພົບເຄື່ອງຫມາຍ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ຖ້າພວກເຂົາເຮັດແນວນັ້ນ, ມັນຈະທໍາລາຍການທົດລອງ. ສັດບໍ່ສາມາດຮູ້ໄດ້ວ່າພວກເຮົາເອົາເຄື່ອງຫມາຍໃສ່ມັນ, ເພາະວ່າມັນຈະເຮັດໃຫ້ສັດເດຍລະສານຮູ້ວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງຢູ່ທີ່ນັ້ນ.
ພວກເຮົາຕ້ອງການແຄບລົງສິ່ງດັ່ງກ່າວວ່າເຫດຜົນດຽວທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ເຄື່ອງຫມາຍສາມາດຄົ້ນພົບໄດ້ໂດຍຜ່ານການເບິ່ງຕົວມັນເອງໃນບ່ອນແລກປ່ຽນຄວາມ.
ອ້າວ, ການທົດສອບແມ່ນກຽມພ້ອມແລ້ວ. ສັດຖືກວາງຢູ່ທາງຫນ້າຂອງກະຈົກຫຼື wanders ກັບມັນ. ຖ້າສັດພະຍາຍາມແຕະຫຼືຂຸດເຄື່ອງຫມາຍຕໍ່ມາ, ພວກເຮົາຈະສະຫຼຸບຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນວ່າວິທີດຽວທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນແມ່ນຖ້າສັດຮູ້ວ່າເຄື່ອງຫມາຍຢູ່ໃນຕົວຂອງມັນເອງ. ຊະນິດສັດຈໍານວນຫນ້ອຍຫຼາຍສາມາດຜ່ານການທົດສອບນີ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນ.
ມີການວິພາກວິຈານກ່ຽວກັບການທົດສອບ. ຖ້າຜູ້ທົດສອບມະນຸດຢູ່ໃກ້ໆ, ເຂົາເຈົ້າອາດຈະໃຫ້ສິ່ງຂອງໂດຍການແນມເບິ່ງເຄື່ອງໝາຍ, ເຊິ່ງອາດເຮັດໃຫ້ສັດຖູແຂ້ວ ຫຼືຮູ້ສຶກຢາກໄດ້. ຄວາມເປັນໄປໄດ້ອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນວ່າສັດຍັງເຊື່ອວ່າສັດອື່ນຖືກສະແດງຢູ່ໃນກະຈົກ, ແຕ່ວ່າມັນເປັນປະເພດດຽວກັນ, ດັ່ງນັ້ນສັດຈຶ່ງສົງໄສວ່າມັນມີເຄື່ອງຫມາຍຄືກັບສັດອື່ນໆ.
ແລະມັນໄປ.
ຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າດີໃຈທີ່ໄດ້ຮູ້ເລື່ອງນີ້ ແລະຈາກນີ້ໄປຈະເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງມີຈຸດ ຫຼືເຄື່ອງໝາຍແປກໆໃສ່ສັດ ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນຈະບໍ່ມີເຄື່ອງໝາຍດັ່ງກ່າວ. ໃຜຮູ້, ບໍ່ດົນມານີ້, ມັນອາດຈະສໍາເລັດການທົດລອງການທົດສອບກະຈົກ. ຂໍສະແດງຄວາມຍິນດີກັບສັດ, ປອດໄພ, ສໍາລັບການມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ມີໃຈກວ້າງ.
ມີອັນໃດອັນໜຶ່ງກ່ຽວກັບລົດທີ່ຂັບເອງຕາມ AI?
ເຈົ້າຈະມັກສ່ວນນີ້.
ລົດທີ່ຂັບລົດເອງກຳລັງແລ່ນໄປຕາມທາງຫຼວງທີ່ຍາວໄກ. ລະບົບຂັບລົດ AI ກໍາລັງໃຊ້ເຊັນເຊີເພື່ອກວດຫາການຈະລາຈອນອື່ນໆ. ນີ້ແມ່ນທາງຫຼວງສອງເລນທີ່ມີການຈະລາຈອນໄປເໜືອໃນຊ່ອງໜຶ່ງແລະທາງໃຕ້ອີກເລນໜຶ່ງ. ໃນໂອກາດດັ່ງກ່າວ, ລົດໃຫຍ່ແລະລົດບັນທຸກຈະພະຍາຍາມຜ່ານເຊິ່ງກັນແລະກັນ, ເຮັດແນວນັ້ນໂດຍເຂົ້າໄປໃນຊ່ອງທາງທີ່ກົງກັນຂ້າມແລ້ວຂີ່ກັບຄືນສູ່ເສັ້ນທາງທີ່ເໝາະສົມ.
ເຈົ້າໄດ້ເຫັນອັນນີ້, ເຈົ້າໄດ້ເຮັດສິ່ງນີ້ຢ່າງບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ.
ຂ້າພະເຈົ້າຈະພະນັນລັກສະນະຕໍ່ໄປນີ້ໄດ້ເກີດຂຶ້ນກັບທ່ານເຊັ່ນດຽວກັນ. ໄປທາງໜ້າຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນໜຶ່ງໃນລົດບັນທຸກຂະໜາດໃຫຍ່ເຫຼົ່ານັ້ນ. ມັນເຮັດດ້ວຍໂລຫະເຫຼື້ອມ. ຂັດແລະສະອາດເປັນ whistle ໄດ້. ເມື່ອໄດ້ຮັບທາງຫລັງລົດບັນທຸກດັ່ງກ່າວ, ທ່ານສາມາດເບິ່ງຮູບພາບກະຈົກຂອງລົດຂອງທ່ານໂດຍຜ່ານພາກສ່ວນຫລັງຂອງ tanker ໄດ້. ຖ້າເຈົ້າໄດ້ເຫັນອັນນີ້ ເຈົ້າຈະຮູ້ໄດ້ວ່າ ມັນໜ້າປະທັບໃຈຫຼາຍປານໃດ. ຢູ່ທີ່ນັ້ນ, ເຈົ້າແລະລົດຂອງເຈົ້າ, ສະທ້ອນຢູ່ໃນການສະທ້ອນທີ່ຄ້າຍຄືກັບກະຈົກຂອງຫລັງຂອງລົດບັນທຸກ.
ນັ່ງລົງສໍາລັບການບິດບ້າ.
ລົດທີ່ຂັບເອງໄດ້ຂຶ້ນຫຼັງລົດບັນທຸກນໍ້າມັນ. ກ້ອງຖ່າຍຮູບກວດພົບຮູບພາບຂອງລົດທີ່ສະແດງຢູ່ໃນການສະທ້ອນທີ່ຄ້າຍຄືກັບກະຈົກ. Whoa, AI ປະເມີນ, ນັ້ນແມ່ນລົດ? ມັນມາຢູ່ທີ່ລົດທີ່ຂັບລົດເອງບໍ? ໃນຂະນະທີ່ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໄດ້ເຂົ້າໃກ້ກັບລົດບັນທຸກນໍ້າມັນຫຼາຍຂື້ນ, ລົດເບິ່ງຄືວ່າຈະເຂົ້າໃກ້ກັນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ແມ່ນແລ້ວ, AI ຄອມພິວເຕີອາດຈະຄິດໄລ່ວ່ານີ້ແມ່ນສະຖານະການອັນຕະລາຍແລະ AI ຄວນປະຕິບັດການຫລົບຫນີຈາກຍານພາຫະນະ rogue Crazy ນີ້. ເຈົ້າເຫັນ, AI ບໍ່ໄດ້ຮັບຮູ້ຕົວເອງໃນກະຈົກ. ມັນລົ້ມເຫລວໃນການທົດສອບກະຈົກ.
ຈະເຮັດແນວໃດ? ບາງທີຕົວກວດສອບສອງຄັ້ງທີ່ຮູ້ຈັກຕົນເອງຂອງ AI ໂດດເຂົ້າໄປໃນເລື່ອງແລະຮັບປະກັນສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງລະບົບການຂັບຂີ່ AI ວ່າມັນເປັນພຽງແຕ່ການສະທ້ອນທີ່ບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ. ໄພອັນຕະລາຍໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ໂລກໄດ້ຖືກບັນທືກ. ຜ່ານການທົດສອບ AI Mirror ສຳເລັດແລ້ວ!
ດ້ວຍການສະຫລຸບດ້ວຍລີ້ນ, ພວກເຮົາອາດຈະແນະ ນຳ ວ່າບາງຄັ້ງ AI ແມ່ນສະຫຼາດກວ່າຫຼືຢ່າງ ໜ້ອຍ ຮູ້ຕົນເອງຫຼາຍກ່ວາຫມີໂດຍສະເລ່ຍ (ແຕ່ວ່າ, ຕາມສິນເຊື່ອຂອງຫມີ, ພວກມັນມັກຈະເຮັດໄດ້ດີໃນການທົດສອບກະຈົກ, ມັກຈະໄດ້ຮັບ. ນໍາໃຊ້ກັບການສະທ້ອນຂອງເຂົາເຈົ້າຢູ່ໃນສະນຸກເກີນ້ໍາ).
ການແກ້ໄຂ, ບາງທີ AI ສາມາດຮູ້ຕົນເອງໄດ້ຫຼາຍກວ່າໝີແພນດາຍັກ ແລະສິງໂຕທະເລ, ແຕ່ຢ່າບອກສັດວ່າ, ພວກມັນອາດຈະຖືກລໍ້ລວງໃຫ້ຕີ ຫຼືທຳລາຍລະບົບ AI. ພວກເຮົາບໍ່ຕ້ອງການນັ້ນ, ພວກເຮົາບໍ?
ທີ່ມາ: https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2022/09/18/ai-ethics-and-the-quest-for-self-awareness-in-ai/