شاید برای شروع بهتر باشد هوش مصنوعی (AI) را با اختراعات بزرگ دیگر بشر مقایسه کنیم. از چرخی که کشاورزی را متحول کرد تا پیچی که پروژه‌های ساختمانی منظم‌تر را در کنار هم نگه می‌داشت تا خطوط مونتاژ امروزی با قابلیت ربات، ماشین‌ها زندگی را آنطور که ما می‌خواهیم ممکن کرده‌اند. با این حال، علیرغم کاربردهای به ظاهر بی‌پایان آن‌ها، انسان‌ها مدت‌هاست از ماشین‌ها می‌ترسند، به‌طور خاص، این احتمال که ماشین‌ها ممکن است روزی به هوش مصنوعی و سپس هوش انسانی دست یابند و خود به خود به آن حمله کنند.
هوش مصنوعی توانایی ماشین برای انجام عملکردهای شناختی است که ما با ذهن انسانی خود مرتبط می‌کنیم، مانند ادراک، استدلال، یادگیری، تعامل با محیط، حل مسئله و حتی انجام خلاقیت. احتمالاً با هوش مصنوعی تعامل داشته‌اید، حتی اگر متوجه آن نشده باشید. دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا بر پایه فناوری هوش مصنوعی پایه‌گذاری شده‌اند، همانطور که برخی از ربات‌های چت خدمات مشتری که برای هدایت وب‌سایت‌ها به شما کمک می‌کنند.
تاریخچه مفهومی هوش مصنوعی
تاریخچه هوش مصنوعی یا artificial intelligence (AI) چیست؟ در حالی که تعداد زیادی تعریف هوش مصنوعی (AI) در چند دهه اخیر بیان شده است، جان مک‌کارتی در مقاله‌ای آن را چنین تعریف کرد: «علم مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند. به‌ویژه برنامه‌های کامپیوتری هوشمند که به وظیفه مشابه استفاده از رایانه برای درک هوش انسانی مربوط می‌شود، اما هوش مصنوعی مجبور نیست خود را به روش‌هایی محدود کند که از نظر بیولوژیکی قابل مشاهده هستند».
با این حال، چندین دهه قبل از این تعریف، در مقاله‌ای که توسط «آلن تورینگ»، تحت عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» که در سال 1950 منتشر شد، تورینگ، که اغلب از او بهعنوان پدر علوم کامپیوتر یاد می‌کنند، این سوال را مطرح می‌کند: «آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟» از آنجا او آزمایشی را ارائه می‌دهد که اکنون به نام «آزمون تورینگ» معروف است، که در آن یک بازجوی انسانی سعی می‌کند بین پاسخ متنی کامپیوتری و انسانی تمایز قائل شود. در حالی که این آزمون از زمان انتشار مورد بررسی دقیق قرار گرفته است، اما همچنان بخش مهمی از تاریخ هوش مصنوعی و همچنین یک مفهوم مداوم در فلسفه است زیرا از ایده‌هایی پیرامون زبان‌شناسی استفاده می‌کند.
بعدها استوارت راسل و پیتر نورویگ اقدام به انتشار «هوش مصنوعی با «رویکردی مدرن» کردند و یکی از کتاب‌های درسی پیشرو در مطالعه هوش مصنوعی را گردآوری کردند. در آن کتاب، آن‌ها به چهار هدف یا تعریف بالقوه هوش مصنوعی می‌پردازند، که سیستم‌های کامپیوتری را بر اساس عقلانیت و تفکر در مقابل عمل متمایز می‌کند:
رویکرد انسانی:
-سیستم‌هایی که مانند انسان فکر می‌کنند
-سیستم‌هایی که مانند انسان عمل می‌کنند
رویکرد ایده‌آل:
سیستم‌هایی که منطقی فکر می‌کنند
سیستم‌هایی که منطقی عمل می‌کنند
تعریف آلن تورینگ در دسته «سیستم‌هایی که مانند انسان عمل می‌کنند» قرار می‌گیرد.
پاسخ ساده‌تر به سوال هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی چیست؟ هوش مصنوعی شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی است. در ساده‌ترین شکل، هوش مصنوعی حوزه‌ای است که علم کامپیوتر و مجموعه داده‌های قوی را ترکیب می‌کند تا امکان حل مسئله را فراهم کند. همچنین حوزه‌های فرعی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را در بر می‌گیرد که اغلب در ارتباط با هوش مصنوعی ذکر می‌شوند. این رشته‌ها متشکل از الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند که به دنبال ایجاد سیستم‌های خبره‌ای هستند که بر اساس داده‌های ورودی پیش‌بینی یا طبقه‌بندی می‌کنند.
توسعه مفاهیم هوش مصنوعی
در طول سال‌ها، هوش مصنوعی چرخه‌های زیادی از هیاهو را پشت سر گذاشته است، اما حتی به‌نظر می‌رسد که انتشار ChatGPT OpenAI نقطه عطفی در مفهوم هوش مصنوعی است. آخرین باری که هوش مصنوعی مولد به این بزرگی ظاهر شد، پیشرفت‌ها در بینایی کامپیوتری بود، اما اکنون جهش به جلو در پردازش زبان طبیعی است. و این فقط زبان نیست: مدل‌های مولد همچنین می‌توانند دستور زبان کد نرم‌افزار، مولکول‌ها، تصاویر طبیعی و انواع مختلف داده‌های دیگر را بیاموزند.
برنامه‌های کاربردی این فناوری هر روز در حال افزایش است و بنوعی انسان تازه شروع به پردازش آن کرده است. احتمالات را بررسی کنید اما همانطور که هیاهوی استفاده از هوش مصنوعی در تجارت بالا می‌گیرد، گفتگوهای پیرامون اخلاق بسیار مهم می‌شود.
هوش مصنوعی ضعیف در مقابل هوش مصنوعی قوی
هوش مصنوعی ضعیف، که به آن هوش مصنوعی باریک یا هوش Artificial Narrow Intelligence (ANI) نیز گفته می‌شود، برای انجام وظایف خاص آموزش دیده و متمرکز شده است. هوش مصنوعی ضعیف بیشتر هوش مصنوعی را که امروز ما را احاطه کرده است هدایت می‌کند. کلمه «محدود» ممکن است توصیف دقیق‌تری برای این نوع هوش مصنوعی باشد، زیرا تعریفی بهتر از «ضعیف» است. برخی از برنامه‌های کاربردی بسیار قوی مانند سیری اپل، الکسای آمازون، آی‌بی‌ام واتسون و وسایل نقلیه خودران را فعال می‌کند.
هوش مصنوعی قوی (AGI) Artificial General Intelligence و هوش مصنوعی فوق العاده (ASI) Artificial Super Intelligence تشکیل شده است. هوش مصنوعی عمومی، شکلی نظری از هوش مصنوعی است که در آن یک ماشین دارای هوشی برابر با انسان است. این یک هشیاری خودآگاه است که توانایی حل مشکلات، یادگیری و برنامه‌ریزی برای آینده را دارد. ابر هوش مصنوعی (ASI) که بهعنوان ابر هوش نیز شناخته می‌شود، از هوش و توانایی مغز انسان پیشی می‌گیرد. در حالی که هوش مصنوعی قوی هنوز کاملاً یک تئوری است و در هیچ نمونه عملی امروزی مورد استفاده قرار نگرفته است، این بدان معنا نیست که محققان هوش مصنوعی نیز در حال بررسی توسعه آن نیستند. در این میان، بهترین نمونه‌های ASI ممکن است از داستان‌های علمی تخیلی باشد، مانند HAL، دستیار کامپیوتر سرکش و مافوق بشر در سال 2001: یک ادیسه فضایی.
یادگیری هوش مصنوعی
انواع مختلفی از یادگیری برای هوش مصنوعی وجود دارد. ساده‌ترین آن یادگیری با آزمون و خطا است. بهعنوان مثال، یک برنامه کامپیوتری ساده برای حل مسائل شطرنج mate-in-one ممکن است حرکات را به صورت تصادفی امتحان کند تا زمانی که حرکت درست پیدا شود. سپس برنامه ممکن است راه‌حل را با موقعیت ذخیره کند تا دفعه بعد که رایانه با همان موقعیت روبرو شد راه حل را به خاطر بیاورد. این به خاطر سپردن ساده اقلام و رویه‌های فردی، که بهعنوان یادگیری روت (Rote Learning) شناخته می‌شود، بر روی کامپیوتر نسبتاً آسان است. چالش برانگیزتر، مشکل اجرای چیزی است که تعمیم نامیده می‌شود. تعمیم شامل استفاده از تجربه گذشته در موقعیت‌های مشابه جدید است. بهعنوان مثال، برنامه‌ای که زمان گذشته افعال معمولی انگلیسی را به‌طور خلاصه یاد می‌گیرد، نمی‌تواند زمان گذشته کلمه‌ای مانند jump را تولید کند، مگر اینکه قبلاً با jumped مواجه شده باشد، در حالی که برنامه‌ای که قادر به تعمیم دادن باشد، می‌تواند یاد بگیرد. قانون «افزودن ed» و بنابراین زمان گذشته بر اساس جهش به تجربه قبلی با افعال مشابه تشکیل می‌شود.
استدلال
استدلال به معنای نتیجه‌گیری متناسب با موقعیت است. استنتاج‌ها به دو دسته قیاسی و استقرایی طبقه‌بندی می‌شوند. مثال اولی این است: «فرد باید در موزه یا کافه باشد. او در کافه نیست. بنابراین او در موزه است». بنابراین این حادثه ناشی از خرابی ابزار بوده است. مهم‌ترین تفاوت بین این اشکال استدلال این است که در حالت قیاسی، درستی مقدمات درستی نتیجه را تضمین می‌کند، در حالی که در مورد استقرایی، درستی مقدمه به نتیجه‌گیری بدون اطمینان مطلق کمک می‌کند. استدلال استقرایی در علم رایج است، جایی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند و مدل‌های آزمایشی برای توصیف و پیش‌بینی رفتار آینده توسعه می‌یابند. تا زمانی که ظاهر داده‌های غیرعادی مدل را مجبور به تجدیدنظر کند. استدلال قیاسی در ریاضیات و منطق رایج است، جایی که ساختارهای پیچیده از قضایای انکار ناپذیر از مجموعه کوچکی از بدیهیات و قوانین اساسی ساخته شده است.
موفقیت قابل توجهی در برنامه‌نویسی کامپیوترها برای استنتاج حاصل شده است. با این حال، استدلال واقعی فراتر از استنتاج صرف است: این استدلال مستلزم استخراج استنتاج های مرتبط با راه حل یک کار یا موقعیت خاص است. این یکی از سخت‌ترین مشکلات پیش روی هوش مصنوعی است.
حل مسئله
حل مسئله، به‌ویژه در هوش مصنوعی، ممکن است بهعنوان یک جستجوی سیستماتیک از طریق طیف وسیعی از اقدامات ممکن برای رسیدن به یک هدف یا راه حل از پیش تعریف شده مشخص شود. روش‌های حل مسئله به دو هدف خاص و هدف کلی تقسیم می‌شوند. یک روش با هدف خاص برای یک مشکل خاص ساخته شده است و اغلب از ویژگی‌های بسیار خاص موقعیتی که مشکل در آن جاسازی شده است استفاده می‌کند. در مقابل، یک روش همه منظوره برای طیف وسیعی از مسائل قابل استفاده است. یکی از تکنیک‌های همه‌منظوره مورد استفاده در هوش مصنوعی، کاهش گام به گام، یا افزایشی، تفاوت بین وضعیت فعلی و هدف نهایی است. این برنامه اقدامات را از فهرستی از ابزارها انتخاب می‌کند. در مورد یک ربات ساده، این ممکن است شامل PICKUP، PUTDOWN، MOVEFORWARD، MOVEBACK، MOVELEFT و MOVERIGHT باشد تا زمانی که به هدف برسد.
بسیاری از مشکلات متنوع توسط برنامه‌های هوش مصنوعی حل شده است. برخی از نمونه‌ها یافتن حرکت درست (یا دنباله حرکت‌ها) در یک بازی رومیزی، ابداع برهان‌های ریاضی، و دستکاری «اشیاء مجازی» در دنیای کامپیوتری است.
ادراک
در ادراک هوش مصنوعی، محیط با استفاده از اندام‌های حسی مختلف، واقعی یا مصنوعی، اسکن می‌شود و صحنه در روابط فضایی مختلف به اشیاء جداگانه تجزیه می‌شود. تجزیه و تحلیل با این واقعیت پیچیده است که یک شی ممکن است بسته به زاویه‌ای که از آن مشاهده می‌شود، جهت و شدت نور در صحنه و میزان تضاد جسم با میدان اطراف متفاوت به‌نظر برسد.
یکی از اولین سیستم‌هایی که ادراک و عمل را ادغام می‌کرد، FREDDY بود، یک ربات ثابت با یک چشم تلویزیونی متحرک و یک دست گیره، که در دانشگاه ادینبورگ، اسکاتلند، در دوره 73-1966 به سرپرستی دونالد میچی ساخته شد. FREDDY قادر بود اشیاء مختلفی را تشخیص دهد و می‌توانست به او دستور داده شود که مصنوعات ساده مانند یک ماشین اسباب‌بازی را از انبوهی تصادفی از اجزا جمع‌آوری کند. در حال حاضر، ادراک هوش مصنوعی به اندازه کافی پیشرفته است که حسگرهای نوری را قادر می‌سازد تا افراد را شناسایی کنند و وسایل نقلیه خودران برای رانندگی با سرعت متوسط در جاده حرکت کنند.
زبان
زبان سیستمی از نشانه‌هاست که بر اساس قرارداد معنا دارند. در این معنا، زبان نیازی به محدود شدن به کلام گفتاری ندارد. بهعنوان مثال، علائم راهنمایی و رانندگی، یک زبان کوچک را تشکیل می‌دهند، این یک موضوع قراردادی است. متمایز از زبان‌ها است که واحدهای زبانی به طور قراردادی دارای معنی هستند و معنای زبانی با آنچه که معنای طبیعی نامیده می‌شود بسیار متفاوت است. نمونه آن در جملاتی مانند «آن ابرها به معنای باران است» و «کاهش فشار به این معنی است که دریچه دارای گرفتگی است».
یکی از ویژگی‌های مهم زبان‌های انسانی کامل، بر خلاف صدای پرندگان و علائم راهنمایی و رانندگی، بهره‌وری آن‌هاست. یک زبان سازنده می‌تواند انواع نامحدودی از جملات را فرموله کند.
مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی مانند ChatGPT می‌توانند به زبانی روان به سؤالات و اظهارات پاسخ دهند. اگرچه این مدل‌ها در واقع زبان را مانند انسان‌ها درک نمی‌کنند، بلکه صرفاً کلماتی را انتخاب می‌کنند که محتمل‌تر از سایرین است، اما به جایی رسیده‌اند که تسلط آن‌ها به یک زبان از یک انسان معمولی غیرقابل تشخیص است. در این صورت، اگر حتی کامپیوتری که از زبانی مانند سخنرانان بومی انسان استفاده می‌کند، درک درستی نداشته باشد.
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی شکلی از هوش مصنوعی است که بر اساس الگوریتم‌هایی است که بر روی داده‌ها آموزش داده می‌شود. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها را شناسایی کنند و یاد بگیرند که چگونه با پردازش داده‌ها و تجربیات، به جای دریافت دستورالعمل‌های برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی‌ها و توصیه‌ها را انجام دهند. الگوریتم‌ها همچنین در پاسخ به داده‌ها و تجربیات جدید سازگار می‌شوند تا کارایی خود را در طول زمان بهبود بخشند. حجم و پیچیدگی داده‌هایی که اکنون تولید می‌شوند، برای انسان‌ها بسیار زیاد است که نمی‌توان آن‌ها را به طور منطقی در نظر گرفت، پتانسیل یادگیری ماشینی و همچنین نیاز به آن را افزایش داده است. در سال‌های پس از استقرار گسترده آن، که در دهه 1970 آغاز شد، یادگیری ماشین در تعدادی از صنایع، از جمله دستاوردهایی در تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و پیش‌بینی آب و هوا با وضوح بالا، تأثیر داشته است.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشینی است که می‌تواند طیف وسیع‌تری از منابع داده (بهعنوان مثال، نوشتار متن) را پردازش کند، حتی به مداخله انسانی کمتری نیاز دارد و اغلب می‌تواند نتایج دقیق‌تری نسبت به یادگیری ماشینی سنتی ایجاد کند. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی، بر اساس روش‌های تعامل نورون‌ها در مغز انسان، برای دریافت داده‌ها و پردازش آن‌ها از طریق تکرارهای متعدد استفاده می‌کند که ویژگی‌های پیچیده‌تر داده‌ها را یاد می‌گیرد. سپس شبکه عصبی می‌تواند درباره داده‌ها تعیین کند، بفهمد آیا یک تشخیص درست است یا خیر، و از آنچه آموخته است برای تعیین اطلاعات جدید استفاده کند. بهعنوان مثال، هنگامی که «یاد می‌گیرد» یک شی شبیه به چه شکلی است، می تواند شی را در یک تصویر جدید تشخیص دهد.
هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی مولد یک مدل هوش مصنوعی است که در پاسخ به یک درخواست، محتوا تولید می‌کند. واضح است که ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E (ابزاری برای ساخت کارهای هنری تولید شده با هوش مصنوعی) پتانسیل تغییر نحوه انجام طیف وسیعی از مشاغل را دارند. با این حال، دامنه کامل این تأثیر همچنان ناشناخته است. همانطور که در آن خطراتی نیز وجود دارد. اما سؤالاتی وجود دارد که می‌توانیم به آن‌ها پاسخ دهیم، مانند اینکه مدل‌های مولد هوش مصنوعی چگونه ساخته می‌شوند، چه نوع مشکلاتی برای حل آن‌ها مناسب‌تر هستند، و اینکه چگونه در دسته وسیع‌تر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی قرار می‌گیرند.
روش‌ها و اهداف در هوش مصنوعی
رویکردهای نمادین در مقابل پیوندگرایی
تحقیقات هوش مصنوعی از دو روش متمایز و تا حدی رقابتی پیروی می‌کند، رویکرد نمادین (یا «از بالا به پایین») و رویکرد پیوندگرا (یا «از پایین به بالا»). رویکرد از بالا به پایین به دنبال تکرار هوش با تجزیه و تحلیل شناخت مستقل از ساختار بیولوژیکی مغز، بر حسب پردازش نمادها، از آنجا که دارای برچسب نمادین است، می‌باشد. از سوی دیگر، رویکرد پایین به بالا شامل ایجاد شبکه‌های عصبی مصنوعی به تقلید از ساختار مغز است. از آنجایی که برچسب آن نیز پیوندگرایانه است.
برای نشان دادن تفاوت بین این رویکردها، وظیفه ساختن یک سیستم مجهز به یک اسکنر نوری را در نظر بگیرید که حروف الفبا را تشخیص دهد. یک رویکرد پایین به بالا معمولاً شامل آموزش یک شبکه عصبی مصنوعی با ارائه حروف یک به یک به آن، بهبود تدریجی عملکرد با «تنظیم» شبکه است. (تنظیم پاسخگویی مسیرهای عصبی مختلف را به محرک‌های مختلف مطابقت می‌دهد) در مقابل، یک رویکرد از بالا به پایین معمولاً شامل نوشتن یک برنامه رایانه‌ای است که هر حرف را با توضیحات هندسی مقایسه می‌کند. به بیان ساده، فعالیت‌های عصبی اساس رویکرد از پایین به بالا هستند، در حالی که توصیفات نمادین اساس رویکرد از بالا به پایین هستند.
در کتاب مبانی یادگیری (1932)، ادوارد تورندایک، روانشناس در دانشگاه کلمبیا، شهر نیویورک، برای اولین بار پیشنهاد کرد که یادگیری انسان شامل برخی از ویژگی‌های ناشناخته اتصالات بین نورون‌های مغز است. در سازمان رفتار (1949)، دونالد هب، روانشناس دانشگاه مک گیل، مونترال، کانادا، پیشنهاد کرد که یادگیری به‌طور خاص شامل تقویت الگوهای خاصی از فعالیت عصبی با افزایش احتمالی (بار معنایی) شلیک نورون القایی بین اتصالات مرتبط است.
در سال 1957 دو طرفدار سرسخت هوش مصنوعی نمادین؛ آلن نیول، محقق در شرکت RAND، سانتا مونیکا، کالیفرنیا، و هربرت سیمون، روانشناس و دانشمند کامپیوتر در دانشگاه کارنگی ملون، پیتسبورگ، پنسیلوانیا، رویکرد بالا به پایین را در آنچه آن‌ها فرضیه سیستم نماد فیزیکی نامیده می‌شود یافتند. این فرضیه بیان می‌کند که ساختارهای پردازش نمادها، اصولاً برای تولید هوش مصنوعی در رایانه دیجیتال کافی است و علاوه بر این، هوش انسانی نتیجه همان نوع دستکاری‌های نمادین است.
استفاده از هوش مصنوعی چگونه در حال گسترش است؟
هوش مصنوعی داستان بزرگی برای انواع کسب‌وکارها است، اما برخی از شرکت‌ها به وضوح جلوتر از همه حرکت می‌کنند. بررسی وضعیت هوش مصنوعی مک کینزی در سال 2022 نشان داد که پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی از سال 2017 بیش از دو برابر شده است و سرمایه‌گذاری نیز به سرعت افزایش یافته است. علاوه بر این، حوزه‌های خاصی که شرکت‌ها در آن‌ها ارزش هوش مصنوعی را می‌بینند، از تولید و ریسک گرفته تا موارد زیر تکامل یافته‌اند:
- بازاریابی و فروش
- توسعه محصول و خدمات
- استراتژی و امور مالی سازمانی
همچنین مجموعه‌ای از شرکت‌ها با سرمایه‌گذاری‌های بزرگ‌تر در هوش مصنوعی، ارتقای سطح شیوه‌های خود برای مقیاس‌بندی سریع‌تر، و استخدام و ارتقای مهارت‌های بهترین استعدادهای هوش مصنوعی، به جلوتر از رقبای خود ادامه می‌دهند. به‌طور خاص، این گروه از رهبران احتمالاً استراتژی هوش مصنوعی را به نتایج تجاری مرتبط می‌کنند و با طراحی معماری داده‌های مدولار که می‌تواند به‌سرعت برنامه‌های جدید را در خود جای دهد، عملیات هوش مصنوعی را «صنعتی» می‌کند.
هوش مصنوعی چگونه جهان را تغییر خواهد داد؟
هوش مصنوعی این قدرت را دارد که نحوه کار، سلامت ما، نحوه استفاده از رسانه و رسیدن به کار، حریم خصوصی ما و موارد دیگر را تغییر دهد.
تأثیری را که برخی از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر کل جهان داشته باشند، در نظر بگیرید. مردم می‌توانند از یک دستیار صوتی در تلفن‌هایشان بخواهند سواری از خودروهای خودران را به سر کار بیاورند، جایی که می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای کارآمدتر شدن بیشتر از همیشه استفاده کنند.
پزشکان و رادیولوژیست‌ها می‌توانند با استفاده از منابع کمتر، به وسیله هوش مصنوعی سرطان را تشخیص دهند، توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها را شناسایی کنند، و مولکول‌هایی را شناسایی کنند که می‌توانند به داروهای مؤثرتری منجر شوند و به طور بالقوه جان افراد بی‌شماری را نجات دهند.
از سوی دیگر، ارزش آن را دارد که اختلالی که می‌تواند ناشی از داشتن شبکه‌های عصبی باشد که می‌توانند تصاویر واقعی ایجاد کنند، مانند Dall-E 2، Midjourney و Bing را در نظر بگیریم. که می‌تواند صدای یک نفر را تقلید و تکرار کند یا با استفاده از شباهت یک فرد، ویدیوهای دیپ فیک ایجاد کند. این‌ها می‌توانند تهدیدی برای عکس‌ها، ویدیوها یا فایل‌های صوتی را که مردم می‌توانند واقعی بدانند باشند.
یکی دیگر از مسائل اخلاقی هوش مصنوعی مربوط به تشخیص چهره و نظارت است و اینکه چگونه این فناوری می‌تواند به حریم خصوصی افراد نفوذ کند و بسیاری از کارشناسان به دنبال ممنوعیت آن هستند.
آیا هوش مصنوعی شغل شما را خواهد دزدید؟
امکان به‌وجود آمدن سیستم‌های هوشمند مصنوعی که جایگزین بخش قابل توجهی از نیروی کار مدرن شوند، یک احتمال قوی در آینده نزدیک است.
در حالی که هوش مصنوعی رایج جایگزین همه مشاغل نخواهد شد، آنچه مسلم به‌نظر می‌رسد این است که هوش مصنوعی ماهیت کار را تغییر خواهد داد، تنها سوال این است که اتوماسیون چقدر سریع و عمیق محیط کار را تغییر می‌دهد.
با این حال، هوش مصنوعی نمی‌تواند به تنهایی کار کند، و در حالی که بسیاری از مشاغل با داده‌های معمولی و تکراری ممکن است خودکار شوند، کارگران سایر مشاغل می‌توانند از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی مولد برای بهره‌وری و کارآمدتر شدن استفاده کنند.
طیف گسترده‌ای از نظرات در میان کارشناسان هوش مصنوعی در مورد سرعت پیشی گرفتن سیستم‌های هوشمند مصنوعی از توانایی‌های انسانی وجود دارد.
وسایل نقلیه خودران کاملاً خودمختار هنوز واقعیت ندارند، اما بر اساس برخی پیش‌بینی‌ها، صنعت حمل‌و‌نقل خودران به تنهایی آماده است تا بیش از 500.000 شغل را در ایالات متحده به طور اجتناب‌ناپذیری اشغال کند، حتی بدون در نظر گرفتن تأثیر آن بر پیک‌ها و رانندگان تاکسی.
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که نحوه کار و زندگی ما در جهان امروز را متحول کند. در حالی که بسیاری از این دگرگونی‌ها هیجان‌انگیز هستند، مانند ماشین‌های خودران یا توانایی تولید خودکار محتوای جدید، آن‌ها همچنین چالش‌های زیادی را ایجاد می‌کنند که ممکن است وضعیت برخی از ما را بدتر از قبل کند. این تصویر پیچیده‌ای است که اغلب تصاویر متضادی را در ذهن ما ایجاد می‌کند: برای برخی یک مدینه فاضله، برای برخی دیگر یک ویران‌شهر است.
این‌ها تنها بخشی از راه‌هایی است که هوش مصنوعی مزایا و خطراتی را برای جامعه فراهم می‌کند. هنگام استفاده از فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی، بهتر است ذهن خود را در مورد آنچه که هست و نیست، هوشیار نگه دارید. هوش مصنوعی با این قدرت زیاد، مسئولیت بزرگی به‌همراه خواهد داشت.
