Als onderdeel van Stanford's lopende 100-jarige studie over kunstmatige intelligentie, bekend als de AI100, twee workshops hebben onlangs de problemen van zorgtechnologieën en voorspellende modellering besproken om de toekomstige ontwikkeling van AI-technologieën te informeren.

"We zien nu een bijzondere nadruk op de geesteswetenschappen en hoe ze omgaan met AI, " zei Russ Altman, Stanford-hoogleraar engineering en de faculteitsdirecteur van de AI100. De AI100 is een project van het Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.

Na de eerste bijeenkomst van de AI100, de groep was van plan om elke vijf jaar opnieuw samen te komen om de status van de AI-industrie te bespreken. Het idee was dat rapporten van die vergaderingen de opwinding en zorgen over AI-technologieën op dat moment zouden vastleggen, voorspellingen doen voor de volgende eeuw en dienen als een hulpmiddel voor beleidsmakers en belanghebbenden uit de industrie die de toekomst van AI in de samenleving vormgeven.

Maar de technologie gaat sneller dan verwacht, en de organisatoren van de AI100 waren van mening dat er voorafgaand aan de volgende geplande sessie problemen moesten worden besproken. De rapporten die uit die workshops voortkwamen, schetsen een beeld van de mogelijke valkuilen van het uitbesteden van onze problemen om technologie op te lossen in plaats van de oorzaken aan te pakken. of het toestaan ​​dat verouderde voorspellende modellen niet worden aangevinkt. Samen, ze bieden een tussentijdse momentopname die de discussies tijdens de volgende volledige vergadering zou kunnen leiden, zei Altman.

"De rapporten leggen de cyclische aard vast van publieke opvattingen en houdingen ten opzichte van AI, " zei Peter Steen, hoogleraar computerwetenschappen aan de Universiteit van Texas in Austin, die als voorzitter van het studiepanel voor het laatste rapport diende, en is nu voorzitter van de vaste commissie. "Er zijn tijden van hype en opwinding met AI, en er zijn tijden van teleurstelling en desillusie - we noemen dit AI-winters."

Deze longitudinale studie heeft tot doel alle ups en downs in te kapselen en een langetermijnvisie op kunstmatige intelligentie te creëren.

Alexa geeft niets om jou

Hoewel kunstmatige intelligentie wijdverbreid is in apps voor de gezondheidszorg, deelnemers aan de workshop waarin werd gedebatteerd over het vermogen van AI om te zorgen, concludeerden dat zorg zelf niet iets is dat in technologie kan worden gecodeerd. Gebaseerd op dat, zij bevelen aan om nieuwe technologieën te integreren in bestaande mens-tot-mens zorgrelaties.

"Zorg is geen probleem dat moet worden opgelost; het is een fundamenteel onderdeel van het leven als mens, " zei Fay Niker, een docent filosofie aan de Universiteit van Stirling, en voorzitter van de workshop Coding Caring. "Het idee van een technische oplossing voor zoiets als eenzaamheid, bijvoorbeeld, is verbijsterend."

De deelnemers aan de workshop omschrijven zorgtechnologieën als hulpmiddelen om menselijke zorgrelaties, zoals die tussen een verzorger en een zorgontvanger, aan te vullen. Technologie kan zeker herinneringen geven om medicijnen te nemen of gezondheidsinformatie te volgen, maar is beperkt in het vermogen om empathie te tonen of emotionele steun te bieden die niet kan worden gecommercialiseerd of gereduceerd tot resultaatgerichte taken.

"We maken ons zorgen dat zinvolle menselijke interactie kan worden bevroren door technologie, " zei Niker. "De hoop is dat het AI2020-rapport, en ander werk op dit gebied, zal bijdragen aan het voorkomen van deze 'ijstijd' door de cultuur en het debat rond het ontwerp en de implementatie van zorgzame technologieën in onze samenlevingen uit te dagen en daarmee te veranderen."

Voorspellende technologieën reguleren

AI-technologieën kunnen mogelijk leren, maar ze zijn niet immuun voor veroudering, deelnemers aan de tweede workshop ertoe aanzetten het concept van "vervaldata" te introduceren om hun inzet in de loop van de tijd te bepalen. "Ze trainen op data uit het verleden om de toekomst te voorspellen, "zei Altman. "Dingen veranderen op elk gebied, dus je moet een update of een herevaluatie doen."

"Het betekent dat we aandacht moeten besteden aan de nieuwe gegevens, " zei David Robinson, een gastwetenschapper van Cornell's College of Computing and Information Science, en een van de workshoporganisatoren. Tenzij anders geïnformeerd, het algoritme zal blindelings aannemen dat de wereld niet is veranderd, en zal resultaten opleveren zonder de nieuw geïntroduceerde factoren te integreren.

Belangrijke beslissingen kunnen afhangen van deze technologieën, inclusief risicobeoordeling in het strafrechtsysteem en screenings door kinderbeschermingsdiensten. Maar Robinson benadrukte dat het de netto combinatie van de algoritmeresultaten en de interpretatie van degenen die de technologie gebruiken, tot een definitieve beslissing leidt. Er moet net zoveel toezicht zijn op de informatie die de AI levert als op de gebruikers die de resultaten van het algoritme interpreteren.

Beide workshops kwamen tot de conclusie dat regulering nodig is voor AI-technologie, volgens Altman, wat geen verrassing zou moeten zijn voor degenen die zijn afgestemd op populaire cultuurreferenties van het veld. Of de industrie zichzelf kan reguleren, of welke andere entiteiten toezicht moeten houden op de voortgang in het veld, staat nog ter discussie.

Zowel deelnemers als organisatoren zijn van mening dat de AI100 een rol te spelen heeft in de toekomst van AI-technologieën. "Ik hoop dat het mensen en het grote publiek echt helpt om te leren hoe ze kunnen en moeten omgaan met AI, " zei Stone. Misschien nog belangrijker, de uitkomsten van de AI-rapporten kunnen worden geraadpleegd door die beleidsmakers en insiders uit de sector, bepalen hoe deze technologieën worden ontwikkeld.