AI Ethics

Давайте начнём с неприятной правды: этот безобидный на вид чат-бот ChatGPT обладает большим аппетитом, чем студент магистратуры в период сессии, выпивший слишком много кофе. Пока вы просите его объяснить квантовую физику или создать мемы с котиками, где-то на серверах тратится энергия, как на заправке для «Хаммера». Но насколько это плохо на самом деле? Давайте посчитаем, как бухгалтер, заботящийся об экологии: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # грамм daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Ежедневное выделение CO₂: {daily_emissions} г (это {daily_emissions/1000} кг)") print(f"Годовое выделение CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}кг") calculate_ai_footprint(50) # Средняя оценка пользователя Ежедневное выделение CO₂: 216,0 г (это 0,216 кг) Годовое выделение CO₂: 78,84 кг Это 78 кг CO₂ в год — эквивалентно сжиганию 31 литра бензина....

Лицензия MIT: краткое напоминание (с 50% пиратовских метафор) Лицензия MIT — это как Швейцария среди лицензий на программное обеспечение: нейтральная, разрешительная, и каждый думает, что понимает её, пока не прочтёт текст. По своей сути она даёт разрешение на: # Вот на что вы действительно соглашаетесь: print("Делайте с этим кодом что хотите, но:") print("1. Сохраняйте этот текст лицензии") print("2. Не подавайте на меня в суд, если он сломается") print("3. Бонус, если пришлёте ром") # Не имеет юридической силы Но когда в дело вступает искусственный интеллект, наше простое пиратское соглашение становится сложнее, чем Dockerfile с 287 слоями....

Представьте себе мир, где алгоритмы играют роль Купидона между работодателями и кандидатами, одобряя квалифицированных соискателей быстрее, чем вы успеете произнести «предвзятость при найме». Но что происходит, когда наши цифровые свахи начинают воспроизводить худшие человеческие наклонности? Давайте разберём этот современный парадокс на примерах фрагментов кода, блок-схем и сарказма, которого хватит на целый стартап из Кремниевой долины. Эффект бумеранга предвзятости Модели машинного обучения подобны слишком старательным стажёрам — они в точности копируют то, что видят в обучающих данных....

Нужен ли программистам «моральный компилятор», который будет помечать неэтичный код? Представьте себе такой сценарий: вы пытаетесь написать рекомендательную систему, и ваша IDE внезапно выделяет строку красным цветом, говоря: «Обнаружен потенциал алгоритмической предвзятости». По сути, именно это могли бы обеспечить этические заявления о воздействии. Давайте рассмотрим эту радикальную идею через три призмы: существующие этические рамки в области технологий, стратегии технической реализации и реальные примеры, где подобные заявления могли бы изменить ситуацию....