Questi sono i rischi dell'IA su cui dovremmo concentrarci Fin dagli albori dell'era dei computer, gli esseri umani hanno visto l'approccio dell'intelligenza artificiale (AI) con un certo grado di apprensione. Le raffigurazioni popolari dell'IA spesso coinvolgono robot assassini o sistemi onniscienti e che vedono tutto, intenzionati a distruggere la razza umana. Questi sentimenti hanno pervaso allo stesso modo i media, che tendono a salutare le scoperte nell'intelligenza artificiale con più allarme o clamore rispetto all'analisi misurata. In realtà, la vera preoccupazione dovrebbe essere se queste visioni distopiche eccessivamente drammatizzate distolgono la nostra attenzione dai rischi più sfumati, ma ugualmente pericolosi, posti dall'uso improprio delle applicazioni di intelligenza artificiale che sono già disponibili o in fase di sviluppo oggi. L'intelligenza artificiale permea la nostra vita quotidiana, influenzando i media che consumiamo, cosa acquistiamo, dove e come lavoriamo e altro ancora. Le tecnologie di intelligenza artificiale continueranno sicuramente a rivoluzionare il nostro mondo, dall'automazione delle attività di routine dell'ufficio alla risoluzione di sfide urgenti come il cambiamento climatico e la fame . Ma come dimostrano incidenti come arresti illeciti negli Stati Uniti e la sorveglianza di massa della popolazione uigura cinese , stiamo già assistendo ad alcuni impatti negativi derivanti dall'intelligenza artificiale. Incentrati sullo spingere i confini di ciò che è possibile, le aziende, i governi, i professionisti dell'IA e gli scienziati dei dati a volte non riescono a vedere come le loro scoperte potrebbero causare problemi sociali fino a quando non è troppo tardi. Pertanto, il momento di essere più intenzionali su come utilizziamo e sviluppiamo l'IA è adesso. Dobbiamo integrare le considerazioni sull'impatto etico e sociale nel processo di sviluppo sin dall'inizio, piuttosto che affrontare queste preoccupazioni dopo il fatto. E...
Continua a Leggere

Perché le aziende dovrebbero diffidare dei dati ombra? I rischi associati ai dati shadow includono tipicamente l'esfiltrazione, l'acquisizione di account e la distruzione dei dati. Shadow IT si riferisce all'uso di sistemi informatici, software e dispositivi senza l'autorizzazione esplicita del reparto IT dell'azienda che può mettere a rischio la sicurezza dell'intero sistema. Con l'adozione diffusa di applicazioni basate su cloud, anche questo comportamento è in aumento. In alcuni casi, lo shadow IT porta alla produttività e all'innovazione, ma il rapporto rischio-rendimento non è a favore delle organizzazioni. Poi ci sono i dati sulle ombre, che rappresentano un pericolo ancora maggiore. Comporta il rischio associato a tutti i dati caricati, archiviati e condivisi tramite cloud, indipendentemente dal fatto che utilizzino percorsi consentiti. Anche se un'organizzazione dispone delle migliori policy di conformità e sicurezza, non è ancora del tutto immune dalla perdita di dati o dalle minacce di ostacolo . Anche le app comuni di collaborazione e condivisione di file come Box, Office365, DropBox, Google Drive ecc. Sono soggette a minacce di dati shadow. CauseLa parola attacchi informatici richiama alla mente intrusioni non autorizzate di terze parti nei sistemi. Ma a volte, gli attacchi informatici si verificano a seguito della fuga di informazioni dall'interno di un'organizzazione, intenzionalmente o inavvertitamente. In particolare, il rischio più significativo di dati ombra proviene da dipendenti ignari: individui che non hanno intenti dannosi ma rappresentano una minaccia condividendo eccessivamente le informazioni riservate. Accade a causa di scarsa conformità e politiche e formazione sulla governance dei dati, sicurezza inadeguata, negligenza o uso improprio non intenzionale. Secondo un rapporto Symantec , dei 758 milioni di documenti archiviati nel cloud analizzati dalla società di sicurezza informatica, il 13% è stato ampiamente condivis...
Continua a Leggere

10 modi in cui l'IA ha il potenziale per migliorare l'agricoltura nel 2021Il monitoraggio IoT-enabled Agricultural (IoTAg) è l'agricoltura intelligente e connessa in più rapida crescita … [+] GETTYSecondo BI Intelligence Research, la spesa globale per tecnologie e sistemi agricoli intelligenti e connessi, tra cui AI e machine learning, dovrebbe triplicare le entrate entro il 2025, raggiungendo i 15,3 miliardi di dollari.Secondo Markets & Markets, la spesa per le sole tecnologie e soluzioni di IA nell'agricoltura dovrebbe crescere da 1 miliardo di dollari nel 2020 a 4 miliardi di dollari nel 2026, raggiungendo un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 25,5%.Secondo PwC, il monitoraggio dell'agricoltura abilitata all'IoT (IoTAg) è il segmento tecnologico in più rapida crescita dell'agricoltura connessa e intelligente che si prevede raggiungerà i 4,5 miliardi di dollari entro il 2025.AI, machine learning (ML) e sensori IoT che forniscono dati in tempo reale per algoritmi aumentano l'efficienza agricola, migliorano i raccolti e riducono i costi di produzione alimentare. Secondo i dati di previsione delle Nazioni Unite sulla popolazione e la fame, la popolazione mondiale aumenterà di 2 miliardi di persone entro il 2050, richiedendo un aumento del 60% della produttività alimentare per nutrirla. Solo negli Stati Uniti, la coltivazione, la lavorazione e la distribuzione di cibo è un affare da 1,7 trilioni di dollari, secondo l'Economic Research Service del Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti. AI e ML stanno già dimostrando il potenziale per aiutare a colmare il divario nel fabbisogno alimentare previsto per altri 2 miliardi di persone in tutto il mondo entro il 2050. L'agricoltura è una delle industrie più fertili per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico Immagina di avere almeno 40 processi essenziali per tenere traccia, eccellere e monitorare allo stesso tempo in una vasta area agricola spesso misurata in centinaia di ac...
Continua a Leggere

Rilevamento del pensiero: l'intelligenza artificiale si è infiltrata nel nostro ultimo baluardo della privacy I nostri pensieri sono privati, o almeno lo erano. Nuove scoperte nel campo delle neuroscienze e dell'intelligenza artificiale stanno cambiando questa ipotesi, mentre allo stesso tempo invitano nuove domande sull'etica, la privacy e gli orizzonti dell'interazione cervello / computer. Una ricerca pubblicata la scorsa settimana dalla Queen Mary University di Londra descrive un'applicazione di una rete neurale profonda in grado di determinare lo stato emotivo di una persona analizzando i segnali wireless che vengono utilizzati come radar. In questa ricerca, i partecipanti allo studio hanno guardato un video mentre i segnali radio venivano inviati verso di loro e misurati quando si riprendevano. L'analisi dei movimenti del corpo ha rivelato informazioni "nascoste" sul cuore e sulla frequenza respiratoria di un individuo. Da questi risultati, l'algoritmo può determinare uno dei quattro tipi di emozioni di base: rabbia, tristezza, gioia e piacere. I ricercatori hanno proposto che questo lavoro potrebbe aiutare con la gestione della salute e del benessere e essere utilizzato per svolgere compiti come l'individuazione degli stati depressivi. Ahsan Noor Khan, uno studente di dottorato e primo autore dello studio, ha dichiarato: "Stiamo ora cercando di indagare su come utilizzare i sistemi esistenti a basso costo, come i router Wi-Fi, per rilevare le emozioni di un gran numero di persone riuniti, ad esempio, in un ufficio o in un ambiente di lavoro. " Tra le altre cose, questo potrebbe essere utile per i dipartimenti delle risorse umane per valutare come vengono ricevute le nuove politiche introdotte in una riunione, indipendentemente da ciò che potrebbero dire i destinatari. Al di fuori di un ufficio, la polizia potrebbe utilizzare questa tecnologia per cercare cambiamenti emotivi in ​​una folla che potrebbero portare alla violenza. Il team di ricerca pr...
Continua a Leggere

I ricercatori di OpenAI e Stanford chiedono un'azione urgente per affrontare i danni dei modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-3 I creatori di modelli linguistici di grandi dimensioni come Google e OpenAI potrebbero non avere molto tempo per stabilire standard che affrontino in modo sufficiente il loro impatto sulla società. I progetti open source che attualmente mirano a ricreare GPT-3 includono GPT-Neo, un progetto guidato da EleutherAI. Questo secondo un articolo pubblicato la scorsa settimana da ricercatori di OpenAI e della Stanford University. "I partecipanti hanno suggerito che gli sviluppatori possono avere solo un vantaggio da sei a nove mesi fino a quando gli altri non possono riprodurre i loro risultati. È stato ampiamente concordato sul fatto che coloro che sono all'avanguardia dovrebbero utilizzare la loro posizione sulla frontiera per stabilire norme responsabili nel campo emergente ", si legge nel documento. "Questo suggerisce ulteriormente l'urgenza di utilizzare l'attuale finestra temporale, durante la quale pochi attori possiedono modelli linguistici molto ampi, per sviluppare norme e principi appropriati che gli altri possano seguire". Il documento ripercorre una riunione tenutasi nell'ottobre 2020 per considerare GPT-3 e due domande urgenti: "Quali sono le capacità tecniche e i limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni?" e "Quali sono gli effetti sulla società dell'uso diffuso di modelli linguistici di grandi dimensioni?" I coautori del documento hanno descritto "un senso di urgenza per fare progressi prima che poi nel rispondere a queste domande". Quando la discussione tra esperti di settori come l'informatica, la filosofia e le scienze politiche si è svolta lo scorso autunno, GPT-3 era il più grande modello di linguaggio conosciuto, con 175 miliardi di parametri . Da allora, Google ha rilasciato un modello di linguaggio con trilioni di parametri . I modelli di linguaggio di grandi dimensioni vengono addestr...
Continua a Leggere

I ricercatori affermano che gli esseri umani non sarebbero in grado di controllare l'IA superintelligente Chiunque sia a conoscenza dell'intelligenza artificiale (AI) ha probabilmente sentito qualche versione al riguardo, alla fine liberandosi dal controllo umano. Questo non è solo un tema dei film di fantascienza, ma piuttosto una possibilità molto forte che ha molti esperti del settore interessato. Molti di questi esperti, compresi gli scienziati, sostengono che iniziamo a prepararci per questa possibilità e ad evitarla in tutti i modi possibili. Ora, un team internazionale di ricercatori ha preso questa idea e l'ha sostenuta con calcoli teorici. Il team, che comprendeva scienziati del Center for Humans and Machines presso il Max Planck Institute for Human Development, ha utilizzato questi calcoli per dimostrare come non sarebbe stato possibile controllare un'IA superintelligente. La ricerca è stata recentemente pubblicata sul Journal of Artificial Intelligence Research . La paura per un sistema di intelligenza artificiale superintelligente ha a che fare con il fatto che un tale sistema sarebbe di gran lunga superiore agli umani. Sarebbe in grado non solo di apprendere in modo indipendente, ma potrebbe anche accedere a tutti i dati esistenti ed elaborarli in modo estremamente veloce. Un tale evento potrebbe portare l'IA superintelligente a superare tutte le macchine esistenti online, e mentre potrebbe e farebbe cose come curare le malattie e risolvere altri importanti problemi che l'umanità deve affrontare, anche il rischio che le cose vadano fuori controllo è alto. Manuel Cebrian è coautore dello studio e Leader del Digital Mobilization Group presso il Center for Humans and Machines, Max Planck Institute for Human Development. “Una macchina super intelligente che controlla il mondo sembra fantascienza. Ma esistono già macchine che eseguono determinati compiti importanti in modo indipendente senza che i programmatori comprendano appieno come ...
Continua a Leggere