Введение: Демократия победит с улучшенным искусственным интеллектом.

Демократия победит благодаря усовершенствованному искусственному интеллекту. Использование искусственного интеллекта в предвыборных гонках — основа демократии — станет фундаментальным выбором нашего времени. Можем ли мы улучшить наши интеллектуальные системы, чтобы они были более разумными в выборе информации, которую мы читаем, чтобы решить будущее нашей страны?

Искусственный интеллект — это имитация человеческих знаний и процессов с помощью машин, особенно компьютерных систем. Программирование искусственного интеллекта концентрируется на трех (3) когнитивных навыках: самокоррекция, рассуждение и обучение.

В целом искусственный интеллект — это междисциплинарная наука с различными подходами. Однако улучшения в глубоком и машинном обучении приводят к изменению модели практически во всех секторах технологической индустрии.

Системы искусственного интеллекта обычно демонстрируют удивительное поведение, свойственное обычному человеческому интеллекту. Сюда входит решение проблем, рассуждение, манипулирование, творчество, восприятие, обучение, планирование, движение и т. д. Вот почему они могут быть полезны для искоренения предвзятости. Это подводит нас к следующему пункту.

Читайте также: Искусственный интеллект и дезинформация.

ИИ и дезинформация

Мы поговорили с основателем aiplusinfo.com Санксшепом Махендрой об искусственном интеллекте и дезинформации.

Что такое предвзятость?

Предвзятость – неизбежная черта жизни. Это связано с очень ограниченным взглядом на мир, которого может достичь любая группа или отдельный человек, что влияет на их восприятие событий и идей. В гиперпартийной политической среде отличить настоящее от подделки становится еще сложнее, чем когда-либо. Хуже, когда к этому примешивается политическая предвзятость, искажающая таким образом мнения и факты. Эта предвзятость автоматически приводит к дезинформации и теориям заговора, что очень смертельно для нас как общества.

Для всех нас крайне важно изучить присущую предвзятость, которая приводит к дезинформации благодаря искусственному интеллекту в современной демократии. Справедливое и беспристрастное представление фактов является важнейшим принципом современной демократии, поскольку люди голосуют или принимают решение выбрать кандидата на основе этих фактов. Давайте обсудим, как искусственный интеллект может помочь уменьшить проблемы, которые он создает.

Хорошим примером является дезинформация о голосовании. Как вы можете голосовать? где нужно проголосовать? можно ли проголосовать по почте? Имеют ли место фальсификации результатов голосования?

Искусственный интеллект усиливает эти теории, предоставляя контент, которому вы, скорее всего, поверите, а не основанный на фактах и ​​реальности. Эта бомбардировка дезинформацией растет в геометрической прогрессии, и мы не склонны различать реальность и дезинформацию.

Нам нужно быть обеспокоенными и внимательными не только на уровне ответственного проектирования искусственного интеллекта, но и ответственно за его использование для влияния на умы и сбора кликов для получения большей прибыли или, что еще хуже, изменения курса страны.

Важно, чтобы мы посмотрели документальный фильм «Социальная дилемма» на Netflix, чтобы понять нюансы этого тонкого искусства, призванного удерживать пользователей на крючке, и какие последствия это может иметь в краткосрочной и долгосрочной перспективе. Пожалуйста, посмотрите трейлер Netflix ниже –

Как искусственный интеллект может помочь уменьшить эту предвзятость и дезинформацию?

Демократия победит благодаря усовершенствованному искусственному интеллекту.

Диверсификация наборов данных, команд и потоков данных

Сначала необходимо создать набор данных, чтобы научить ИИ разрабатывать более качественные модели. Набор данных — это место, где мы обучаем искусственный интеллект лучше понимать его цель. В конце концов, мы сможем опробовать разные наборы данных, чтобы обнаружить более точные и устранить статистическую погрешность.

Как правило, увеличение размера набора данных открывает для модели машинного обучения более широкий класс тем и данных. В конечном итоге это поможет повысить точность оценки. Преимущество искусственного интеллекта заключается в его обширных контекстуальных знаниях о каждой среде, которую он оценивает. Он может использовать краудсорсинг социальных сетей, энциклопедий, структур URL-адресов и данных веб-трафика, и все это в попытке определить надежность.

Обычно системе искусственного интеллекта требуется всего около 150 статей, чтобы определить надежный источник. Точность определения того, имеет ли медиа-источник низкий, средний или высокий уровень фактичности, составляет 65 %. Кроме того, он с точностью 70 % определяет, является ли он умеренным, правым или левым. Чрезвычайно важно, чтобы не было ни недостаточной, ни чрезмерной подгонки данных.

Использование разных моделей

Обучение — один из основных строительных блоков решений искусственного интеллекта. С теоретической точки зрения, это процесс, который развивает принципы системы искусственного интеллекта. С технической точки зрения процесс искусственного обучения сосредоточен на подготовке набора пар ввода-вывода. Это можно использовать для прогнозирования результатов новых входных данных или для конкретной функции. Чрезвычайно важно, чтобы мы создавали разнообразный набор моделей данных, охватывающий широкий спектр точек данных, извлекаемых из надежных ресурсов.

Читайте также: Искусственный интеллект в журналистике.

Улучшение обработки данных для искусственного интеллекта

В конечном счете, данные являются основой любого алгоритма машинного обучения или искусственного интеллекта. Основная функция алгоритмов и автоматизации ИИ — ликвидировать скрытые знания/информацию, доступные в данных. В результате, если он сможет лучше обрабатывать данные, результаты будут более точными. Важно получать данные, которые можно проверить с помощью интеллектуальной системы и надежных источников. Это четко определяет необходимость создания прозрачной, открытой для всех базы данных надежных ресурсов, которая была бы общим коллективом для всех алгоритмов машинного обучения, из которых можно было бы извлекать данные.

Читайте также: Искусственный интеллект-самоучка станет для нас концом.

Создание лучших алгоритмов для искусственного интеллекта

Алгоритм в области искусственного интеллекта и автоматизации — это метод, который применяется к данным для построения модели машинного обучения. Создание более совершенных алгоритмов поможет системе лучше выявлять точную демократию или политическую предвзятость и уменьшать дезинформацию по всем направлениям. Поскольку алгоритмы машинного обучения помогают машинам стать интеллектуальными, очень важно правильно использовать эти алгоритмы. Мы должны уделять равное значение алгоритмам проверки фактов и обеспечивать их взаимосвязь с алгоритмами проверки данных. это дает нам возможность лучше обрабатывать конечные результаты этих алгоритмов.

Читайте также: ИИ и оружие будущего

Создание другой архитектуры для искусственного интеллекта

Понимание того, какая модель конфигурации и архитектуры лучше всего работает в области искусственного интеллекта и автоматизации, — лучший способ повысить ее точность. Чтобы построить более точную модель для прогнозирования и классификации политических или демократических предубеждений, лучше опробовать другую архитектуру. Это также может включать в себя аудит процесса создания алгоритма для выявления и устранения антропогенных отклонений в исходных данных, которые могут проявиться во время разработки. Добавление элемента человеческого интеллекта в архитектуру жизненно важно для отслеживания предвзятости и дезинформации. Эта сеть архитектуры человеческого интеллекта должна включать в себя разнообразный эксперты в различных областях, в том числе юристы, преподаватели, профессора, журналисты и т. д.

Конфигурация и архитектура модели играют важную роль в уровне точности системы искусственного интеллекта. Нам определенно необходимо улучшить эту ситуацию, чтобы справиться с политической предвзятостью.

Вывод: демократия победит с улучшенным искусственным интеллектом.

ИИ может стать мощным инструментом, расширяющим возможности публичных дискуссий и повышающим качество политических дебатов, представляя новости и контент всего политического спектра из проверенных источников, предоставляя пространство для различных мнений и подчеркивая случаи поляризации и предвзятости СМИ. Существует возможность использования обработки естественного языка для дальнейшего масштабирования системы.

Использование искусственного интеллекта в предвыборных гонках — основа демократии — станет фундаментальным выбором нашего времени. Можем ли мы улучшить наши интеллектуальные системы, чтобы они были более разумными в выборе информации, которую мы читаем, чтобы решить будущее нашей страны? Демократия победит благодаря усовершенствованному искусственному интеллекту и более широкому участию общественности.

Рекомендации

«Борьба с предвзятостью в области искусственного интеллекта (опубликовано в 2019 г.)». Нью-Йорк Таймс, https://www.nytimes.com/svc/oembed/html/?url=https%3A%2F%2Fwww.nytimes.com%2F2019%2F11%2F19%2Ftechnology%2Fartificial-intelligence-bias.html#? По состоянию на 3 июня 2023 г.

Махендра, Санксшеп. «Автоматизация — будущее кибербезопасности». Искусственный интеллект +, 28 августа 2019 г., https://www.aiplusinfo.com/blog/artificial-intelligence-automation-future-of-cybersecurity/. По состоянию на 3 июня 2023 г.

Ван, Велтон. «Расчет политической предвзятости и борьба с партийностью с помощью ИИ». Двухпартийная пресса22 декабря 2019 г., https://www.thebipartisanpress.com/politics/calculating-politic-bias-and-fighting-partisanship-with-ai/. По состоянию на 3 июня 2023 г.

Виггерс, Кайл. «ИИ MIT CSAIL может обнаруживать фейковые новости и политическую предвзятость». ВенчурБит4 октября 2018 г., https://venturebeat.com/2018/10/03/mit-csails-ai-can-detect-fake-news-and-politic-bias. По состоянию на 3 июня 2023 г.