Артем Теплов – Четвертая промышленная революция и ее влияние на общество (страница 26)

Этические и правовые аспекты машинного обучения

В самой концепции машинного обучения заложена проблема обеспечения прозрачности и объяснимости моделей и алгоритмов искусственного интеллекта. Всё более сложные модели AI, такие как нейронные сети, способны принимать сложные решения, основанные на огромном количестве данных, но не всегда могут их обосновать. Прозрачность и объяснимость моделей машинного обучения AI являются важными аспектами, которые следует учитывать при разработке и внедрении технологий машинного обучения в Индустрию 4.0.

Это может представлять проблему в ситуациях, когда человек должен однозначно понимать, почему именно такое решение было принято искусственным интеллектом. Например, в здравоохранении врачам будет сложно довериться моделям машинного обучения, которые могут рекомендовать определённое лечение без объяснения того, как именно они пришли к этому решению.

Кроме того, важно понимать, что модели машинного обучения AI могут быть подвержены ошибкам и отклонениям. Если модель обучается на выборке данных, содержащей предвзятую или недостоверную информацию, она может повторять такие же ошибки в своих решениях. Это может привести к несправедливому или дискриминационному поведению моделей AI, например, при найме персонала или предоставлении кредитов.

Для решения этих проблем необходимо разрабатывать методы и алгоритмы, которые были бы прозрачными и объяснимыми. Такие подходы предполагают использование интерпретируемых моделей AI, которые могут обосновывать принимаемые решения, а также методов, позволяющих объяснять результаты, выдаваемые моделями. Также важно проводить анализ и выборку данных, чтобы избежать ошибок, способных повлиять на результаты моделей.

С развитием машинного обучения и внедрением его технологий в Индустрию 4.0, в связи с автоматизацией процессов в производстве и бизнесе произойдёт замена людей на интеллектуальные системы и робототехнику, что не может не отразиться на социальных и этических сторонах жизни общества. Одной из основных проблем, которую придётся решать, является потенциальное сокращение рабочих мест в результате автоматизации.

С появлением автономных систем и роботов, которые могут более эффективно выполнять задачи, ранее выполняемые людьми, многие профессии на рынке труда перестанут быть востребованы. Автоматизация, оптимизация и совершенствование бизнес-процессов как предвестники эффективности Индустрии 4.0, несут не только экономические выгоды для бизнеса, но и угрозу безработицы и утраты финансовой стабильности для многих людей труда.

Чтобы люди, потерявшие свои рабочие места из-за автоматизации, могли адаптироваться к изменениям рынка труда, важнейшей задачей является обеспечение переквалификации или обучения работников новым технологиям и навыкам, востребованным в Индустрии 4.0. Социальные и этические вопросы, связанные с машинным обучением, повсеместной автоматизацией и заменой рабочей силы указывает на необходимость участия общества, правительства и бизнеса в разработке социальных и экономических механизмов для адаптации населения к предстоящим кардинальным изменениям в рамках Индустрии 4.0.

Кроме того, по мере автоматизации, оптимизации и совершенствования бизнес-процессов будут накапливаться огромные объёмы данных о сотрудниках, что приведёт к необходимости решения задачи первостепенной важности – обеспечению защиты данных и конфиденциальности. При сборе и использовании персональных данных о работниках в сфере занятости, могут возникать проблемы с ответственным и этичным использованием этих данных. Неправильное и неэтичное использование этих данных нарушает неприкосновенность частной жизни людей и основополагающие принципы доверия внутри организаций.

К основным методам и технологиям защиты данных в условиях Индустрии 4.0 относятся:

криптография. Это древнее искусство кодирования информации является более актуальным, чем когда-либо. Гомоморфное шифрование, например, позволяет выполнять вычисления на зашифрованных данных, позволяя анализировать данные, никогда не раскрывая их. Доказательства с нулевым разглашением предлагают способ доказать истинность утверждения, не раскрывая никаких базовых данных;

анонимизация. На удаление из данных личной информации, при сохранении её полезности, направлены такие методы анонимизации, как k-анонимность, l-разнообразие и t-закрытость, позволяющие достигать тонкого баланса между удобством использования данных и неприкосновенностью частной жизни;

безопасные многопользовательские вычисления (SMPC). Сегодня, когда всё большее значение приобретает совместное машинное обучение, SMPC позволяет нескольким сторонам вкупе вычислять функцию по разнородным входным данным, сохраняя их конфиденциальность. Классическим вариантом использования SMPC является профилактическое обслуживание техники с сохранением конфиденциальности в производстве.

В преддверии эпохальных преобразований отрадно сознавать, что на международном и государственном уровнях уже разрабатываются нормативно-правовые акты для обеспечения защиты данных, примерами таких регуляторных и законодательных инициатив являются:

1. Общий регламент по защите данных (GDPR). Этот основополагающий регламент по защите данных, принятый Европейским союзом, является глобальным стандартом. Он даёт людям больший контроль над своими личными данными и возлагает на организации большую ответственность за корректное и ответственное обращение с данными.

2. Законы о конфиденциальности. GDPR вызвал глобальное движение в части принятия законов о защите данных. Принятые в Бразилии и Калифорнии (США) законы о защите прав потребителей подтверждают первостепенное значение конфиденциальности данных.

Грядущая волна автоматизации также вызывает опасения по поводу конфиденциальности данных, особенно когда это касается информации о сотрудниках. Этичное и безопасное обращение с персональными данными в сфере занятости является не только юридическим обязательством, но и моральным императивом. Основополагающими методами сохранения конфиденциальности данных являются дифференциальная конфиденциальность, «сила шума» и федеративное обучение.

Дифференциальная конфиденциальность сродни анонимности. Если представить данные как сундук с сокровищами, то прежде, чем кто-либо заглянет внутрь, дифференциальная конфиденциальность добавляет к сокровищам элементы маскировки или немного шума. Этот шум защищает конфиденциальность данных конкретного человека, предотвращая вывод любого отдельного фрагмента из больших наборов данных. Этот метод служит основой конфиденциальности в различных системах, от использования Apple Siri до переписи населения США.

Условный шум в форме случайных изменений, добавляемых к данным, является мощным союзником в обеспечении конфиденциальности. Это немного похоже на секретный код, который может применить только обладатель или предполагаемый получатель данных. «Сила шума» обеспечивает надёжную защиту данных, сохраняя при этом возможность ценного анализа.

Федеративное обучение – это метод машинного обучения модели AI в защищённой среде без перемещения данных куда-либо. При таком децентрализованном подходе к машинному обучению модель обучается на локальных данных пользователей, никогда не выходя за пределы этих устройств. Компания «Google» использует это для своей клавиатуры Gboard, чтобы улучшить текстовые предложения, не предоставляя доступ к вводимым дифференцированным данным.

Соблюдение основных принципов защиты данных, таких как дифференцированная конфиденциальность, а также принятие законодательных актов и регламентов, таких как GDPR, позволяют надеяться на то, что мы останемся хозяевами своей судьбы в будущем, в котором инновации будут сочетаться с непреходящими ценностями равных возможностей и человеческого достоинства.

В условиях Индустрии 4.0 данные – это новая валюта, они питают двигатели интеллектуальных систем. Машинное обучение AI, защита данных и конфиденциальность становятся определяющими факторами успешного перехода производства и бизнеса к Индустрии 4.0.

Человек или машина?

В силу значимости этого процесса для каждого человека и общества в целом следует отдельно рассмотреть вопросы занятости, социальной защищённости и формирования благополучной среды проживания в условиях высвобождения массы трудоспособного населения по причине повсеместной автоматизации и оптимизации производства, внедрения интеллектуальных систем управления и совершенствования бизнес-процессов.

Для того чтобы кризисы в сфере занятости не омрачали нашу повседневную жизнь, а инновации, основанные на данных, подкреплялись этическими соображениями, нужна ответственность, которую человечество должно коллективно взять на себя. Ясное понимание проблем социального и этического свойства, которые предстоит решать обществу в самое ближайшее время, поможет привести нас к новаторским решениям, которые гармонизируют будущее трудовых отношений, защитят личную жизнь и поддержат доверие людей к скорому необратимому вступлению в эпоху Индустрии 4.0. Когда эти проблемы будут успешно преодолены, новый технологический уклад превратится в символ человеческого созидания и прогресса, в котором инновации и этика органично сочетаются.