Come parte dello studio in corso di 100 anni di Stanford sull'intelligenza artificiale, noto come AI100, due workshop hanno recentemente considerato i problemi delle tecnologie di cura e della modellazione predittiva per informare il futuro sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale.

"Ora stiamo assistendo a una particolare enfasi sulle discipline umanistiche e su come interagiscono con l'IA, " ha detto Russ Altman, Professore di ingegneria a Stanford e direttore di facoltà dell'AI100. L'AI100 è un progetto dello Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.

Dopo il primo incontro dell'AI100, il gruppo prevedeva di riunirsi ogni cinque anni per discutere lo stato dell'industria dell'IA. L'idea era che i resoconti di quegli incontri catturassero l'eccitazione e le preoccupazioni riguardo alle tecnologie AI in quel momento, fare previsioni per il prossimo secolo e servire come risorsa per i responsabili politici e le parti interessate del settore che plasmano il futuro dell'IA nella società.

Ma la tecnologia si sta muovendo più velocemente del previsto, e gli organizzatori dell'AI100 sentivano che c'erano questioni da discutere prima della prossima sessione programmata. I rapporti che sono risultati da quei workshop dipingono un quadro delle potenziali insidie ​​dell'esternalizzazione dei nostri problemi per la tecnologia da risolvere piuttosto che affrontarne le cause, o lasciare che i modelli predittivi obsoleti non vengano controllati. Insieme, forniscono un'istantanea intermedia che potrebbe guidare le discussioni alla prossima riunione completa, disse Altman.

"I rapporti catturano la natura ciclica delle opinioni e degli atteggiamenti pubblici nei confronti dell'IA, " disse Peter Stone, professore di informatica presso l'Università del Texas ad Austin che è stato presidente del comitato di studio per l'ultimo rapporto, ed è ora presidente del comitato permanente. "Ci sono momenti di clamore ed eccitazione con l'IA, e ci sono momenti di delusione e disillusione:chiamiamo questi inverni AI".

Questo studio longitudinale mira a incapsulare tutti gli alti e bassi, creando una visione a lungo termine dell'intelligenza artificiale.

Alexa non si preoccupa di te

Sebbene l'intelligenza artificiale sia diffusa nelle app sanitarie, i partecipanti al workshop in cui si discuteva della capacità di cura dell'IA hanno concluso che la cura in sé non è qualcosa che può essere codificata nella tecnologia. Sulla base di ciò, raccomandano che le nuove tecnologie siano integrate nelle relazioni di cura esistenti da uomo a uomo.

"La cura non è un problema da risolvere; è una parte fondamentale del vivere come esseri umani, " disse Fay Niker, un docente di filosofia presso l'Università di Stirling, e presidente del workshop Coding Caring. "L'idea di una soluzione tecnica per qualcosa come la solitudine, Per esempio, è sconcertante".

I partecipanti al workshop inquadrano le tecnologie di cura come strumenti per integrare le relazioni di cura umana come quelle tra un caregiver e un caregiver. La tecnologia può certamente fornire promemoria per l'assunzione di farmaci o tenere traccia delle informazioni sulla salute, ma è limitato nella capacità di mostrare empatia o fornire supporto emotivo che non può essere mercificato o ridotto in compiti orientati al risultato.

"Ci preoccupiamo che l'interazione umana significativa possa essere bloccata dalla tecnologia, "ha detto Niker. "La speranza è che il rapporto AI2020, e altri lavori in questo settore, contribuirà a prevenire questa "era glaciale" sfidando e quindi cambiando la cultura e il dibattito sulla progettazione e l'implementazione delle tecnologie di cura nelle nostre società".

Regolamentazione delle tecnologie predittive

Le tecnologie AI possono essere in grado di apprendere, ma non sono immuni dal diventare obsoleti, spingendo i partecipanti al secondo workshop ad introdurre il concetto di “date di scadenza” per governarne la diffusione nel tempo. "Si allenano sui dati del passato per predire il futuro, " disse Altman. "Le cose cambiano in ogni campo, quindi è necessario fare un aggiornamento o una rivalutazione."

"Significa che dobbiamo prestare attenzione ai nuovi dati, " ha detto David Robinson, uno scienziato in visita dal College of Computing and Information Science di Cornell, e uno degli organizzatori del workshop. Salvo diversa comunicazione, l'algoritmo assumerà ciecamente che il mondo non è cambiato, e fornirà risultati senza integrare fattori di nuova introduzione.

Decisioni importanti possono dipendere da queste tecnologie, compresa la valutazione del rischio nel sistema di giustizia penale e gli screening da parte dei servizi di protezione dell'infanzia. Ma Robinson ha sottolineato che è la combinazione netta dei risultati dell'algoritmo e dell'interpretazione di coloro che utilizzano la tecnologia che si traduce in una decisione finale. Ci dovrebbe essere lo stesso controllo sulle informazioni fornite dall'intelligenza artificiale quanto sugli utenti che interpretano i risultati dell'algoritmo.

Entrambi i workshop sono giunti alla conclusione che è necessaria una regolamentazione per la tecnologia AI, secondo Altman, il che non dovrebbe sorprendere coloro che sono in sintonia con i riferimenti della cultura popolare del settore. Se l'industria può autoregolarsi, o quali altre entità dovrebbero supervisionare i progressi nel campo, è ancora in discussione.

Sia i partecipanti che gli organizzatori ritengono che l'AI100 abbia un ruolo da svolgere nel futuro delle tecnologie AI. "Spero che aiuti davvero a educare le persone e il pubblico in generale su come possono e dovrebbero interagire con l'IA, " disse Stone. Forse ancora più importante, i risultati dei rapporti sull'IA possono essere referenziati da quei responsabili politici e addetti ai lavori del settore, modellando il modo in cui queste tecnologie vengono sviluppate.