LAM
Tekoäly pelottaa. Miksi?
Tekoälyn, eikä edes generatiivisen tekoälyn, kehitys ei ole milloinkaan pelottanut minua. Sen sijaan isojen käyttäytymismallien (LBM/LAM) kehitys pelottaa ja paljon. Näiden mallien avulla ihmisiä voidaan ohjata ja manipuloida ennen näkemättömällä tavalla.
Tekoälyn kehitys on vuosien varrella tuonut mukanaan monia mullistavia innovaatioita, ja olemme tottuneet siihen, että generatiivinen tekoäly tuottaa upeita taideteoksia ja kirjoituksia. Kuitenkin on olemassa alue, jossa tekoälyn kehitys on ottanut askeleen, joka minua todella huolestuttaa: isot käyttäytymismallit eli LBM ja LAM.
Näiden mallien avulla voidaan analysoida ja ennustaa ihmisten käyttäytymistä ennennäkemättömällä tarkkuudella. Tämä tarkoittaa, että ihmisten henkilökohtaisia valintoja ja käyttäytymistä voidaan ohjata ja manipuloida tavoilla, joita emme ole aiemmin edes osanneet kuvitella. On pelottavaa ajatella, että jokainen päätös, jonka teemme – olipa kyseessä ostospäätös, äänestyspäätös tai jopa tapamme viettää vapaa-aikaamme – voidaan ennustaa ja vaikuttaa tarkasti näiden mallien avulla.
Suuret käyttäytymismallit keräävät valtavia määriä dataa käyttäjien toiminnasta. Tätä dataa analysoimalla mallit pystyvät ymmärtämään käyttäytymismalleja ja luomaan niistä ennusteita. Tämä voi olla hyödyllistä esimerkiksi terveydenhuollossa, jossa potilaiden käyttäytymistä ennustamalla voidaan parantaa hoitoa ja ehkäistä sairauksia.
Large action model is an artificial intelligence model that can understand and execute complex tasks by translating human intentions into action. Within LAMs, such levels of autonomy and comprehension turn generative AI into an active assistant that can perform various tasks, from booking rooms to making complex decisions based on past and present data analysis.
Dmytro Ivanov, Machine Learning Engineer at Trinetix
Kuitenkin, kun nämä mallit joutuvat väärinkäytön kohteeksi, ne voivat johtaa vakaviin seuraamuksiin. Kuvittele maailma, jossa poliittiset kampanjat kohdentavat viestejään yksilöllisesti, ihmisen sen hetkisen tilanteen huomioiden, manipuloidakseen äänestäjiä tehokkaammin kuin koskaan ennen. Tai markkinointikampanjat, jotka tietävät tarkalleen, milloin olet heikoimmillasi ja mitä juuri silloin olet valmis tekemään päätöksiä, joita et hyvinä päivinä tekisi.
Suuret käyttäytymismallit herättävät merkittäviä eettisiä kysymyksiä. Kuinka voimme varmistaa, että näitä malleja käytetään eettisesti ja vastuullisesti? Miten voimme suojella yksityisyyttämme maailmassa, jossa käyttäytymisiämme analysoidaan jatkuvasti? Entä miten voimme estää manipulaation, joka voi johtaa yhteiskunnallisiin ja poliittisiin väärinkäytöksiin?
On selvää, että tarvitsemme tiukkoja säädöksiä ja ohjeistuksia, jotta suuret käyttäytymismallit eivät muutu uhkaksi yksilönvapaudelle ja yksityisyydelle. Tosin säätelyä tulee edeltää vahva skenaariotyöskentely ja vaikuttavuusanalyysi, ei pidä säädellä sellaista, joka on vasta ituvaiheessa. Teknologian kehitys on, kuten tiedämme, aina kaksiteräinen miekka – se tuo mukanaan valtavia mahdollisuuksia, mutta myös merkittäviä riskejä.
Meidän on vaadittava entistä suurempaa läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta niiltä tahoilta, jotka käyttävät näitä teknologioita. Yhteistyö alan asiantuntijoiden, lainsäätäjien ja kansalaisten välillä on välttämätöntä, jotta voimme hyödyntää suurten käyttäytymismallien tuomat hyödyt ilman, että ne uhkaavat perusoikeuksiamme tai joutuvat vihollismielisten tahojen käyttöön.
Tekoälyn kehitys on avannut ovia uusiin mahdollisuuksiin, mutta suurten käyttäytymismallien kehitys tuo mukanaan myös suuria haasteita. Meidän on oltava valppaana ja aktiivisia varmistaaksemme, että nämä työkalut palvelevat yhteistä hyvää eikä manipulointia ja väärinkäyttöä.
Mutta pelolle ei saa antaa valtaa, vaan on aika käydä avoin ja rehellinen keskustelu siitä, miten käytämme näitä teknologioita, ja miten voimme suojella itseämme niiden mahdollisilta haitoilta. Tietoinen ja eettinen lähestymistapa sekä ennen kaikkea varautuminen uuden teknologian vaikutuksiin on avainasemassa tulevaisuutemme turvaamisessa.
