A mesterséges intelligencia elterjedéséből adódó kockázatok szisztematikus vizsgálata

Abstract

Jelen kutatás a mesterséges intelligencia (MI) úgynevezett keskeny (narrow – magyarul „gyenge”, „szűk” vagy „speciális”) formájára fókuszál, ahol a mesterséges keskeny intelligencia (MKI) kifejezés a speciális céllal készült, adatvezérelt, modellalapú intelligens rendszereket jelenti, amelyek jellemzően „data science” megközelítésben, gépi tanulási módszerekre építve készülnek. Ezeket a megoldásokat szervezeti környezetben tipikusan döntéshozó és döntéstámogató, illetve kommunikációs feladatokra használják. A téma aktualitását az adja, hogy a gépi tanulási rendszereket egyre szélesebb körben és egyre nagyobb számban alkalmaznak olyan, akár nyitott szituációkban is, ahol e rendszerek autonóm módon viselkedhetnek. Ugyanakkor a mesterséges intelligenciát (MI) érintő közbeszédet, de a szakmai vitákat és a terület tudományos vizsgálatát is jelenleg néhány téma erős túlsúlya jellemzi. A viták középpontjában a jelenséghez kapcsolódó etikai kérdések állnak. Jogi oldalról a szabályozás problematikájának boncolgatása figyelhető meg, amely elsősorban a személyes adatokhoz (privacy) kapcsolódó jogok és kötelességek viszonyrendszerére koncentrál, ahol inkább problémák és kihívások dzsungeleként tekintenek a területre, míg a megoldásokra vonatkozó javaslatok viszonylag szűk körben mozognak. Szakmai oldalról még mindig a hurráoptimista innovációs lendület a jellemző, a felvetődő etikai-erkölcsi kihívásokat gyakran felszínes látszatmegoldásokkal (iránymutatások, etikai kódexek, etikai bizottságok és laza szerveződések súlytalan egyvelegével) igyekeznek mederben tartani. A tudományos világ alkalmanként szélsőségekbe esve és egzisztenciális veszélyektől aggódva, máskor rácsodálkozással szemléli a lehetséges jövőt, a megoldások tekintetében pedig szintén naiv optimizmussal hisz a felmerülő problémák kezelhetőségében, és rendszeresen megmarad a technológiai részletekben rejlő problémák aprólékos vizsgálatánál.