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in Technologie

Hier ist, wie KI unsere Schwächen gezielt einsetzen kann, um uns zu beeinflussen

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Hier ist, wie KI unsere Schwächen gezielt einsetzen kann, um uns zu beeinflussen
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Gianluca Ricciodi Gianluca Riccio
5 Minuten Lesen
Tags: GANkünstliche IntelligenzMaschinelles Lernen

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Unter den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz gibt es eine sehr vielversprechende (und unter Kontrolle zu haltende): die, unsere Schwächen zu lernen, um unsere Entscheidungen zu beeinflussen.

Künstliche Intelligenz lernt mehr über Menschen und wie man mit ihnen arbeitet. Eine aktuelle Studie zeigten, wie KI lernen kann, Schwächen menschlicher Gewohnheiten und Verhaltensweisen zu identifizieren und sie zur Beeinflussung menschlicher Entscheidungen zu nutzen.

Es mag klischeehaft klingen zu sagen, dass KI jeden Aspekt unserer Lebens- und Arbeitsweise verändert, aber es ist wahr. Verschiedene Formen künstlicher Intelligenz wirken in verschiedenen Bereichen: von der Entwicklung von Impfstoffen bis zum Umweltmanagement über die Verwaltung von Büros.

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Und obwohl KI keine menschenähnliche Intelligenz und Emotionen besitzt, sind ihre Fähigkeiten mächtig und entwickeln sich schnell.

Wie weit ist es schon? Wie ich oft sage, ist Terminators „Skynet“ noch nicht eingetroffen (Gott sei Dank), aber eine kürzlich entdeckte Entdeckung unterstreicht die Macht der künstlichen Intelligenz und unterstreicht die Notwendigkeit einer angemessenen Regierungsführung, um Missbrauch zu verhindern.

Wie KI lernen kann, menschliches Verhalten zu beeinflussen, indem sie seine Schwächen lernt

Eine KI lernt, unsere Entscheidungen durch unsere Schwächen zu beeinflussen
Der CSIRO

Das Forscherteam Datum61 von CSIRO, der Daten- und Digitalarm der australischen National Science Agency, hat eine systematische Methode entwickelt, um Schwachstellen in der Art und Weise, wie Menschen Entscheidungen treffen, mithilfe einer Art künstlichem Intelligenzsystem zu finden und auszunutzen wiederkehrendes neuronales Netzwerk der Verstärkung und des tiefen Lernens.

Um ihr Modell zu testen, führten sie drei Experimente durch, bei denen menschliche Teilnehmer gegen einen Computer spielten.

Das erste Experiment

Die Teilnehmer klickten auf rot oder blau gefärbte Kästchen, um eine "Auszahlung" zu gewinnen. Die KI lernte die Auswahlmuster des Teilnehmers und führte sie zu einer bestimmten Auswahl. Künstliche Intelligenz war in etwa 70% der Fälle erfolgreich.

Das zweite Experiment

Die Teilnehmer mussten auf einen Bildschirm schauen und eine Taste drücken, wenn ihnen ein bestimmtes Symbol (ein orangefarbenes Dreieck) angezeigt wurde, und nicht, wenn ein anderes Symbol angezeigt wurde (ein blauer Kreis). Hier beschloss die KI, die Symbolsequenz so zu organisieren, dass die Teilnehmer mehr Fehler machten.

Das dritte Experiment

Es bestand aus mehreren Runden, in denen ein Teilnehmer vorgab, ein Investor zu sein, der einem Treuhänder (der KI) Geld gab. Die künstliche Intelligenz würde dem Teilnehmer einen Geldbetrag zurückgeben, der dann entscheiden würde, wie viel in die nächste Runde reinvestiert werden soll. Dieses Spiel wurde in zwei verschiedenen Modi gespielt: In einem zielte die künstliche Intelligenz darauf ab, den Geldbetrag für sie zu maximieren, und in dem anderen zielte die KI auf eine gerechte Verteilung des Geldes zwischen sich und dem menschlichen Investor ab. Künstliche Intelligenz war in beiden Modi sehr erfolgreich.

In jedem dieser Experimente lernte die Maschine aus den Antworten der Teilnehmer und identifizierte und zielte auf Schwachstellen in der Entscheidungsfindung der Menschen ab.

Das Endergebnis war, dass die Maschine lernte, die Teilnehmer zu bestimmten Aktionen zu führen.

Was Forschung für die Zukunft der KI bedeutet

Diese Ergebnisse sind immer noch recht abstrakt und betreffen begrenzte Situationen. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um festzustellen, wie dieser Ansatz umgesetzt und zum Nutzen der Gesellschaft eingesetzt werden kann.

Die Forschung erweitert jedoch unser Verständnis darüber, was KI nicht nur kann, sondern auch, wie Menschen Entscheidungen treffen.

Es zeigt, dass Maschinen lernen können, menschliche Entscheidungen durch ihre Interaktionen mit uns zu steuern.

Die Erforschung menschlicher Schwächen hat ein breites Anwendungsspektrum

Viele Anwendungen können aus dieser Studie abgeleitet werden: die Verbesserung der Verhaltenswissenschaften und der öffentlichen Ordnung zur Verbesserung des sozialen Wohlbefindens. Verstehen und beeinflussen, wie Menschen gesunde Essgewohnheiten annehmen oder erneuerbare Energien nutzen.

L 'künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen könnte verwendet werden, um die Schwächen von Menschen in bestimmten Situationen zu erkennen und ihnen zu helfen, schlechte Entscheidungen zu vermeiden.

KI kann unsere Schwächen lernen, um unsere Entscheidungen zu beeinflussen
In einer Reihe von Experimenten hat ein künstliches Intelligenzsystem erfolgreich gelernt, menschliche Entscheidungen zu beeinflussen, indem es unsere Schwächen ausnutzt.

Was ist der nächste Schritt?

Wie jede Technologie kann KI zum Guten oder zum Schlechten eingesetzt werden, und eine ordnungsgemäße Steuerung ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass sie verantwortungsbewusst implementiert wird.

Im vergangenen Jahr hat CSIRO als ersten Schritt auf diesem Weg einen KI-Ethikrahmen für die australische Regierung entwickelt.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind in der Regel datenhungrig. Daher ist es wichtig, dass Sie über effektive Systeme für die Datenverwaltung und den Datenzugriff verfügen.

Die Implementierung angemessener Einwilligungsverfahren und des Schutzes der Privatsphäre während der Datenerfassung ist von wesentlicher Bedeutung.

Unternehmen, die KI einsetzen und entwickeln, müssen sicherstellen, dass sie wissen, was diese Technologien können und was nicht, und sich der potenziellen Risiken bewusst sind.

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Gianluca Riccio, Texter und Journalist - Er wurde 1975 geboren und ist Creative Director einer Werbeagentur. Er ist Mitglied des italienischen Instituts für die Zukunft, der World Future Society und des H +, Network of Italian Transhumanists.

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