Хиймэл оюун ухааныг зохицуулах: Ёс зүй, аюулгүй хиймэл оюун ухааны засаглалын тогтолцоог бүрдүүлэх | B4N1

Хиймэл оюун ухааныг зохицуулах: Ёс зүй, аюулгүй хиймэл оюун ухааны засаглалын тогтолцоог бүрдүүлэх

9 months ago · b4n1 Read time: 4 min

Танилцуулга

Хиймэл оюун ухаан (AI) системийг хурдацтай хөгжүүлж, нэвтрүүлж байгаа нь тэдний нийгэмд үзүүлэх нөлөөллийн талаар ихээхэн түгшүүр төрүүлж байна. Хиймэл оюун ухаан улам бүр дэлгэрч байгаа тул эдгээр системийг аюулгүй, аюулгүй, хүний ​​үнэт зүйлийг хүндэтгэсэн байдлаар хөгжүүлж, ашиглахыг баталгаажуулах үр дүнтэй зохицуулалт шаардлагатай болж байна. Энэ нийтлэлд бид хиймэл оюун ухааны зохицуулалтын техникийн үр дагавар, үүнд нийцлийн автоматжуулсан систем, хууль эрх зүйн зохицуулалтыг боловсруулахад хиймэл оюун ухааны гүйцэтгэх үүргийг судлах болно.

AI зохицуулалтын хэрэгцээ

AI систем нь эрүүл мэнд, санхүү, тээвэр, боловсрол зэрэг олон салбарт хувьсгал хийх боломжтой. Гэсэн хэдий ч тэдгээр нь хэвийх, ажил нүүлгэн шилжүүлэх, кибер аюулгүй байдалд заналхийлэх зэрэг томоохон эрсдэлүүдийг бий болгодог. Эдгээр эрсдлийг бууруулахын тулд дэлхийн улс орнуудын засгийн газар болон зохицуулах байгууллагууд хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлэх, ашиглахыг зохицуулах тогтолцоог боловсруулж байна.

AI зохицуулалтын төрлүүд

AI-ийн хэд хэдэн төрлийн зохицуулалт байдаг бөгөөд үүнд:

  • Техникийн зохицуулалт: Эдгээр зохицуулалтууд нь хиймэл оюун ухааны системийг зохион бүтээх, хөгжүүлэх, ашиглах зэрэг техникийн тал дээр төвлөрдөг.
  • Лицензийн журам: Эдгээр журам нь хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчдээс системээ ашиглахаасаа өмнө лиценз эсвэл гэрчилгээ авахыг шаарддаг.
  • Өгөгдөл хамгаалах журам: Эдгээр журам нь AI системээр өгөгдөл цуглуулах, хадгалах, ашиглахад чиглэгддэг.
  • Хариуцлагын зохицуулалт: Эдгээр журам нь хиймэл оюун ухаан хөгжүүлэгчид болон хэрэглэгчид өөрсдийн системийн үйлдлийнхээ төлөө хариуцлага хүлээдэг.

AI зохицуулалтын техникийн үр дагавар

AI зохицуулалт нь хэд хэдэн техникийн үр дагавартай бөгөөд үүнд:

  • ** Дагаж мөрдөх автоматжуулсан систем**: Эдгээр системүүд нь зохицуулалтын хэрэгжилтийг хянаж, хэрэгжүүлэхийн тулд хиймэл оюун ухаан болон машин сургалтын алгоритмуудыг ашигладаг.
  • AI-ийн туслалцаатай зохицуулалтын төсөл боловсруулах: AI нь зохицуулалтын тогтолцоог боловсруулах, хянахад ашиглагдаж, зохицуулалтыг боловсруулах, хэрэгжүүлэхэд шаардагдах цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг багасгадаг.
  • Зохицуулалтын нийцлийн хяналт: Хиймэл оюун ухааныг дүрэм журмын хэрэгжилтэд хяналт тавьж, мөрдүүлэхэд ашиглаж, үл нийцэх эрсдлийг бууруулж болно.

Дагаж мөрдөх автоматжуулсан системүүд

Зохицуулалтын автоматжуулсан системүүд нь AI болон машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан дүрэм журмын хэрэгжилтийг хянаж, мөрддөг. Эдгээр системийг дараахь зорилгоор ашиглаж болно.

  • Өгөгдлийн урсгалыг хянах: Зохицуулалтын автоматжуулсан системүүд нь нууц мэдээллийг зөвшөөрөлгүйгээр хуваалцахгүй байхын тулд мэдээллийн урсгалыг хянах боломжтой.
  • Хэвийн хандлагыг илрүүлэх: Автомат нийцлийн систем нь хиймэл оюун ухааны систем дэх гажуудлыг илрүүлж, ялгаварлан гадуурхах үр дагаврыг бууруулдаг.
  • Зохицуулалтын шаардлагыг хэрэгжүүлэх: Дагаж мөрдөх автоматжуулсан системүүд нь өгөгдөл хамгаалах, кибер аюулгүй байдлын стандарт зэрэг зохицуулалтын шаардлагыг хэрэгжүүлэх боломжтой.

AI-ийн тусламжтай зохицуулалтын төсөл боловсруулах

AI нь зохицуулалтын тогтолцоог боловсруулах, хянахад ашиглагдаж, зохицуулалтыг боловсруулах, хэрэгжүүлэхэд шаардагдах цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг багасгадаг. AI-ийн тусламжтай зохицуулалтын төслийг дараахь зорилгоор ашиглаж болно.

  • Зохицуулалтын шаардлагуудад дүн шинжилгээ хийх: AI нь зохицуулалтын шаардлагад дүн шинжилгээ хийж, зохицуулалт тодорхойгүй эсвэл зөрчилтэй газруудыг тодорхойлж чадна.
  • Зохицуулалтын тогтолцооны төсөл: AI нь зохицуулалтын тогтолцооны төслийг боловсруулж, зохицуулалтыг боловсруулж хэрэгжүүлэхэд шаардагдах цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг багасгадаг.
  • Зохицуулалтын тогтолцоог хянан үзэх: AI нь зохицуулалтын тогтолцоог тодорхой, тууштай, үр дүнтэй эсэхийг шалгах боломжтой.

Зохицуулалтын нийцлийн хяналт

Хиймэл оюун ухааныг дүрэм журмын хэрэгжилтэд хяналт тавьж, мөрдүүлэхэд ашиглаж болох бөгөөд энэ нь дагаж мөрдөхгүй байх эрсдлийг бууруулдаг. Зохицуулалтын нийцлийн хяналтыг дараахь зорилгоор ашиглаж болно.

  • Зохицуулалтын шаардлагад хяналт тавих: AI нь зохицуулалтын шаардлагыг хянаж, дагаж мөрдөхгүй байгаа газруудыг тодорхойлж чадна.
  • Зөрчилгүй байдлыг илрүүлэх: AI нь дүрэм журмыг дагаж мөрдөөгүйг илрүүлж, торгууль, торгуулийн эрсдэлийг бууруулдаг.
  • Зохицуулалтын шаардлагыг хэрэгжүүлэх: AI нь өгөгдөл хамгаалах, кибер аюулгүй байдлын стандарт зэрэг зохицуулалтын шаардлагыг хэрэгжүүлэх боломжтой.

Кодын жишээ: Дагаж мөрдөх автоматжуулсан систем

Python хэл дээр бичигдсэн автоматжуулсан дагаж мөрдөх системийн жишээ энд байна.

пандаг pd хэлбэрээр импортлох
sklearn.model_selection импортын галт тэрэгний_test_split-ээс
sklearn.ensemble-аас RandomForestClassifier импортлох
sklearn.metrics-аас импортын нарийвчлал_оноо

# Өгөгдөл ачаалах
өгөгдөл = pd.read_csv('data.csv')

# Өгөгдлийг сургалт, туршилтын багц болгон хуваах
галт тэрэгний_өгөгдөл, тест_өгөгдөл = галт тэрэгний_туршилтын_хуваах(өгөгдөл, тестийн_хэмжээ=0.2, санамсаргүй_төлөв=42)

# Ялгааг илрүүлэхийн тулд санамсаргүй ой ангилагчийг сурга
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, санамсаргүй_төлөв=42)
clf.fit(train_data.drop('target', axis=1), train_data['target'])

# Туршилтын багц дээрх ангилагчийг үнэлнэ
y_pred = clf.predict(test_data.drop('зорилт', тэнхлэг=1))
нарийвчлал = нарийвчлалын_оноо(туршилтын_өгөгдөл['зорилт'], y_pred)
хэвлэх(f' Нарийвчлал: {нарийвчлал:.3f}')

# Шинэ өгөгдлийн хэвийх байдлыг илрүүлэхийн тулд ангилагчийг ашиглана уу
new_data = pd.DataFrame({'онцлог1': [1, 2, 3], 'онцлог2': [4, 5, 6]})
хэвийсэн_илэрсэн = clf.predict(шинэ_өгөгдөл)
хэвлэх(f'Хязгаарлалт илэрсэн: {bias_detected}')

Энэхүү кодын жишээ нь AI систем дэх хэвийх байдлыг илрүүлэхийн тулд санамсаргүй ойн ангилагчийг ашигладаг. Ангилагчийг шошготой жишээнүүдийн өгөгдлийн багц дээр сургаж, дараа нь шинэ, үл үзэгдэх өгөгдлийн хэвийх магадлалыг урьдчилан таамаглахад ашигладаг.

Дүрслэл: Зохицуулалтын нийцлийн хяналт

Chart.js ашиглан зохицуулалтын хэрэгжилтийн мониторингийн жишээг энд харуулав.

{
  "төрөл": "бар",
  "өгөгдөл": {
    "шошго": ["Мэдээллийн хамгаалалт", "Кибер аюулгүй байдал", "Хэвийн алдаа илрүүлэх"],
    "өгөгдлийн багц": [
      {
        "label": "Дагаж мөрдөх түвшин",
        "өгөгдөл": [0.8, 0.9, 0.7],
        "backgroundColor": ["rgba(255, 99, 132, 0.2)", "rgba(54, 162, 235, 0.2)", "rgba(255, 206, 86, 0.2)"],
        "borderColor": ["rgba(255, 99, 132, 1)", "rgba(54, 162, 235, 1)", "rgba(255, 206, 86, 1)"],
        "хилийн өргөн": 1
      }
    ]
  },
  "сонголт": {
    "гарчиг": {
      "дэлгэц": үнэн,
      "text": "Зохицуулалтын нийцлийн хяналт"
    },
    "масштаб": {
      "yAxes": [
        {
          "хачиг": {
            "beginAtZero": үнэн
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Энэхүү дүрслэл нь мэдээллийн хамгаалалт, кибер аюулгүй байдал, гажуудлыг илрүүлэх гэсэн гурван өөр зохицуулалтын шаардлагыг дагаж мөрдөх түвшинг харуулж байна.

Дүгнэлт

AI зохицуулалт нь автоматжуулсан нийцлийн систем, хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар зохицуулалтын төсөл боловсруулах, зохицуулалтын нийцлийн хяналт зэрэг техникийн чухал ач холбогдолтой. Эдгээр системүүд нь хиймэл оюун ухааны системийг аюулгүй, найдвартай, хүний ​​үнэт зүйлийг хүндэтгэх байдлаар хөгжүүлж, ашиглахад ашиглаж болно. Хиймэл оюун ухааны зохицуулалтын техникийн үр дагаврыг судалснаар бид хиймэл оюун ухааны ёс зүй, аюулгүй засаглалын тогтолцоог бүрдүүлж чадна.

Лавлагаа

  • [1] Европын холбоо. (2016). Мэдээлэл хамгаалах ерөнхий журам.
  • [2] АНУ. (2018). Холбооны худалдааны комиссын тухай хууль.
  • [3] Стандартчиллын олон улсын байгууллага. (2018). ISO/IEC 29100:2018.
  • [4] IEEE. (2019). Хиймэл оюун ухаан ба автономит системийг хөгжүүлэх IEEE стандарт.

Ирээдүйн ажил

  • ** Дагаж мөрдөх автоматжуулсан системийг хөгжүүлэх**: Цаашдын ажил нь дүрэм журмын хэрэгжилтийг бодит цаг хугацаанд хянаж, мөрдүүлэх боломжтой автоматжуулсан дагаж мөрдөх системийг хөгжүүлэхэд чиглэнэ.
  • Хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар зохицуулалтын төслийг боловсронгуй болгох: Ирээдүйд хийх ажил нь зохицуулалтын шаардлагад дүн шинжилгээ хийх илүү боловсронгуй алгоритм, арга техникийг хөгжүүлэх замаар хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар зохицуулалтын төслийг сайжруулахад чиглэнэ.
  • Зохицуулалтын хэрэгжилтийн хяналтыг сайжруулах: Цаашдын ажил нь зөрчлийг илрүүлэх илүү үнэн зөв, үр дүнтэй аргуудыг боловсруулах замаар зохицуулалтын нийцлийн хяналтыг сайжруулахад чиглэнэ.

Have Questions?

Let's Talk

Contact me on LinkedIn