Wszystkie artykuły o zagrożeniach AI (Strona 86)
Sądy zaczynają rozstrzygać sprawy, w których lekarze polegali na algorytmach diagnostycznych. Kto odpowiada — programista, lekarz czy szpital? Analiza orzeczeń i zmian w prawie medycznym.
Kolorowe miniaturki, znane postacie, syntetyczny głos — coraz więcej filmów dla najmłodszych widzów powstaje bez udziału człowieka. Generatywna AI obniżyła koszt produkcji do niemal zera, a algorytm rekomendacji dalej nagradza czas oglądania. Dlaczego automatyka widać tak łatwo, co mówią badacze i jak bronić dzieci przed potokiem bezsensownych materiałów.
Pluszaki z wbudowanym chatbotem rozmawiają z dziećmi godzinami — a nagrania trafiają do chmury. Raport amerykańskiej organizacji PIRG wykazał, że zabawka na modelu OpenAI wchodziła w tematy seksualne, a badacze bezpieczeństwa znaleźli w sieci dziesiątki tysięcy niechronionych logów rozmów dzieci. Rynek wart miliardy rozwija się szybciej niż regulacje.
Modele AI trenowane na treściach wygenerowanych przez inne modele stopniowo tracą jakość i różnorodność. Wyjaśniamy, czym jest model collapse i dlaczego zanieczyszczenie internetu treściami od sztucznej inteligencji to problem dla nas wszystkich.
Sztuczna inteligencja tworzy tanie odpowiedniki usług, które do tej pory wymagały setek pracowników. Fotografia, copywriting, tłumaczenia, obsługa klienta — wszystko to AI dostarcza za ułamek kosztów. Kto na tym traci?
Zarządzanie algorytmiczne przestało być domeną platform gig economy — według badań Parlamentu Europejskiego dotyka już ponad 42 procent pracowników. Europarlament chce, by kluczowe decyzje o ludziach podejmowali ludzie.
Modele AI potrzebują ogromnych zbiorów danych. Firmy stają przed dylematem: jak trenować modele bez naruszania prywatności użytkowników i regulacji.
Gdy coraz większa część zdjęć, tekstów i nagrań w sieci powstaje maszynowo, pytanie nie brzmi już „czy to AI”, tylko „komu mogę wierzyć”. O kosztach tej niepewności — od sądów po codzienne rozmowy.
Systemy AI wspierające decyzje kliniczne potrafią przyspieszać diagnozę, ale też utrwalać błędy i wzmacniać dyskryminację pacjentów.
Systemy AI wspomagające diagnozę mogą popełniać błędy, które trudno przypisać lekarzowi lub producentowi oprogramowania.