Hoewel AI veel voordelen heeft, zijn er ook nadelen en risico’s waar we op moeten letten.
1. Vooroordelen in data (Bias in data)
- Wat betekent dit?
AI leert van gegevens die we het geven. Als die gegevens vooroordelen bevatten, kan de AI die ook overnemen. - Voorbeeld:
Stel dat een AI-systeem wordt getraind met foto’s waarin vooral mannen als wetenschappers worden afgebeeld. Het kan dan denken dat wetenschappers meestal mannen zijn en vrouwen minder vaak herkennen als wetenschapper.
2. Gebrek aan context
- Wat betekent dit?
AI kan moeite hebben met het begrijpen van de volledige betekenis achter informatie. - Voorbeeld:
Als je tegen een spraakassistent zegt: “Het is hier koud,” kan het misschien niet begrijpen dat je wilt dat de verwarming hoger wordt gezet.
3. Het ‘Black box’-probleem
- Wat betekent dit?
Sommige AI-systemen zijn zo ingewikkeld dat zelfs de makers niet precies weten hoe ze tot een beslissing komen. - Waarom is dit een probleem?
Als we niet weten hoe een AI tot een conclusie komt, is het moeilijk om het te vertrouwen, vooral in belangrijke situaties zoals medische diagnoses.
4. Kwetsbaarheid voor manipulatie
- Wat betekent dit?
AI kan worden misleid of gehackt door mensen met slechte bedoelingen. - Voorbeeld:
Een zelfrijdende auto kan in de war raken door nep-verkeersborden, waardoor het gevaarlijk wordt op de weg.
Waarom zijn deze nadelen belangrijk?
Het is belangrijk om deze nadelen te begrijpen zodat we AI veiliger en eerlijker kunnen maken.
Als we weten waar de problemen liggen, kunnen we eraan werken om ze op te lossen.
Conclusie
AI is niet perfect en heeft zijn beperkingen. Maar door bewust te zijn van deze uitdagingen, kunnen we stappen ondernemen om AI te verbeteren.
In het artikel Naar een betrouwbaardere AI zullen we zien hoe we AI betrouwbaarder kunnen maken.