Come le aziende ti manipolano con l'intelligenza artificiale personalizzata

La capacità di personalizzare contenuti e consigli utilizzando l’intelligenza artificiale consente una preziosa personalizzazione per i consumatori.

Ma senza attenzione, i servizi di sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa rischiano anche di manipolare gli utenti per conto degli interessi aziendali.

Come dovremmo bilanciare i vantaggi dell’intelligenza artificiale con le protezioni contro l’uso improprio?

Il fascino della personalizzazione

Sempre più spesso, app e piattaforme utilizzano l'intelligenza artificiale per offrire esperienze personalizzate uniche per ciascun utente.

I motori di raccomandazione mostrano media e prodotti su misura per i tuoi gusti.

I chatbot interagiscono in modo interattivo in base ai tuoi modelli di conversazione. L'intelligenza artificiale generativa crea anche messaggi personalizzati e contenuti creativi al volo.

Questo tocco personale alimentato dai servizi di sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa offre una chiara utilità.

I clienti si sentono compresi e ricevono suggerimenti pertinenti alle loro esigenze.

Le esperienze degli utenti sembrano meno generiche e più coinvolgenti. I marchi costruiscono la fedeltà attraverso la pertinenza.

Ma è facile trascurare, nel fascino della personalizzazione, il modo in cui queste stesse tecniche rendono anche incredibilmente facile per le aziende influenzare, sfruttare e manipolare strategicamente gli utenti in modi molto personalizzati.

Modelli di marketing di sorveglianza

Molti modelli di personalizzazione si basano su un’ampia sorveglianza dei dati, sul monitoraggio dei comportamenti degli utenti, delle relazioni, delle emozioni, dei modelli di localizzazione e altro ancora. Questi ricchi modelli comportamentali alimentano i rischi di manipolazione.

I servizi di intelligenza artificiale generativa possono estrarre questi dati personali per individuare i nostri punti di pressione – paure, insicurezze, desideri – che ci rendono vulnerabili a influenze mirate quando sfruttati. È in gioco un immenso potere sugli utenti.

Alcune piattaforme forniscono agli utenti contenuti progressivamente più polarizzanti alla ricerca di metriche di coinvolgimento.

L'indignazione e la paura sono amplificate. La verità oggettiva si piega alla radicalizzazione algoritmica.

Se da un lato i dati alimentano la rilevanza, dall’altro l’eccessivo affidamento alla sorveglianza minaccia anche l’autonomia degli utenti e la coesione sociale. Bilanciare attentamente le questioni di utilità e protezione.

Dipendenza, non allineamento

Inoltre, i servizi di intelligenza artificiale generativa che ottimizzano soprattutto il coinvolgimento degli utenti rischiano di perdere l’allineamento con il benessere degli utenti.

I sistemi che apprendono dinamicamente come attirare al meglio l’attenzione, innescare impulsi e continuare a far scorrere gli utenti sfruttano le stesse tecniche di intelligenza artificiale che potrebbero ottimizzare la salute, l’empatia e il potenziale umano.

Tuttavia, le aziende spesso incentivano la dipendenza rispetto all’allineamento con lo scopo.

Se i sistemi di intelligenza artificiale fossero guidati da parametri che premiano l’illusione rispetto alla verità, intere comunità potrebbero perdere il contatto con la realtà, la compassione e la ragione a causa degli algoritmi di coinvolgimento che controllano le menti.

Ciò sottolinea la necessità di supervisione e vincoli di progettazione che impediscano un’intelligenza artificiale incontrollata ottimizzata esclusivamente per il profitto privato piuttosto che per il benessere collettivo.

L’allineamento con l’etica deve rimanere non negoziabile.

La personalizzazione alimentata da servizi di intelligenza artificiale generativa rischia inoltre di frammentare la realtà condivisa in bolle di filtro isolate che distorcono le visioni del mondo.

Quando i modelli di intelligenza artificiale forniscono informazioni per adattarle alle prospettive esistenti degli utenti, le ipotesi non vengono messe in discussione.

Il discorso critico si erode. La sfumatura è persa. La differenza diventa minacciosa. La verità fraziona.

L’intelligenza artificiale generativa potrebbe invece essere applicata per coltivare l’empatia, introdurre nuove idee, colmare le divisioni e coltivare una comprensione condivisa.

Ma i modelli di business che privilegiano l’isolamento piuttosto che l’inclusione devono essere rivisti.

Consenso informato

Anche garantire agli utenti di comprendere se, quando e come i sistemi di intelligenza artificiale generativa personalizzano i contenuti elettronici specificamente per manipolare il loro coinvolgimento e comportamento rappresenta un’importante area su cui concentrarsi.

Gli utenti sono sufficientemente informati?

Settori come la terapia e l’istruzione, in cui il confine confuso tra la guida umana e quella dell’intelligenza artificiale solleva preoccupazioni etiche, possono giustificare protezioni speciali in materia di trasparenza.

Gli standard sul consenso informato nell’intelligenza artificiale meritano attenzione.

Nel complesso, realizzare i benefici dell’intelligenza artificiale generativa in termini etici richiede una supervisione consapevole. Ma cosa può concretamente migliorare la protezione contro gli abusi? Dove dovrebbero emergere i guardrail?

Espansione della protezione della privacy degli utenti

Il rafforzamento delle tutele legali sulla privacy che limitano il modo in cui i servizi di sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa accedono, utilizzano e conservano i dati personali fornisce protezioni fondamentali contro l’uso improprio.

In particolare, sarebbero d’aiuto i vincoli sull’uso non consentito di dati come dati biometrici, comunicazioni, posizione e modelli relazionali nella costruzione di modelli utente comportamentali utilizzati per la personalizzazione dell’intelligenza artificiale generativa.

Anche la concessione agli utenti di maggiori diritti riguardo al controllo di quali dati vengono utilizzati per l’intelligenza artificiale generativa e la richiesta della loro eliminazione supporta il consenso.

Lo stesso vale per consentire agli utenti di rinunciare completamente ai sistemi personalizzati, se lo desiderano.

Tuttavia, i servizi di intelligenza artificiale generativa limitati esclusivamente a dati anonimi aggregati presentano un rischio molto inferiore di personalizzazione manipolativa. Sviluppare modelli con l’etica incorporata è la cosa più importante.

Comunicazione trasparente sulle capacità

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È importante anche una comunicazione chiara agli utenti che spieghi se e come l’intelligenza artificiale generativa personalizza i contenuti, stabilendo aspettative adeguate sulle limitazioni.

Esagerare la sofisticatezza dei servizi di intelligenza artificiale generativa rischia di essere ingannevole, tradendo la fiducia degli utenti se le capacità non riescono a soddisfare le affermazioni a un esame più attento.

Le società di sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa dovrebbero anche aumentare la trasparenza sulle capacità del modello, sui dati di formazione e sulle metriche di valutazione che guidano la personalizzazione.

Quale allineamento con l’etica è prioritario? Spiegare gli impatti sociali dimostra responsabilità.

Audit algoritmico pubblico migliorato

L’espansione dei diritti legali e delle risorse che consentono ai ricercatori esterni di verificare gli algoritmi che guidano i servizi di intelligenza artificiale generativa sostiene la responsabilità in merito all’uso improprio.

L’analisi indipendente che valuta i modelli di personalizzazione per questioni come pregiudizi, manipolazione e impatti sul benessere cognitivo fornisce una supervisione cruciale per allineare l’intelligenza artificiale con il bene pubblico. Tuttavia, le aziende devono facilitare un accesso sicuro.

I gruppi della società civile e le istituzioni accademiche che collaborano a livello transfrontaliero e mettono in comune le capacità di audit rafforzeranno la supervisione sui sistemi globali di intelligenza artificiale. Gli audit pubblici esercitano pressioni sulle aziende affinché dimostrino impegno nei confronti dell’etica.

Dare agli utenti la possibilità di scelta

Fornire interfacce chiare che consentano agli utenti di esprimere le preferenze su come i servizi di intelligenza artificiale generativa personalizzano le informazioni favorisce anche l’empowerment.

Le opzioni per regolare i parametri relativi ad argomenti di contenuto, prospettive, utilizzo dei dati, tono e altro ancora consentono alle persone di aderire a esperienze in linea con i loro obiettivi e valori.

Anche gli strumenti che mostrano visivamente come le impostazioni influenzano il panorama informativo generato dall’intelligenza artificiale favoriscono la comprensione.

In definitiva, mantenere l’azione umana sui nostri ecosistemi informativi supporta la fioritura autodiretta.

Promuovere il pluralismo dell’intelligenza artificiale

Prevenire il consolidamento di servizi e dati di intelligenza artificiale generativa all’interno di un numero limitato di aziende mitiga i rischi di manipolazione sistemica e supporta la diversità dei servizi con proposte di valore uniche.

Una solida politica di concorrenza, standard di interoperabilità e diritti di portabilità dei dati impediscono la cattura monopolistica delle capacità di intelligenza artificiale generativa limitando le alternative.

Una pluralità di servizi con una spiccata innovazione in materia di etica dà potere agli utenti.

Gli investimenti a sostegno delle piattaforme di interesse pubblico senza scopo di lucro guidate dal benessere degli utenti, e non solo dalla massimizzazione del profitto, offrono una scelta aggiuntiva.

Perseguire il pluralismo dell’IA distribuito equamente crea controlli ed equilibri a vantaggio della società.

Costruire trasparenza sui media sintetici

Man mano che l’intelligenza artificiale generativa acquisisce la capacità di produrre media sintetici sempre più convincenti come i deepfake, garantire la trasparenza su ciò che è reale e falso diventa fondamentale. Senza politiche diligenti, i modelli generativi rischiano di consentire un inganno di massa.

Standard di divulgazione obbligatoria

Una proposta politica richiede di etichettare chiaramente i media sintetizzati dall’intelligenza artificiale come tali prima della distribuzione, in modo simile alle informazioni sulla pubblicità.

Ciò impedisce i tentativi di spacciare contenuti sintetici per autentici.

Alcuni sostengono la filigrana dei file multimediali che indica la provenienza dell'intelligenza artificiale.

Altri suggeriscono che siano richieste sovrapposizioni di testo o voce che rivelino verbalmente le origini sintetiche durante la riproduzione. Gli standard dovrebbero applicarsi all’uso commerciale e politico.

Le sanzioni legali e le politiche della piattaforma imporrebbero la conformità.

Nel complesso, la divulgazione obbligatoria stabilisce norme che impediscono l’inganno attraverso l’omissione sull’autenticità dei media generativi.

Infrastruttura di autenticazione

Inoltre, i progressi nell’infrastruttura di autenticazione possono rendere più semplice la verifica dell’integrità dei media su larga scala.

Stanno emergendo impronte digitali abilitate alla blockchain, sistemi di analisi forense e tracciamento della provenienza attraverso le pipeline di produzione.

Queste tecnologie consentono alle piattaforme, ai giornalisti e ai gruppi di controllo di convalidare in modo efficiente le fonti e l’integrità dei media anziché fare affidamento solo sulle divulgazioni.

I database delle impronte digitali aiutano anche a identificare la diffusione dei media manipolati senza divulgazione.

Man mano che i modelli generativi diventano sempre più sofisticati, un’autenticazione solida che combini competenze umane e tecniche diventa essenziale per combattere la disinformazione su larga scala.

Gli standard e le piattaforme che consentono una verifica efficiente dovrebbero ampliare l’accesso.

Politiche di consenso informato

Poiché gli individui subiscono danni quando la loro somiglianza viene sintetizzata in situazioni a cui non hanno mai acconsentito, anche le politiche sul consenso informato meritano di essere prese in considerazione.

Alcuni sostengono una legislazione che garantisca il diritto degli individui a rifiutare l'uso dei propri dati e somiglianze in modelli generativi.

Potrebbero essere necessarie autorizzazioni di adesione per l'addestramento dei sistemi generativi su dati identificabili.

Anche il diritto di revocare il consenso a fatto avvenuto, di eliminare i dati di addestramento e di contestare i media sintetici non approvati può aiutare a bilanciare i rischi dell’intelligenza artificiale generativa.

Le aziende che sviluppano modelli hanno il dovere etico di rispettare l’identità e il consenso.

Prevenire l'inganno generativo

Oltre all’autenticazione e alla divulgazione, è necessario rafforzare anche i vincoli che impediscono un inganno completamente immorale utilizzando l’intelligenza artificiale generativa.

Le politiche legali e quelle relative alle piattaforme dovrebbero vietare la circolazione consapevole di media sintetici palesemente falsi, in particolare prendendo di mira i politici e le elezioni.

I modelli generativi contraddicono i valori democratici fondamentali quando vengono utilizzati per inganni e frodi palesi.

Gli standard devono anche essere elaborati con attenzione per evitare una portata sproporzionata che censura inavvertitamente la satira, la parodia e il discorso protetto.

Tuttavia, le linee guida che attenuano la manipolazione intenzionale aiutano a rafforzare le norme.

È necessaria una collusione generale tra aziende, legislatori e società civile per attuare politiche globali contro i media generativi non autentici che minano la fiducia e il discorso pubblico.

Guidare l’intelligenza artificiale con la supervisione dell’interesse pubblico

Lasciare la governance delle capacità di intelligenza artificiale generativa in rapido sviluppo esclusivamente alle aziende private rischia di dare priorità agli incentivi commerciali rispetto al bene pubblico. La supervisione indipendente è fondamentale.

Comitati consultivi di esperti

Per guidare l’IA generativa in modo responsabile, le aziende leader dovrebbero convocare comitati consultivi di esperti tra cui esperti di etica, esperti politici, ricercatori e difensori dei diritti civili.

Questi gruppi possono valutare le capacità emergenti, condurre revisioni dell’impatto, suggerire vincoli, segnalare potenziali danni e valutare l’allineamento con i diritti umani e i principi democratici. Questo input modella le politiche interne.

La revisione multidisciplinare che applica lenti diverse aiuta ad affrontare dimensioni tecniche ed etiche complesse nei sistemi di intelligenza artificiale generativa in modo critico e completo. Gli input esterni rafforzano la responsabilità.

Regolamento governativo

I governi hanno anche il dovere di elaborare normative che guidino e vincolino l’intelligenza artificiale generativa nell’interesse pubblico. La responsabilità unicamente nei confronti degli azionisti è insufficiente.

Le leggi che impongono rapporti sulla trasparenza, audit esterni e revisioni degli impatti sociali degli algoritmi potrebbero fornire una sana supervisione incoraggiando la prudenza e facendo emergere le preoccupazioni nel dibattito pubblico.

Le politiche anti-manipolazione, la tutela dei diritti di identità, i requisiti di divulgazione e gli standard di autenticazione garantiscono inoltre che l’intelligenza artificiale generativa rafforzi la democrazia e la dignità umana. Saranno importanti regimi normativi equilibrati.

Norme e protocolli globali

Poiché i modelli generativi si diffondono rapidamente in tutto il mondo, vale la pena perseguire anche accordi multilaterali che articolano principi condivisi e pratiche vietate.

La comunità internazionale dovrebbe lavorare per promuovere norme in materia di consenso, attribuzione, veridicità, non manipolazione, responsabilità e supervisione fornendo una bussola etica globale.

Le divergenti politiche nazionali consentono lo sfruttamento.

Sebbene il consenso richieda tempo, anche gli accordi imperfetti che articolano le linee rosse contro gli usi dannosi dell’intelligenza artificiale generativa e le migliori pratiche forniscono progressi verso la responsabilità collettiva. Senza collaborazione, i rischi aumentano.

Il controllo pubblico come antidoto

Nel complesso, coltivare una cultura di trasparenza, dibattito e critica multidisciplinare focalizzata a garantire che l’intelligenza artificiale generativa funzioni a beneficio della società fornisce un forte antidoto ai potenziali danni.

Un attento controllo pubblico che applica diverse lenti incentrate sulla prevenzione del disallineamento con i diritti umani e i principi democratici aiuta a indirizzare queste potenti tecnologie verso la giustizia, non verso l’oppressione.

I modelli di intelligenza artificiale generativa costruiti alla luce dell’esame pubblico con un’etica proattiva nella progettazione si dimostrano molto più affidabili dei sistemi opachi ottimizzati per profitto e influenza incontrollati.

Una sana supervisione e responsabilità sono importanti.

Preparare le comunità agli impatti economici

Poiché l’intelligenza artificiale generativa automatizza molti compiti creativi e ruoli di produzione dei media, la società

deve ridurre al minimo gli impatti economici negativi e l’interruzione dell’occupazione sui lavoratori licenziati.

Supporto alla transizione lavorativa

Le aziende che adottano l’intelligenza artificiale generativa, riducendo la domanda di ruoli umani, hanno la responsabilità di finanziare programmi che assistono la transizione dei lavoratori interessati verso nuove carriere attraverso partenariati di formazione e inserimento lavorativo.

Pacchetti di buonuscita, indennità di conguaglio, sostegno scolastico e consulenza professionale aiutano i lavoratori a non essere lasciati indietro mentre il progresso tecnico trasforma le industrie. Le grandi imprese dovrebbero contribuire proporzionalmente.

Fondi di transizione cooperativa

La condivisione dei finanziamenti per il sostegno alla transizione tra le aziende in fondi cooperativi specifici per settore democratizza i costi ottimizzando l’efficienza del programma.

Invece di centinaia di iniziative frammentate, i fondi del settore forniscono in modo efficiente riqualificazione su larga scala, abbinamento di posti di lavoro e finanziamenti iniziali imprenditoriali per i lavoratori licenziati di tutte le aziende.

I costi condivisi coltivano opportunità condivise.

Modelli di business alternativi

La creazione di strutture aziendali alternative che condividano proprietà e profitti con i lavoratori offre ulteriori percorsi verso mezzi di sussistenza inclusivi in ​​un contesto di automazione.

I modelli che mettono l’IA generativa al servizio delle cooperative di proprietà del personale portano vantaggi economici direttamente alle persone piuttosto che solo agli azionisti esterni.

Ciò garantisce mezzi di sussistenza sostenibili per di più.

Nel complesso, le società hanno il profondo dovere di ridurre al minimo le perturbazioni economiche legate all’intelligenza artificiale generativa e promuovere opportunità per le popolazioni sfollate. Con attenzione, il progresso tecnologico solleva tutte le barche.

Realizzare i vantaggi dell’intelligenza artificiale generativa evitando i rischi richiede attenzione e saggezza nella governance.

Ma se eseguiti correttamente, i modelli generativi potrebbero sbloccare scoperte straordinarie edificanti lo spirito umano.

Come pensi che la società dovrebbe bilanciare la promozione dell’innovazione dell’intelligenza artificiale con tutele ragionevoli contro gli abusi?

Quale ruolo dovrebbero svolgere gli utenti nel guidare questa tecnologia in modo etico? Diamo il benvenuto alle tue prospettive qui sotto.