[P] De ce ne e frică de Big Data?

Într-o vreme majoritatea articolelor despre Big Data erau despre ce chestii tari poți să faci cu Machine Learning, cazuri uimitoare de utilizare a Big Data și statistici amuzante sau neobișnuite, venite pe calea analizei automatizate a seturilor mari de date. Doar câteva voci îngrijorate reușeau să pătrundă în media, printre ele, Elon Musk și Stephen Hawking, dar criticile lor erau încă foarte conceptuale.

Apoi au început să apară argumente din ce în ce mai serioase împotriva marelui viitor tehnologic în care tocmai pășeam.

Ce a cauzat asta? Mediatizarea câtorva cazuri de utilizare greșită a Big Data. De exemplu, AI și Big Data s-au folosit pentru a trimite oamenii nevinovați la închisoare, pentru a manipula useri în sprijinul partidelor extremiste, pentru a recunoaște homosexualii în baza presupuselor lor trăsături faciale sau pentru a refuza locuri de muncă femeilor. Aceste cazuri de utilizare se manifestă din ce în ce mai des, odată cu proliferarea acestor tehnologii.

În ciuda abundenței dovezilor că aceste tehnologii ajută enorm, atât în domeniul de business cât și în viața de zi cu zi, conștientul colectiv și-a rezervat totuși câteva frici.

La rădăcinile lor, lucrurile care ne sperie când vine vorba de inteligența artificială, ne sperie din motive nefondate.

Am discutat cu Spark OneData, un proiect românesc de Big Data și Business Intelligence, încercând să delimităm cele mai întâlnite temeri în ceea ce privește Big Data și AI. Astfel am reușit să delimităm câteva frici comune legate de utilizarea Big Data și AI. 

Automatizarea ne va lua locul de muncă - cea mai veche teamă din listă

Nenumărate rapoarte arată că automatizarea va duce la un număr masiv de oameni care își pierd locul de muncă. De exemplu, până la finalul anului 2020, McKinsey estimează că 73 de milioane de locuri de muncă din SUA ar putea fi eliminate.

Această teamă a dominat și prima și a doua revoluție industrială. Atunci când o societate trece de la un mijloc de producție la altul, în prima fază a tranziției multe persoane își pierd locul de muncă - acestea devenind învechite odată cu apariția noilor mijloace de producție. Când au fost introduse primele utilaje în fabrici, mulți meșteri și-au pierdut locul de muncă.

Cu toate astea, în a doua fază a unei revoluții industriale, noile mașini creează mai multe locuri de muncă - în acest caz, oamenii construiesc, întrețin și lucrează la mașini. În această fază, PIB-ul țării crește.

Astăzi, multe locuri de muncă sunt deja pierdute prin automatizare, de exemplu în depozitele Amazon. Încă nu vedem o creștere a PIB-ului - acest lucru ar putea duce la concluzia că suntem încă în prima fază a revoluției actuale. 

Tehnologia consolidează prejudecățile și inegalitățile

Aceasta este poate cea mai importantă problemă actuală a Big Data și AI. Datele procesate cu algoritmii AI sunt o reprezentare a lumii noastre, iar lumea noastră este profund părtinitoare împotriva multor grupuri diferite. Dar AI nu are prejudecăți. Deci, atunci când antrenăm inteligența artificială cu datele din trecut, tehnologia considera prejudecata ca decizie finală și nu ceva de corectat.

Cu alte cuvinte, creăm algoritmi părtinitori.

În plus, domeniile Machine Learning și Big Data sunt predominant ocupate de bărbați albi, care nu stau întotdeauna să verifice și să testeze prejudecăți. Această chestiune a devenit evidentă când, de exemplu, mai multe comunități au atras atenția că anumite tehnologii de recunoaștere facială nu funcționează pe trăsături negre.

Bineînțeles, utilizarea și perfecționarea tehnologiei are nevoie de feedback. Facilitat, însă, tot de tehnologie- marile rețele sociale sunt printre principalii furnizori si utilizatori de Big Data.

Algoritmii fac lucruri fară ca noi să fim conștienți

Algoritmii iau o mulțime de decizii care aduc schimbări în societate pe sub nasul nostru, fară să avem habar. De exemplu, algoritmii decid care deținuți au o mai mare probabilitate să comită infracțiuni odată ce sunt eliberați în societate, dar avocații și prizonierii nu beneficiază de transparență în acest proces. În China, guvernul folosește Big Data și AI pentru o mulțime de lucruri, de exemplu găsirea infractorilor la concerte folosind recunoaștere facială.

Companiile de tech controlează o cantitate incredibilă de conținut pe care îl consumăm, cât și modul în care vedem și interacționăm cu lumea din jurul nostru. Facebook a publicat statistici care arată că nivelul de fericire al unei persoane a fost afectat de conținutul pe care l-a văzut în feed-ul său. Dacă algoritmul Facebook controlează ce vedem în feed, cineva a decis cât de fericiți trebuie să fie utilizatorii.

În fond, automatizarea presupune că anumite lucruri, programate, se vor întâmpla fară că noi să fim conștienți, pentru a ne putea concentra pe ceea ce e cu adevărat important. 

Roboții ne vor răul

Nu există niciun argument coerent pentru această frică, însă a fost ajutată mult de toate block-busterele care au stipulat acest aspect extrem al tehnologiei. Pentru cine știe bine diferența între Hollywood și realitate, subiectul nu e decât unul de amuzament.

Spark OneData

Spark OneData este prima platformă integrată de procesare și analiză „Big Data” din România, în care datele sunt ușor de captat din orice fel de surse, și pe care se pot face analize pentru a descoperi clasificări și relaționări între date.  De asemenea, Spark OneData oferă posibilitatea de a lucra cu datele în mod vizual, elimină barierele impuse de cunoașterea tehnologiilor specifice „Big Data” și furnizează astfel utilizatorilor un nou mod de interpretare și analiză a datelor. 

Proiect co-finanţat din Fondului European de Dezvoltare Regională, prin Programul Operațional Competitivitate 2014-2020

Conținutul acestui material nu reprezintă în mod obligatoriu poziția oficială a Uniunii Europene sau a Guvernului României.