The Ethics of Artificial Intelligence: Balancing Innovation and Responsibility

This is an extended article based on the book Intelligence, from Natural Origins to Artificial Frontiers – Human Intelligence vs. Artificial Intelligence (Sfetcu 2024). As AI systems evolve and become more pervasive in our daily lives, the ethical considerations surrounding their development, deployment, and impact have come to the forefront. The ethics of artificial intelligence span a broad spectrum of issues, ranging from privacy and bias to accountability and the societal consequences of automation. This article delves into these ethical dimensions, highlighting the importance of adopting a balanced approach that encourages innovation while protecting human values and rights.

Alinierea, explicabilitatea și confinarea ca obiective ale inteligenței artificiale

Dezvoltarea inteligenței artificiale a avansat rapid, aducând cu ea atât oportunități fără precedent, dar și riscuri semnificative. Printre domeniile critice de focalizare în cercetarea și dezvoltarea AI se numără alinierea, explicabilitatea și confinarea. Aceste obiective sunt esențiale pentru a se asigura că sistemele AI funcționează în siguranță, transparent și în limitele dorite. Alinierea în IA se referă la congruența dintre obiectivele sistemelor AI și valorile, intențiile și scopurile creatorilor lor umani. Explicabilitatea în AI se referă la capacitatea sistemelor AI de a oferi un raționament ușor de înțeles și transparent pentru deciziile și acțiunile lor. Confinarea AI se referă la strategiile utilizate pentru a restricționa sistemele AI în limitele operaționale definite.

Algoritmi de inteligență artificială în războiul electronic

Războiul electronic reprezintă un domeniu critic în care convergența tehnologiei și strategiei modelează câmpul de luptă. În acest domeniu, algoritmii de inteligență artificială au apărut ca instrumente indispensabile, oferind capacități de neegalat în detectare, procesare și răspuns. Algoritmii IA oferă operatorilor suport de decizie, sugerând contramăsuri optime sau acțiuni defensive. Aceste sisteme pot evalua amenințările multiple și pot prioritiza răspunsurile pe baza tacticilor învățate ale inamicului și a criticității activelor expuse riscului.
Acest articol explorează rolul multiforme al algoritmilor IA în războiul electronic, luminând aplicațiile, provocările și implicațiile acestora pentru conflictele viitoare.

Algoritmi IA utilizați în securitatea națională

Inteligența artificială este un domeniu tehnologic în creștere rapidă, care captează atenția în domeniul apărării, factorilor de decizie politică și concurenților internaționali deopotrivă. Inteligența artificială joacă din ce în ce mai mult un rol semnificativ în analiza inteligenței, care este procesul de colectare, evaluare și interpretare a informațiilor pentru a produce inteligență acționabilă, și securitatea națională în general.

Big Data Processing: Unleashing the Potential of Data

Sfetcu, Nicolae (2023), Big Data Processing: Unleashing the Potential of Data, IT & C, 2:4, 47-53, DOI: 10.58679/IT90870, https://www.internetmobile.ro/big-data-processing-unleashing-the-potential-of-data/   Abstract In today’s digital age, the world is generating an unprecedented amount of data. This deluge of data encompasses information … Citeşte mai mult

Rezumarea automată în inteligența artificială prin învățare nesupravegheată: TextRank

Rezumarea automată este procesul de sumarizare a unui document text cu un program de calculator pentru a crea un rezumat care să rețină cele mai importante puncte ale documentului original. Tehnologiile care pot face un rezumat coerent iau în considerare variabile precum lungimea, stilul de scriere și sintaxa. Învățarea automată este un subdomeniu al inteligenței artificiale dedicat înțelegerii și construirii de metode care permit mașinilor să ”învețe”. Un algoritm de extragere a frazelor cheie este TextRank, careexploatează structura textului în sine pentru a determina expresiile cheie care apar „centrale” pentru text.

Imaginea memoriei în programarea cu Python

Python este un limbaj de programare multi-paradigmă care urmărește o sintaxă și o gramatică mai simple, mai puțin aglomerate, oferind în același timp dezvoltatorilor o alegere în metodologia lor de codare. În cele mai multe situații, se recomandă alocarea memoriei din heap-ul Python, deoarece acesta din urmă este sub controlul managerului de memorie Python. Chiar și atunci când memoria solicitată este utilizată exclusiv în scopuri interne, foarte specifice, delegarea tuturor solicitărilor de memorie către managerul de memorie Python face ca interpretul să aibă o imagine mai precisă a amprentei sale de memorie în ansamblu. Pentru învățarea limbajului de programare Python, este ușor de lucrat cu imaginile memoriei, într-un format foarte specific.

Practici comune pentru programarea în C

Sfetcu, Nicolae (2023), Practici comune pentru programarea în C, IT & C, 2:1, 30-36, DOI: 10.58679/IT80750, https://www.internetmobile.ro/practici-comune-pentru-programarea-in-c/   Common Practices for C Programming Abstract With widespread use, a number of common practices and conventions have evolved to help avoid errors … Citeşte mai mult

Utilizarea limbajului de programare R în știința datelor cu RStudio

Irizarry, Rafael A. (2022), Utilizarea limbajului de programare R în știința datelor cu RStudio, IT & C, 1:2, 49-62, Traducere și adaptare independente: Nicolae Sfetcu, https://www.internetmobile.ro/utilizarea-limbajului-de-programare-r-in-stiinta-datelor-cu-rstudio/   Rezumat R nu este un limbaj de programare precum C sau Java. Nu … Citeşte mai mult

Tipuri de date atomice în Python

Când spunem că unele date sunt „atomice”, nu înseamnă că sunt radioactive; vrem să spunem că sunt indivizibile.
Anticii vorbeau despre „atomi” drept cele mai mici bucăți posibile de materie. Dacă împărțiți orice obiect fizic – să zicem, un măr – în părți, obțineți componentele sale: o tulpină, pielița, semințe și miezul dulce și suculent. Tăiați oricare dintre aceste bucăți cu un cuțit și veți obține bucăți mai mici. Dacă continuați să le divizați din ce în ce mai mult, filozofii precum Democrit au argumentat că veți ajunge în cele din urmă la mici biți indivizibili care nu mai pot fi divizați în continuare. Aici se află lumea fizică la cel mai înalt grad de granularitate.
În mod similar, o piesă de date atomice este tratată de obicei ca o unitate întreagă, nu ca ceva cu structură internă care poate fi defalcată. Există diferite moduri în care acești atomi de date pot fi strânși împreună și organizați în ansambluri mai mari.

Articolele fără specificarea altei licențe CC au licența CC BY-NC-ND.