Mitmekesisus on oluline tugevus, eriti tehisintellekti (AI) kujundamisel. Erinevate ametialade esindajate, nagu õiguse ja loominguliste kunstide, kaasamine AI disaini ja arendusse on hädavajalik. Kuid paljudel AI koostööd otsivatel meeskondadel on suur takistus: segadus. Stanfordi Ülikooli arvutiteaduse professor James Landay rõhutas hiljutises taskuhäälingus osalusdemokraatliku AI tähtsust. Ta väitis, et AI süsteemide terviklik disain algusest peale on AI rakendamise edu seisukohalt kriitiline. Ilma inimesekeskkondlike väärtusteta ei saa AI edu saavutada, rõhutas Landay oma vestluses McKinsey vanempartneri Lareina Yee'ga. Landay, Stanfordi inimesekeskselt tehisintellekti instituudi (HAI) kaasasutaja ja kaasdirektor, selgitas, et inimesekeskse AI saavutamine hõlmab enamat kui lihtsalt rakendusi. “See puudutab seda, kuidas me loome neid AI süsteeme, kes osaleb nende arendamises ja inimkeskse protsessi edendamist AI loomisel ja hindamisel, ” ütles ta. AI väljakutseks on selle ettearvamatus. Erinevalt arvutitest on AI mõnes mõttes ebausaldusväärne, kuna see on tõenäosuslik ja võib pakkuda erinevaid tulemusi, lähtudes selle andmesisestusest, samas kui deterministlikud süsteemid annavad sama sisendi korral sama väljundi. “Me peame AI süsteemide disaini uuesti mõtlema, ” ütles Landay. AI-süsteemide tõenäosuslikud mudelid töötlevad andmeid ja genereerivad erinevaid tulemusi, mis võivad põhjustada hallutsinatsioone ehk väärinformatsiooni.

“Nende põhjused on ebaselged, mis tekitab tõsiseid küsimusi selle kohta, kes neid mudeleid konstrueerib, ” lisas ta. AI süsteemide haldamine on keeruline, kui probleemid tekivad. “Peame AI-süsteeme teisiti kavandama, kuna need muutuvad meie igapäevaelus laialt levinuks, sealhulgas tervishoius, hariduses ja valitsuses, ” märkis Landay. Praegu hõlmab AI disain peamiselt insenere, nagu vastutavad AI rühmad või ohutuse meeskonnad, kelle ülesanne on toodete kontroll enne turuleviimist. Kahjuks on surve kiiresti välja anda ja nendel meeskondadel puudub mõju, et seda takistada. Erineva pädevuse kaasamine disaini- ja arendusprotsessi on oluline. “Meil on vaja meeskondi mitmest valdkonnast — sotsiaalteadlastest, humanitaarteadlastest, eetikaspetsialistidest —, et probleemid saaksid varakult tuvastatud ja need liikmed omaksid mõju vajalike muudatuste rakendamiseks, ” toetas Landay. Avatud, mitmete distsipliinide AI-lähenemine seab väljakutseid, kuna liiga palju hääli võib luua kaootilise keskkonna. “Erinevad valdkonnad räägivad erinevaid keeli ja terminoloogia võib suuresti erineda, ” hoiatas Landay. Näiteks koostöö inglise keele professori ja meditsiinispetsialistiga paljastas erinevad arusaamised "pilootuuringust. " Hoolimata segadusest võib see soodustada uusi ideid ja perspektiive. “Suure keelemudeli arendajad, tehes koostööd poliitikateaduse eetikaspetsialistidega, võivad oma meetoditele või tarkvara väljaandmistele küsimusi esitada, mis kutsub üles kaaluma täiendavaid ettevaatusabinõusid, ” selgitas ta. AI muudab ettevõtteid, töökohti ja ühiskonda. On ülimalt tähtis, et see muutus oleks koostööpõhine.