Штучний інтелект (AI) повсюди, змінюючи охорону здоров’я, освіту та розваги. Але за всіма цими змінами стоїть сувора правда: ШІ потрібно багато даних для роботи. Кілька великих технологічних компаній, як Google, Amazon, Microsoftі OpenAI мають більшість цих даних, що дає їм значну перевагу. Забезпечуючи ексклюзивні контракти, створюючи закриті екосистеми та скуповуючи менших гравців, вони домінували на ринку ШІ, ускладнюючи конкуренцію іншим. Така концентрація влади є проблемою не лише для інновацій і конкуренції, але й проблемою етики, справедливості та правил. Оскільки штучний інтелект значно впливає на наш світ, нам потрібно зрозуміти, що означає ця монополія на дані для майбутнього технологій і суспільства.
Роль даних у розробці ШІ
Дані є основою ШІ. Без даних навіть найскладніші алгоритми марні. Системам штучного інтелекту потрібна величезна кількість інформації, щоб вивчати закономірності, прогнозувати та адаптуватися до нових ситуацій. Якість, різноманітність і обсяг даних, що використовуються, визначають, наскільки точною та адаптованою буде модель ШІ. Обробка природної мови (NLP) моделі, як ChatGPT навчаються на мільярдах текстових зразків, щоб розуміти мовні нюанси, культурні посилання та контекст. так само розпізнавання зображень системи навчаються на великих різноманітних наборах даних позначених зображень для ідентифікації об’єктів, облич і сцен.
Успіх Big Tech у сфері штучного інтелекту пояснюється її доступом до конфіденційних даних. Власні дані унікальні, ексклюзивні та дуже цінні. Вони створили величезні екосистеми, які генерують величезні обсяги даних за допомогою взаємодії користувачів. Google, наприклад, використовує своє домінування в пошукових системах, YouTube і Google Maps для збору даних про поведінку. Кожен пошуковий запит, переглянуте відео або відвідане місце допомагають удосконалювати їхні моделі ШІ. Платформа електронної комерції Amazon збирає детальні дані про купівельні звички, уподобання та тенденції, які вона використовує для оптимізації рекомендацій щодо продуктів і логістики за допомогою ШІ.
Big Tech відрізняє дані, які вони збирають, і те, як вони інтегрують їх у свої платформи. Такі служби, як Gmail, Пошук Google і YouTube, об’єднані, створюючи самопідсилювальну систему, у якій залучення користувачів генерує більше даних, покращуючи функції, керовані ШІ. Це створює цикл безперервного вдосконалення, роблячи їхні набори даних великими, контекстно насиченими та незамінними.
Така інтеграція даних і ШІ зміцнює домінування Big Tech у просторі. Менші гравці та стартапи не можуть отримати доступ до схожих наборів даних, що унеможливлює конкуренцію на одному рівні. Можливість збирати та використовувати такі конфіденційні дані дає цим компаніям значну та тривалу перевагу. Це піднімає питання про конкуренцію, інновації та ширші наслідки концентрованого контролю даних у майбутньому ШІ.
Контроль великих технологій над даними
Big Tech встановив своє домінування в області штучного інтелекту, використовуючи стратегії, які дають їм ексклюзивний контроль над критично важливими даними. Одним із ключових підходів є формування ексклюзивних партнерських відносин з організаціями. Наприклад, співпраця Microsoft із постачальниками медичних послуг надає їй доступ до конфіденційних медичних записів, які потім використовуються для розробки передових інструментів діагностики ШІ. Ці ексклюзивні угоди фактично обмежують конкурентів у отриманні подібних наборів даних, створюючи значні перешкоди для входу в ці домени.
Ще одна тактика — створення тісно інтегрованих екосистем. Такі платформи, як Google, YouTube, Gmail і Instagram, призначені для зберігання даних користувачів у своїх мережах. Кожен пошуковий запит, електронний лист, переглянуте відео чи вподобаний допис генерують цінні поведінкові дані, які підживлюють їхні системи ШІ.
Придбання компаній із цінними наборами даних — ще один спосіб консолідації контролю Big Tech. Придбання Facebook Instagram і WhatsApp не тільки розширило портфоліо соціальних медіа, але й дало компанії доступ до моделей спілкування та особистих даних мільярдів користувачів. Так само купівля Google Fitbit надала доступ до великих обсягів даних про здоров’я та фізичну форму, які можна використовувати для оздоровчих інструментів на основі штучного інтелекту.
Big Tech здобула значне лідерство в розробці ШІ завдяки використанню ексклюзивних партнерств, закритих екосистем і стратегічних придбань. Це домінування викликає занепокоєння щодо конкуренції, справедливості та збільшення розриву між кількома великими компаніями та всіма іншими у сфері ШІ.
Більш широкий вплив монополії великих технологій на дані та шлях уперед
Контроль Big Tech над даними має далекосяжний вплив на конкуренцію, інновації, етику та майбутнє ШІ. Менші компанії та стартапи стикаються з величезними проблемами, оскільки вони не можуть отримати доступ до величезних наборів даних, які Big Tech використовує для навчання своїх моделей ШІ. Без ресурсів для отримання ексклюзивних контрактів або отримання унікальних даних ці менші гравці не можуть конкурувати. Цей дисбаланс гарантує, що лише кілька великих компаній залишаються актуальними у розробці штучного інтелекту, залишаючи інші позаду.
Коли лише кілька корпорацій домінують у сфері штучного інтелекту, прогрес часто залежить від їхніх пріоритетів, які зосереджені на прибутках. Такі компанії, як Google і Amazon, докладають значних зусиль для вдосконалення рекламних систем або збільшення продажів через електронну комерцію. Хоча ці цілі приносять дохід, вони часто ігнорують важливіші суспільні проблеми, такі як зміна клімату, охорона здоров’я та справедлива освіта. Така вузька спрямованість уповільнює прогрес у сферах, які можуть принести користь усім. Для споживачів відсутність конкуренції означає менший вибір, вищі витрати та менше інновацій. Продукти та послуги відображають інтереси цих великих компаній, а не різноманітні потреби їхніх користувачів.
Існують також серйозні етичні проблеми, пов’язані з цим контролем над даними. Багато платформ збирають особисту інформацію без чіткого пояснення, як вона використовуватиметься. Такі компанії, як Facebook і Google, збирають величезні обсяги даних під приводом покращення послуг, але більшість із них перепрофільовано для реклами та інших комерційних цілей. Скандали люблять Cambridge Analytica показати, як легко можна зловживати цими даними, завдаючи шкоди суспільній довірі.
Упередженість у ШІ є ще однією важливою проблемою. Моделі штучного інтелекту настільки хороші, наскільки хороші дані, на яких вони навчаються. Власним наборам даних часто бракує різноманітності, що призводить до упереджених результатів, які непропорційно впливають на певні групи. Наприклад, було показано, що системи розпізнавання обличчя, навчені на базах даних переважно білих, неправильно ідентифікують людей із темнішими тонами шкіри. Це призвело до нечесної практики в таких сферах, як наймання та правоохоронна діяльність. Відсутність прозорості щодо збору та використання даних ще більше ускладнює вирішення цих проблем і виправлення системної нерівності.
Норми повільно вирішували ці проблеми. Хоча правила конфіденційності, як-от Загальний регламент ЄС щодо захисту даних (GDPR), встановлюють суворіші стандарти, вони не порушують монополістичні практики, які дозволяють Big Tech домінувати в AI. Потрібна більш жорстка політика, щоб сприяти чесній конкуренції, зробити дані більш доступними та забезпечити їх етичне використання.
Для того, щоб позбутися контролю великих технологій над даними, знадобляться сміливі спільні зусилля. Ініціативи з відкритими даними, такі як Common Crawl і Hugging Face, пропонують шлях вперед шляхом створення спільних наборів даних, які можуть використовувати невеликі компанії та дослідники. Державне фінансування та інституційна підтримка цих проектів можуть допомогти вирівняти умови гри та сприяти більш конкурентному середовищу ШІ.
Уряди також повинні зіграти свою роль. Політика, яка вимагає обміну даними для домінуючих компаній, може відкрити можливості для інших. Наприклад, анонімні набори даних можуть бути доступні для публічних досліджень, що дозволить меншим гравцям впроваджувати інновації без шкоди для конфіденційності користувачів. У той же час суворіші закони про конфіденційність є важливими для запобігання зловживанню даними та надання людям більшого контролю над своєю особистою інформацією.
Зрештою, боротися з монополією Big Tech на дані буде непросто, але справедливіше та інноваційніше майбутнє штучного інтелекту можливе з відкритими даними, суворішими правилами та змістовною співпрацею. Вирішуючи ці виклики зараз, ми можемо переконатися, що ШІ принесе користь усім, а не лише кільком могутнім.
Підсумок
Контроль Big Tech над даними сформував майбутнє штучного інтелекту таким чином, що це принесе користь лише небагатьом, створюючи перешкоди для інших. Ця монополія обмежує конкуренцію та інновації та викликає серйозні занепокоєння щодо конфіденційності, справедливості та прозорості. Домінування кількох компаній залишає мало місця для менших гравців або для прогресу в сферах, які мають найбільше значення для суспільства, як-от охорона здоров’я, освіта та зміна клімату.
Однак цю тенденцію можна змінити. Підтримка ініціатив відкритих даних, дотримання суворіших правил і заохочення співпраці між урядами, дослідниками та галузями можуть створити більш збалансовану та інклюзивну дисципліну ШІ. Мета повинна полягати в тому, щоб ШІ працював для всіх, а не лише для кількох обраних. Виклик значний, але ми маємо реальний шанс створити більш справедливе та інноваційне майбутнє.
