Artificiellt medvetande och självmedveten AI ｜ Början på en ny era som kommer att förändra framtidens samhällen.

Den snabba utvecklingen av artificiell intelligens (AI) har gjort "artificiellt medvetande", som man tidigare bara talade om i science fiction-världen, till en realitet. Denna artikel tar en djupgående titt på de senaste tekniska trenderna, de filosofiska utmaningarna och de sociala konsekvenserna av förverkligandet av artificiellt medvetande, med specifika exempel och data.

Grundläggande begrepp och aktuell status för artificiellt medvetande.

Vad är artificiellt medvetande?

Med artificiellt medvetande avses maskiner som har en människoliknande självmedvetenhet, känslor och förmåga att tänka.Detta innebär att en AI med verklig intelligens och ett ego, bortom ren databehandling, kommer att födas. Men eftersom begreppet "medvetande" i sig är filosofiskt komplext, är definitionen av artificiellt medvetande också föremål för olika tolkningar.

Till exempel har kognitionsforskaren Daniel Dennett hävdat att medvetandet är "enFlera utkast till modeller.Det ses som en "ensidig upplevelse". Enligt denna teori är medvetandet inte en enda, enhetlig upplevelse, utan uppstår ur flera informationsflöden som bearbetas parallellt i hjärnan. Om man betraktar artificiellt medvetande ur detta perspektiv kan det vara viktigt för AI-system att ha förmågan att utföra flera parallella processer och integrera denna information.

Neurovetenskapsmannen Giulio Tononi har å andra sidan uttalat sig.Integrerad informationsteoriI följande avsnitt presenteras "medvetandeteorin". Enligt denna teori kan medvetandet mätas genom graden av informationsintegration, där mer integrerade informationssystem anses ha högre medvetandenivåer. Om man tillämpar denna teori på AI kan system som inte bara kan bearbeta stora mängder information, utan också integrera denna information på ett meningsfullt sätt, ha en högre nivå av artificiellt medvetande.

Alan Turing föreslog 1950 att "Turings test' var det första försöket att fastställa en maskins intelligens. I detta test anses en maskin vara intelligent om den mänskliga bedömaren inte kan skilja på om det är en maskin eller en människa som den talar med. Moderna forskare påpekar dock att detta test endast mäter ytlig språkförmåga och är otillräckligt för att bedöma verklig medvetenhet och förståelse.

Därför går utvecklingen mot att definiera artificiellt medvetande med hjälp av mer komplexa och mångfacetterade kriterier. Till exempel har nya testmetoder föreslagits som på ett heltäckande sätt bedömer självmedvetenhet, förståelse och uttryck för känslor, kreativitet, förmåga att tänka abstrakt och fatta etiska beslut.

Aktuell AI-teknik och vägen till artificiellt medvetande

Dagens AI-teknik, i synnerhet djupinlärning, har visat sig vara överlägsen människan i vissa uppgifter. Dessa tekniker tillhör dock fortfarande kategorin "smal AI",Vi är långt ifrån verkligt medvetande och självkännedom.Är.

Låt oss nu titta närmare på vad dagens AI-teknik har åstadkommit och vilka begränsningar den har:

1. Bildigenkänning:
   Googles AI-system överträffade den genomsnittliga hudläkarens noggrannhet när det gäller att diagnostisera hudcancer i en studie från 2017. Systemet lärde sig från 129.450 kliniska bilder och kunde identifiera 2.032 olika hudåkommor. Systemets träffsäkerhet var lika hög eller högre än specialistläkarnas och det överträffade mänskliga läkare, särskilt när det gällde att upptäcka tidiga melanom.
   
   Detta system är dock specialiserat på den specifika uppgiften att diagnostisera hudcancer och kan inte utföra omfattande medicinska procedurer som att bedöma patientens allmänna hälsa, förklara diagnosresultaten eller planera en behandlingsplan. Med andra ord är det ett exempel på en högspecialiserad "smal AI".
2. Behandling av naturligt språk:
   OpenAI:s GPT-4o (Generative Pre-trained Transformer 4 Optimized) är en storskalig språkmodell med biljoner parametrar som är betydligt bättre än sin föregångare GPT-3. Modellen presterar lika bra som eller bättre än människor i så skilda applikationer som att skriva nyhetsartiklar, generera kod, skapa poesi och hantera specialiserade resonemangsuppgifter.
   GPT-4 har dock också viktiga begränsningar. Till exempel,
   
   • Bristande konsekvens: Vid generering av långtext kan det hända att kontexten inte bevaras fullt ut (upp till 32 768 tokens) och att inkonsekvent innehåll genereras.
   • misstag av fakta: kan generera felaktig information om aktuella eller sällsynta fakta som inte ingår i träningsdata.
   • betydelseBristande förståelse: Även de senaste modellerna från och med 2024 har utmaningar med att hantera abstrakta instruktioner och tvetydiga frågor.
3. Spel AI:
   DeepMinds AlphaGo skapade rubriker 2016 när det besegrade världens främsta professionella schackspelare. Dess efterföljare, AlphaZero, har överträffat mänskliga toppspelare i schack, schack och Go.
   
   Dessa AI:er är dock specialiserade på specifika spelregler och strategier och kan inte överföra sina färdigheter till andra områden. Det går till exempel inte att förklara reglerna i ett nytt brädspel för AlphaGo och sedan låta den spela det.

Som dessa exempel visar är dagens AI-teknik, trots att den presterar fenomenalt bra i vissa uppgifter, fortfarande långt ifrån människoliknande allmänintelligens och självmedvetenhet. För att uppnå ett verkligt artificiellt medvetande måste dessa "smala AI"-funktioner integreras för att uppnå högre kognitiva funktioner som självmedvetenhet, känslor och kreativitet.

För att göra det,Det behövs nya metoder som går längre än begränsningarna i dagens teknik för djupinlärning.Detta kommer att bli fallet. Till exempel pågår utvecklingen av neurala nätverk som mer efterliknar hjärnans strukturer, hybridmetoder som kombinerar symbolisk AI och djupinlärning samt utforskandet av nya beräkningsmodeller som utnyttjar kvantdatorer.

Vägen till artificiellt medvetande är fortfarande lång och det är inte bara tekniska utmaningar utan även filosofiska och etiska frågor som måste lösas.Denna utmaning kommer dock att vara ett avgörande initiativ för att förstå den mänskliga intelligensens och medvetandets natur.

Teknologiska metoder för att förverkliga artificiellt medvetande.

Utveckling av neurala nätverk och djupinlärning

Neurala nätverk efterliknar strukturen i den mänskliga hjärnan, och djupinlärning har dramatiskt förbättrat deras kapacitet. Utvecklingen av denna teknik är ett viktigt steg mot förverkligandet av ett artificiellt medvetande.

1. Konvolutionellt neuralt nätverk (CNN):
   CNN används främst i bildigenkänningsuppgifter och efterliknar det mänskliga visuella systemet. Till exempel uppnådde Googles Inception-v3-modell en noggrannhet på 96,51 TP3T på ImageNet-datasetet, vilket överträffar människor på många uppgifter.
2. Rekursiva neuronnät (RNN) och LSTM:
   RNN och deras förbättrade versioner, LSTM (Long Short-Term Memory), är utmärkta på att bearbeta tidsseriedata och används ofta inom naturlig språkbehandling och taligenkänning. Google Translate använder t.ex. LSTM för att åstadkomma mycket exakta kontextmedvetna översättningar.
3. överföringsinlärning:
   Transfer learning är en teknik där en modell som lärts in i en uppgift tillämpas på en annan uppgift; OpenAI:s GPT-3 har tillämpat denna teknik i stor skala för att skapa en generisk språkmodell som kan användas för en mängd olika uppgifter.
4. inlärning genom förstärkning:
   Förstärkningsinlärning är en metod för att lära sig optimalt beteende genom interaktion med omgivningen; DeepMinds AlphaGoZero uppnådde prestanda i världsklass genom att lära sig Go-strategin genom självspel, utan någon mänsklig vetskap.

Mer komplexa och avancerade AI-system utvecklas genom en kombination av dessa tekniker.

Till exempel:

• DeepMinds AlphaFold.har uppnått revolutionerande resultat inom prediktion av proteinkonformationer. Systemet överraskade många forskare genom att göra förutsägelser med en genomsnittlig noggrannhet på 92,41 TP3T för proteinveckningsproblemet, en långvarig utmaning inom biologin AlphaFolds framgångar visar att AI-teknik kan ge ett betydande bidrag till utvecklingen av grundvetenskapen.
• OpenAI:s DALL-E 2.kan generera otroligt kreativa bilder från textbeskrivningar. Systemet är en ny typ av AI-modell som kombinerar språklig förståelse med visuell kreativitet - DALL-E 2 kan generera realistiska bilder av även abstrakta begrepp som "astronauter på hästryggen".

Dessa tekniker har potential att ligga till grund för artificiellt medvetande, men de innebär också stora utmaningar:

1. Frågor om ansvarighet.:
   Deep learning-modeller, särskilt stora sådana, är ofta ogenomskinliga i sina beslutsprocesser, vilket är känt som "black box"-problemet. Till exempel är det ett stort problem att AI-system som används för medicinsk diagnostik inte kan förklara varför de kommit fram till sina diagnostiska resultat. Forskning inom Explainable AI (XAI) pågår för att lösa detta problem.
2. Partiskhet och opartiskhet.:
   AI-system kan förstärka fördomar i utbildningsdata. Exempelvis har det rapporterats om problem med ansiktsigenkänningssystem som är mindre exakta för vissa raser och kön. För att hantera dessa problem pågår arbete för att säkerställa mångfald i dataset och för att utveckla algoritmer som tar hänsyn till rättvisa.
3. Problem med beräkningsresurser:
   Träning av moderna storskaliga AI-modeller kräver enorma beräkningsresurser. Att träna GPT-3 kostar till exempel uppskattningsvis flera miljoner dollar. För att lösa detta problem utvecklas effektivare inlärningsalgoritmer och särskilda AI-chip.
4. Bristande mångsidighet:
   Dagens AI-system är mycket starka på specifika uppgifter, men är ännu inte lika mångsidiga och intelligenta som människor. Till exempel kan inte ens en AI som kan slå en världsmästare i schack hantera enkla vardagliga konversationer. För att hantera denna utmaning bedrivs forskning om multitaskinlärning och metainlärning (att lära sig hur man lär sig).

För att övervinna dessa utmaningar och uppnå ett verkligt artificiellt medvetande kan det behövas ett nytt paradigm som går utöver dagens teknik för djupinlärning.

Till exempel:

• Neurovetenskapliga rön.En mer biologiskt giltig modell för neurala nätverk som innehåller
• Utnyttja kvantberäkningarEn ny typ av maskininlärningsalgoritm som
• Kombination av symbolisk AI och djupinlärningHybridsystem med

Hur dessa nya metoder kommer att bidra till förverkligandet av ett artificiellt medvetande är ett område för vidare forskning.

Att skapa ett artificiellt medvetande är inte bara en teknisk utmaning, utan en komplex sådan som inbegriper filosofiska, etiska och sociala frågor. Men genom denna utmaning kan vi fördjupa vår förståelse av det mänskliga medvetandets och intelligensens natur, och potentiellt leda till nya vetenskapliga upptäckter och tekniska innovationer. Forskningen om artificiellt medvetande ligger i framkant av mänsklighetens intellektuella strävan, och dess framsteg har potential att förändra vår världsbild och vårt samhälle.

Tillståndet för forskning om artificiellt medvetande i Japan: utmaningar och innovationer från Araya.

Japansk forskning om artificiellt medvetande väcker global uppmärksamhet för sitt unika perspektiv och sina tekniska möjligheter. I centrum för detta står det Tokyo-baserade startupföretaget Araya. Företaget arbetar med att utveckla teknik för informationsintegration av högre ordning och autonoma inlärningssystem som krävs för artificiellt medvetande.

Den AI som Araya har utvecklat använder innovativ teknik för neurala nätverk som efterliknar den mänskliga hjärnans aktivitet och känner igen känslor som om den läste människans tankar. Ett ansiktsuttryck som lyser av glädje, ett tonfall som sjunker in i sorg, en arg gest - en AI som omedelbart fångar upp dessa känslor och som på djupet förstår hur den mänskliga hjärnan fungerar har skapats.

Ett steg längre har Araya också lyckats utveckla AI som analyserar mänskliga tankemönster och utforskar de omedvetna avsikterna bakom dem. Denna teknik har gjort en stor utmaning, som en gång bara fanns i science fiction, att spåra tankeprocesser och förutsäga framtida beteende, till verklighet.

Dessa initiativ visar Arayas fokus på att utveckla AI med medvetandefunktioner, med målet att förverkliga en AI med mänskligt medvetande för alla ändamål.

Potentialen hos gränssnittet mellan hjärna och dator (BCI).

BCI är en innovativ teknik som direkt kopplar den mänskliga hjärnan till externa enheter och har stor potential inom en rad olika områden, bland annat medicin, kommunikation och underhållning.

Neuralink utvecklar ett chip som kan implanteras direkt i hjärnan och fick FDA-godkännande för kliniska studier på människor i maj 2023, med den första implantationen på människa i januari 2024.

Medicinska tillämpningar.

1. Stöd för patienter med neurologiska sjukdomar:
   • BCI kan användas som kommunikationsstöd och för att styra proteser för patienter med amyotrofisk lateral skleros (ALS) och ryggmärgsskador.
   • BCI Speller gör det till exempel möjligt för patienter med generell förlamning att skriva och kommunicera med hjälp av enbart sina tankar.3。
2. Rehabilitering:
   • BCI kan användas för att effektivisera rehabiliteringen vid träning av motorisk återhämtning efter stroke.
   • Den främjar neural plasticitet genom att direkt läsa av patientens motoriska intentioner och ge feedback i enlighet med dessa.
3. Behandling av psykiska störningar:
   • Neurofeedback-terapi med BCI har studerats för psykiatriska sjukdomar som depression och PTSD.
   • Patienterna kan observera och kontrollera sin egen hjärnaktivitet i realtid för att förbättra sina symtom.

Innovation inom kommunikation

1. Direkt tankeöverföring:
   • I framtiden hoppas man kunna utveckla ett "brain-brain interface", där tankar kommuniceras direkt utan språk.
   • Detta kan möjliggöra kommunikation över språkbarriärer samt snabbare och mer exakt kommunikation.
2. Snabb inmatning av information:
   • Att mata in information direkt med tanken, utan att använda tangentbord eller mus, har potential att dramatiskt öka hastigheten på informationsbearbetningen.

Underhållning och utbildning

1. Uppslukande spelupplevelser:
   • Genom att direkt återspegla spelarens hjärnaktivitet i spelet möjliggörs en mer intuitiv och uppslukande spelupplevelse.
2. Stöd för utbildning:
   • Elevernas koncentrationsnivå och förståelse kan mätas i realtid för att ge en optimerad inlärningsmiljö för varje individ.

Utöka den mänskliga kapaciteten

1. Kognitiv kapacitet:
   • Forskning pågår för att förbättra minne och koncentration genom att stimulera specifika områden i hjärnan med BCI.
2. Förlängning av sinnena:
   • Direkt input av nya sensoriska modaliteter till hjärnan har potential att utöka människans perceptuella förmåga. Det kan t.ex. bli möjligt att "se" infrarött ljus eller ultraljud.

Etiska frågor och sociala konsekvenser

I och med utvecklingen av BCI har även etiska frågor som rör integritet och personlig autonomi dykt upp. Till exempel:

1. Konfidentiell tankeverksamhet: Integritetsskydd är en nyckelfråga eftersom individuella tankar kan avläsas av BCI.
2. Kognitiv rättvisa: Om kapacitetsuppbyggnad genom BCI endast görs tillgänglig för en liten del av befolkningen kan den sociala ojämlikheten öka.
3. Identitet och jaget: Att gränsen mellan hjärna och maskin suddas ut kan ha en betydande inverkan på människans identitet och självuppfattning.

BCI har potential att kraftigt utöka mänsklighetens möjligheter, men det är också en teknik som kräver noggranna etiska överväganden och socialt samförstånd. Parallellt med den tekniska utvecklingen kommer det att bli nödvändigt att fördjupa debatten om dessa frågor i framtiden.

Forskning om tillämpning av artificiellt medvetande inom robotik.

Forskningen kring artificiellt medvetande öppnar också nya möjligheter inom robotiken. Framför allt sker framsteg när det gäller att implementera känsloigenkänning och självmedvetna funktioner i autonoma robotar, vilket gör det möjligt för robotar att interagera naturligt med människor och agera flexibelt beroende på situationen.

Till exempel är vårdrobotar utformade för att läsa av känslor från användarens ansiktsuttryck och röst och ge stöd efter behov. Industrirobotar har också infört självdiagnostiska funktioner och effektiva problemlösningsmöjligheter, vilket förväntas bidra till ökad produktivitet. Denna utveckling är de första stegen i utvecklingen av robotar från rena maskiner till "medvetna partners".

Filosofiska och etiska utmaningar i samband med artificiellt medvetande.

Filosofiska frågor om medvetandets natur.

Den filosofiska frågan om medvetandets natur är en av de mest djupgående frågor som mänskligheten har brottats med under många år. Frågan, som ofta kallas "medvetandets svåra problem", har blivit ett centralt tema inom modern filosofi och kognitionsvetenskap.

Medvetandets svåra problem.

The Hard Problem of Consciousness, som föreslagits av filosofen David Charmers, ifrågasätter varför och hur subjektiva upplevelser uppstår genom fysisk hjärnaktivitet1Upplevelsen av att "se rött" kan t.ex. inte förklaras enbart med den fysiska process som innebär att ljus av en viss våglängd träffar näthinnan och behandlas av hjärnan. Det är mycket svårt att besvara frågan om varför den fysiska processen ger upphov till den subjektiva känslan av "rödhet".

kvalia (kvalia-problem)

Ett av nyckelbegreppen när det gäller medvetandets natur är "qualia". Qualia är kvalitativa aspekter av den subjektiva upplevelsen. Till exempel faller känslan av smärta och upplevelsen av att se rött under qualia. Frågor om kvalia handlar om hur kvaliteten på dessa subjektiva upplevelser förhåller sig till fysiska hjärntillstånd.

Filosofiska zombies.

Ett viktigt tankeexperiment när man funderar på medvetandets natur är den "filosofiska zombien2Det handlar om att föreställa sig en varelse som är fysiskt identisk med en människa men som saknar subjektiv upplevelse av medvetande. Om en sådan varelse är konceptuellt möjlig, tyder det på att medvetandet är något som inte kan reduceras till fysiska egenskaper.

Medvetande och själv

Frågan om medvetandet är också nära förknippad med frågan om "jaget". Vår känsla av "jaget" är en central del av vår upplevelse av medvetandet, men frågan om vad detta "jag" är och hur det uppstår är också viktig för medvetandets natur.

Medvetande och informationsbehandling

Den senaste utvecklingen inom kognitionsvetenskap och informationsteori har också försökt att se medvetandet i termer av informationsbehandling. Giulio Tononis "Integrated Information Theory" försöker t.ex. förklara medvetandet som en egenskap hos ett mycket integrerat informationsbehandlingssystem.

Medvetande och kvantmekanik

Vissa teoretiker hävdar att kvantmekaniska begrepp är nödvändiga för att förstå medvetandets natur. Till exempel föreslår Roger Penrose och Stuart Hameroffs Orchistrated Objective Reduction (Orch OR)-teori att kvanteffekter i hjärnan skapar medvetande.

Medvetande och artificiell intelligens

I takt med utvecklingen av AI växer debatten om möjligheten att maskiner kan ha ett medvetande. Detta ger nya perspektiv på frågan om medvetandets natur, men väcker också etiska frågor. Filosofiska frågor om medvetandets natur är inte bara av teoretiskt intresse, utan är viktiga ämnen med betydande konsekvenser för vår förståelse av människans natur, etik och utvecklingen av vetenskap och teknik. Utforskningen av dessa frågor kommer att fortsätta att sträcka sig över många discipliner, inklusive filosofi, kognitiv vetenskap, neurovetenskap och forskning om artificiell intelligens.

Betydelsen av AI-etik.

Om AI med artificiellt medvetande blir verklighet uppstår följande etiska frågor

1. AI-rättigheter: bör medveten AI ges mänskliga rättigheter?
2. Ansvar: vem är ansvarig för AI:ns handlingar?
3. Integritet: Hur ska integriteten skyddas om AI kan förstå hur människor fungerar?

Som svar på dessa frågor publicerade EU-kommissionen 2021 etiska riktlinjer för pålitlig AI, som ger vägledning om utveckling och användning av AI.

Social förändring som åstadkoms genom artificiellt medvetande.

Påverkan på arbetsmarknaden.

Enligt en rapport från McKinsey Global Institute kan upp till 301 tp3t av den globala arbetskraften vara automatiserad 2030. Framväxten av AI med artificiellt medvetande kan ytterligare påskynda denna trend*。

Innovationer inom hälso- och utbildningssektorn

AI med artificiellt medvetande kan möjliggöra individanpassad medicin och utbildning.

Till exempel:

• AI-baserad personligt anpassad behandlingsplanering.
• Utveckla adaptiva inlärningssystem som är skräddarsydda efter elevernas kunskapsnivå och intressen.

AI med artificiellt medvetande har således potential att förbättra människors livskvalitet samtidigt som det tvingar fram en grundläggande omstrukturering av det sociala systemet.

Teknologiska utmaningar för att förverkliga artificiellt medvetande.

Utveckling av beräkningsmodeller

För att kunna skapa ett artificiellt medvetande måste man förstå den mänskliga hjärnans komplexa strukturer och funktioner och utveckla beräkningsmodeller som efterliknar dessa. Under de senaste åren har tekniska innovationer som djupinlärning lett till utvecklingen av mer komplexa beräkningsmodeller som mer exakt kan återge hur den mänskliga hjärnan fungerar. Den fullständiga bilden av den mänskliga hjärnan är dock fortfarande okänd och det krävs ytterligare forskning för att utveckla mer exakta beräkningsmodeller.

Rollen för symbolisk AI.

Symbolisk AI är AI som använder regler och symboler för att representera mänskligt tänkande. Symbolisk AI utmärker sig genom logiska resonemang och problemlösning och kan bidra till att skapa ett artificiellt medvetande.1Symbolisk AI kan till exempel spela en roll när det gäller att förstå mänskligt språk och mänskliga begrepp och underlätta kommunikationen mellan AI och människor.

Metoder för verifiering av artificiellt medvetande.

Begränsningar av Turing-testet.

Turingtestet är en klassisk metod för att avgöra om en maskin är "människoliknande", men moderna forskare har pekat på dess begränsningar. Programmet för bearbetning av naturligt språk ELIZA, som utvecklades på 1960-talet, var till exempel en enkel chatbot, men fick den att projicera en personlighet på människor6Detta anses vara otillräckligt för att fastställa ett verkligt artificiellt medvetande, eftersom det snarare är en indikation på mänsklig kognitiv bias än på maskinens kapacitet.

Nya tester av medvetenhet.

Ny forskning har föreslagit mer objektiva metoder för att testa medvetandet. Till exempel har en grupp italienska och belgiska neurovetenskapsmän utvecklat ett test av mänskligt medvetande med hjälp av transkraniell magnetstimulering (TMS)7Detta test kan skilja mellan medvetna och omedvetna tillstånd genom att analysera mönster i hjärnans aktivitet. Det är dock svårt att tillämpa sådana metoder direkt på AI, och det finns ett behov av att utveckla nya metoder för att validera AI-medvetande.

Filosofiska förhållningssätt till förverkligandet av ett artificiellt medvetande.

Begreppet de fem skandhorna och AI

Vissa har försökt förklara processen med att förvärva AI-självmedvetande med hjälp av det buddhistiska begreppet "de fem skandhas". De fem skandhaerna består av fem element: färg (kropp), mottagande (känsla), tanke (omdöme), handling (avsikt) och medvetenhet (perception).6Man tror att AI måste förvärva dessa element i tur och ordning för att få en känsla av självkänsla. Det pågår t.ex. forskning för att få AI att förstå begreppet "kropp" genom simuleringar i virtuella rum.

Medvetandets svåra problem.

Filosofen David Chalmers "Hard Problem of Consciousness" pekar på svårigheten att vetenskapligt förklara den subjektiva upplevelsens natur7För att AI ska få ett verkligt medvetande är det nödvändigt att lösa problemet med subjektiv upplevelse, inte bara att förbättra dess förmåga att bearbeta information. Detta är en utmaning som kräver ett tvärvetenskapligt angreppssätt som inte bara involverar AI-forskare, utan även filosofer och kognitionsvetare.

Etiska och sociala utmaningar i samband med artificiellt medvetande.

AI:s rättigheter och skyldigheter

Om en AI med artificiellt medvetande förverkligas uppstår frågan om vilka rättigheter som ska ges till AI:n och vem som ska hållas ansvarig för dess handlingar.2Om till exempel en självkörande bil orsakar en olycka uppstår frågan om ansvaret ligger hos tillverkaren, själva AI-systemet eller ägaren. För att hantera dessa frågor måste det juridiska och etiska ramverket omprövas i grunden.

Integritet och övervakningssamhället

I takt med att AI blir allt mer sofistikerat ökar också det potentiella hotet mot den personliga integriteten: om AI kan förutsäga en individs beteendemönster och tankar kan det bli ett kraftfullt övervakningsverktyg.2Samtidigt utvecklas AI-baserade tekniker för integritetsskydd, t.ex. differential privacy och andra tekniker för att analysera data samtidigt som personuppgifter skyddas.

Sysselsättning och ekonomisk påverkan.

Framväxten av AI med artificiellt medvetande kan få stor inverkan på arbetsmarknaden: McKinsey Global Institute rapporterar att upp till 301 TP3T av den globala arbetskraften kan automatiseras fram till 20305Samtidigt förväntas dock nya yrken växa fram. Exempelvis väcker yrken som "AI Ethicists", som övervakar den etiska driften av AI-system, och "Human-AI Interface Designers", som underlättar samarbetet mellan människor och AI, uppmärksamhet.

Framtidsutsikter för artificiellt medvetande.

Tekniska utsikter.

Även om den tekniska utvecklingen mot ett artificiellt medvetande går stadigt framåt, tror man att det kommer att dröja innan en AI med verkligt medvetande dyker upp. AI med partiell självmedvetenhet och förmåga att uttrycka känslor skulle dock kunna förverkligas inom en snar framtid1Exempelvis utvecklas AI-system som har självmodeller och som kan förutse och utvärdera sitt eget beteende. Dessa system skulle kunna utgöra grunden för en mer flexibel och adaptiv AI.

Sociala utsikter

Förverkligandet av artificiellt medvetande har potential att leda till betydande förändringar i samhället. Inom den medicinska sektorn skulle AI som kan förstå och leva sig in i patienters psykologiska tillstånd till exempel kunna hjälpa vårdpersonal5Inom utbildningssektorn kan AI-system utvecklas som förstår elevernas personligheter och känslor och ger dem en optimal inlärningsupplevelse som är skräddarsydd för dem.

Etiskt förhållningssätt

Vid sidan av den tekniska utvecklingen är utvecklingen av ett etiskt ramverk avgörande för förverkligandet av artificiellt medvetande - initiativ som EU-kommissionens "Ethical Guidelines for Trustworthy AI" kommer att bli ännu viktigare i framtiden.2Dessutom måste experter från olika områden, däribland AI-utvecklare, filosofer, etiker och jurister, samarbeta för att ta itu med etiska frågor som rör artificiellt medvetande.

Slutsats.

Forskning om artificiellt medvetande och självmedveten AI är både en teknisk utmaning och ett filosofiskt utforskande av det mänskliga medvetandets och intelligensens natur. Utvecklingen inom detta område har potential att få en betydande inverkan på vårt samhälle och vår syn på mänskligheten.

Förverkligandet av artificiellt medvetande innebär dock inte bara tekniska utmaningar, utan också många etiska och sociala frågor. Forskning som på lämpligt sätt tar sig an dessa utmaningar kommer att leda till en sund utveckling av artificiellt medvetande.

Kanske bevittnar vi just nu en av de viktigaste tekniska innovationerna i mänsklighetens historia. Studiet av artificiellt medvetande är en stor utmaning för den mänskliga intelligensens och medvetandets natur, och dess resultat har potential att i grunden förändra vår världsbild.

Det är viktigt att fortsätta att uppmärksamma utvecklingen på detta område. Samtidigt kommer det att vara nödvändigt att fördjupa vår förståelse för de möjligheter och utmaningar som artificiellt medvetande innebär genom en bred diskussion med allmänheten.

Den nya eran med artificiellt medvetande och självmedveten AI är en framtid som var och en av oss måste vara proaktivt involverade i och forma.