არსებობს კომპიუტერული პროგრამები ანუ ალგორითმები, რომლებიც სხვადასხვა კომპანიებში გადაწყვეტილებებს ადამიანების ნაცვლად იღებენ. განსხვავებით Google-ის, Netflix-ის ან Facebook-ის ალგორითმებისგან, ზოგიერთი კომპანიის, მაგალითად ავიაკომპანიების, კომპიუტერული პროგრამების გადაწყვეტილება ადამიანის ქცევაზე პირდაპირ დამოკიდებული არ არის. ამ მხრივ საინტერესო მაგალითების შესახებ ინფორმაცია BBC-მ გამოაქვეყნა.

დასაქმება

დღეს უკვე სულ უფრო მეტი კომპანია იყენებს Applicant Tracking Systems-ს. ეს არის პროგრამა, რომელიც ადამიანის სამსახურში აყვანის ზოგიერთ ეტაპს, განსაკუთრებით კი რეზიუმეების გაცხრილვის სტადიას, ავტომატურად მართავს. ექსპერტების შეფასებით, ამერიკის შეერთებულ შტატებში ორგანიზაციებში რეზუმეების 70%-ს ხელოვნური ინტელექტი ფილტრავს მანამ, სანამ ისინი მენეჯერების ხელში მოხვდება. ამით კომპანიები დროს და ფულს ზოგავენ, მაგრამ მსგავსი ალგორითმების გამოყენების მიზანშეწონილობას ბევრი ექსპერტი ეჭქვეშ აყენებს, რადგან ადამიანური განწყობებისგან თავისუფალი გადაწყვეტილებები ხელოვნური და თავისებურად არაობიექტურია.

საბანკო კრედიტის მიღება

ტრადიციულად, როდესაც ადამიანს ფინანსური დაწესებულებისგან კრედიტის აღება სურდა, განაცხადზე გადაწყვეტილების მიღებისას მის საკრედიტო ისტორიას და გადახდისუნარიანობას აანალიზებდნენ. ახლა პოტენციური კლიენტის კრედიტუნარიანობას ალგორითმი განსაზღვრავს, რომელიც მონაცმებს მთელი რიგი წყაროებიდან სწავლობს. მაგალითად, ის შეისწავლის მის ქცევას სოციალურ ქსელებში და ასევე იმასაც, თუ კონკრეტულად რა ინფორმაციას ეძებდა ის წარსულში ინტერნეტში. ერთ-ერთი პრობლემა აქ ის არის, რომ კრედიტუნარიანობის შეფასებისას ინფორმაციის შეგროვების ამ არატრადიციული მეთოდის გამოყენება, შეიძლება კლიენტის თანხმობის გარეშე ხდებოდეს.

გაცნობის ვებგვერდები

გაცნობის ვებგვერდები შესაფერის კანდიდატებზე ინფორმაციის დასაგზავნად ალგორითმებს იყენებენ. ამასთან, ამ ალგორითმების გამოყენების მეთოდი, ბუნდოვანია. 2017 წელს, ყველაზე დიდმა და ცნობილმა გაცნობის ვებგვერდმა eHarmony-მ განაცხადა, რომ თავისი ზოგიერთი კლიენტის პროფილს ცვლიდა, იმისთვის, რომ ის უფრო მიმზიდველი ყოფილიყო. იმავდროულად, კომპანია ზოგიერთი კლიენტის სურვილებს, მათი "ლაიქების" ან ნეგატიური დამოკიდებულების ნაწილს არაფრად აგდებდა, რაც კლინტების გულისწყრომას იწვევდა, რომლებიც eHarmony ანკეტის შესავსებად და 400 კითხვაზე პასუხის გასაცემად დიდ დროს და ძალას ხარჯავდნენ. ამ ანკეტის შევსება ვებგვერდზე პროფილის შესაქმნელად აუცილებელია.    

უფრო იოლი კრიტერიუმები აქვს ვებგვერდ Tinder, მაგრამ მსგავს ხერხებს ისიც მიმართავს. აპლიკაციის თითოეულ მომხმარებელზე გაიცემა საიდუმლო "მიმზიდველობის რეიტინგი". რეიტინგს კომპანია ადგენს, რომ იოლი იყოს იმის დადგენა, შეეფერება თუ არ წყვილი ერთმანეთს. Tinder-ის მფლობელ კომპანიას ალგორითმი გასაიდუმლოებული აქვს, თუმცა ხელმძღვანელობამ ერთხელ მიანიშნა, რომ "მიმზიდველობის რეიტინგის" შედგენაში გადამწყვეტი როლი აქვს ეკრანზე ხელის მარჯვნივ და მარცხნივ გასმას, რითაც მომხმარებლები Tinder-ს უთითებენ, თუ ვინ მოსწონთ და ვინ არა.

ნარკოდამოკიდებულება და სამედიცინო დაზღვევა

ლეგალური პრეპარატების არასწორი გამოყენება და ზედოზირება აშშ-ში მოულოდნელი სიკვდილის მთავარი მიზეზია. ჯანდაცვის სპეციალისტები და ამერიკის მთავრობა ამ "ეპიდემიასთან" ბრძოლისთვის ხელოვნური ინტელექტის მიერ მართულ პროექტებს ქმნის.

ახლახან, ტენესის შტატში სამედიცინო დაზღვევის კომპანია Blue Cross-მა და კომპიუტერულმა ფირმა Fuzzy Logix-მა განაცხადეს, რომ ერთობლივ ალგორითმს ქმნიან, რომელსაც შეუძლია სულ ცოტა 742 ჩვენების გაანალიზება, რათა განისაზღვროს იმ პრეპარატების რისკი, რომლებსაც არადანიშნულებისამებრ იყენებენ ან პოტენციურად ნარკოდამოკიდებულია. თუმცა აქ ეთიკური პრობლემა ჩნდება, რადგან ალგორითმი, ყველაფერთან ერთად ადამიანის სამედიცინო ისტორიის მონაცემებს და მის პირად მონაცემებს იკვლევს. პროგრამის მომხრეები აცხადებენ, რომ ის შეამცირებს სიკვდილიანობას და ასევე ადამიანების მხრიდან სამედიცინო დაზღვევის არამიზნობრივად გამოყენებას. ნარკოდამოკიდებულ ადამიანებს 79%-ით მეტი შანსი აქვთ იმის, რომ ძვირადღირებული მკურნალობა დასჭირდებათ. 

შეფასებების თანახმად, მხოლოდ ამერიკაში, ჯანდაცვის სისტემისთვის ხელოვნური ინტელექტის პროგრამების გაყიდვის ბაზარი 2016 წლის 670 მილიონი დოლარიდან 2022 წლისთვის - 8 მილიარდ დოლარამდე გაიზრდება. ამასთან, ეს შეფასებები მანამდე გაკეთდა, ვიდრე Amazon-ი განაცხადებდა, რომ სამედიცინო მომსახურების ბაზარზე შედის. მედიცინის სფეროს წარმომადგენელთა ნაწილი ამტკიცებს, რომ მსგავსი პროგრამები ხელს შეუწყობს გადაწყვეტილებების სწრაფად მიღებას და შეამცირებს ადამიანის შეცდომებით გამოწვეულ რისკებს.

კინო

ბევრი ჩივის, რომ ჰოლივუდი თავისი ბლოკბასტერების შექმნისას დიდი ხნის წინ დამუშავებულ ფორმულებს იყენებს. მაგრამ დღეს უკვე ლაპარაკია არამხოლოდ იმაზე, თუ როგორ უნდა დაიწეროს სცენარი და რომელი მსახიობი აიყვანონ როლზე, არამედ ალგორითმების საშუალებით არკვევენ თუ რა შემოსავლებს მოიტანს ესა თუ ის ფილმი. მსგავს მომსახურებას კინოსტუდიებს უკვე რამდენიმე კომპანია უწევს. მათი პროგრამები არამხოლოდ ადარებენ სცენარებს წინა ფილმების უზარმაზარ მონაცემთა ბაზას, არამედ ამტკიცებენ, რომ შეუძლიათ წინასწარ განსაზღვრონ თუ როგორ აისახება სცენარის კორექტირება და ზოგიერთი მსახიობის შერჩევა ფილმის ფინანსურ წარმატებაზე. ასეთ კონსულტანტებთან თანამშრომლობენ კომპანიები Paramount-ი, Universal-ი, Warner Bros-ი.

არჩევნები

ალგორითმები განსაკუთრებულად მნიშვნელოვანი გახდა იმ ფონზე, როდესაც ამომრჩევლის მხარდაჭერის ძიებაში პოლიტიკოსებისათვის ანალიტიკური მონაცემების დამუშავება უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე სასიამოვნო ღიმილი. მართალია, ბევრისთვის შთამბეჭდავი იყო ბარაკ ობამას რიტორიკა 2008 წელს, როდესაც ის დემოკრატებმა პრეზიდენტობის კანდიდატად წარადგინეს, მაგრამ არანაკლებ შთამბეჭდავი გახდა ის, თუ როგორ გამოიყენა მისმა კამპანიამ ალგორითმები.

კომპიუტერული პროგრამების დახმარებით მისი შტაბის ექსპერტებმა გამოავლინეს გადაუწყვეტელი ამომრჩევლები და ამისთვის უამრავი წყაროს მონაცემები გამოიყენეს. თითქმის 10 წლის შემდეგ, საფრანგეთის საპრეზიდენტო არჩევნებში მოულოდნელად გაიმარჯვა ემანუელ მაკრონმა, რომელმაც იგივე ტაქტიკა გამოიყენა: მან ალგორითმების დახმარებით განსაზღვრა ქვეყნის ის რეგიონები, სადაც ცვლილებებს ყველაზე მეტად უჭერდნენ მხარს.

დამნაშავის ამოცნობა

ჩინეთში ხელისუფლება ყურადღებით აკვირდება 1,3 მილიარდიან მოსახლეობაში მოქალაქეების ქცევას. 2015 წელს ჩინეთის ხელისუფლებამ განაცხადა, რომ ქმნის თვალთვალის სისტემას "პოლიციური ღრუბელი", რომელიც დანაშაულების პროგნოზს გააკეთებს. ეს ალგორითმი ადამიანზე თითქმის ყველა პირად მონაცემს იკვლევს. ამისთვის უფლებადამცველები ჩინეთის ხელისუფლებას ადამიანის უფლებების დარღვევაში ადანაშაულებენ. თუმცა, მსგავს ალგორითმებს აშშ-შიც და დიდ ბრიტანეთშიც იყენებენ. ამ ქვეყნების პოლიცია მონაცემებს კომპიუტერულად ამუშავებს. მაგალითად ბრიტანეთში 2012 წელს დაიწყეს კრიმინალური კარტოგრაფიის ალგორითმების გამოყენება, რომელიც წინასწარ აანალიზებს იმას, თუ რომელ რეგიონშია მოსალონდელი კრიმინალის აფეთება. კვლევების თანახმად, ასეთი პროგრამები ათჯერ ეფექტიანია დანაშაულის წინასწარ განსაზღვრისათვის, ვიდრე პოლიციელების უსისტემო პატრულირება ქალაქებში.

სასამართლო განაჩენი

აშშ-ის სულ ცოტა 10 შტატში მოსამართლეებს დამნაშავეებისთვის განაჩენის ზომა კომპიუტერული პროგრამა COMPAS-ის დახმარებით გამოაქვთ. რისკის შემფასებელ ამ ალგორითმს თითქოს წინასწარ შეუძლია იმის განსაზღვრა ჩაიდენს თუ არა დამნაშავე დანაშაულს მომავალში. მოწინააღმდეგეები ამტკიცებენ, რომ პროგრამა მიკერძოებული და გაუმჭვირვალეა და ანალიზის დროს ბრალდებულის სქესს და კანის ფერს ითვალისწინებს.

2016 წელს, არასამთავრობო ორგანიზაცია ProPublic-მა გამოაქვეყნა ფლორიდას შტატში 10 ათასამდე საქმის კვლევის შედეგი, რომლის თანახმად ალგორითმი ხშირად ასკვნის, რომ შავკანიანი ადამიანები უფრო მაღალ რიკს წარმოადგენენ, თეთრკანიანები კი - ნაკლებს.

ფული

ბირჟებზე გარიგებები სულ უფრო ხშირად ეფუძნება კომპიუტერულ გათვლებს. მათი სიჩქარე ადამიანის მოქმედების სიჩქარესთან შეუდარებლად მაღალია. აქციების და სხვა ფინანსური დოკუმენტების ყიდვა და გაყიდვა წამებში შეიძლება. განვითარების ამ გზის მომხრეები ამბობენ, რომ მანქანები ადამიანებზე რაციონალურად მოქმედებენ, რადგან ემოციები არ გააჩნიათ. თუმცა 2010 წელს ეს მოსაზრება ეჭქვეშ დადგა, როდესაც გაურკვეველი ხარვეზის გამო კომპიუტერულ სავაჭრო სისტემაში მკვეთრი ვარდნა მოხდა, რის გამოც აშშ-ის ფინანსურმა ბაზრებმა ტრილიონი დოლარი დაკარგეს.

2017 წელს, ბანკმა JP Morgan-მა გამოაქვეყნა ანგარიში, რომლის თანახმად, ალგორითმებსა და ავტომატიზებულ კომპიუტერულ სისტემებზე აშშ-ის ბირჟებზე აქციების ყიდვა-გაყიდვის მთელი მოცულობის თითქმის 90% მოდის.

წყარო :