de Valeriu Ivan, analist al CAPOS
Ce este și ce nu este inteligența artificială?
Inteligența artificială (IA) constituie una dintre cele mai transformatoare tehnologii ale începutului de secol XXI, având un potențial de impact semnificativ asupra societății și economiei la nivel global. Abilitatea sa de a automatiza sarcini complexe, de a analiza cantități mari de date și de a genera decizii rapide revoluționează numeroase industrii, redefinind modalitățile în care oamenii trăiesc și lucrează. De la dezvoltarea asistenților personali virtuali până la vehicule autonome, IA sporește eficiența și confortul în viața cotidiană.
În context economic, IA facilitează optimizarea proceselor de producție, stimulează inovația în produse și servicii și favorizează apariția unor noi modele de afaceri. În timp ce avantajele aduse de IA sunt considerabile, incluzând creșterea eficienței și stimularea inovației, utilizarea sa ridică și provocări semnificative. Printre acestea se remarcă riscul de șomaj tehnologic, deoarece automatizarea poate înlocui locuri de muncă tradiționale, generând inegalități economice. În plus, există preocupări legate de confidențialitate și securitate, deoarece sistemele IA pot colecta și analiza date personale la scară largă. Acest articol explorează atât beneficiile, cât și riscurile asociate cu integrarea IA în diverse domenii, subliniind importanța unei gestionări responsabile a acestei tehnologii emergente pentru a maximiza avantajele și a minimiza efectele negative.
Într-o perspectivă generală, sintagma IA se referă la procese de simulare a gândirii (inteligenței) umane de către mașini, preponderent de sisteme informatice. Aceste procese includ învățarea – achiziția de informații și reguli pentru utilizarea informațiilor –, raționamentul – utilizarea unor reguli pentru a ajunge la concluzii aproximative sau definitive – și autocorecția.
IA simulează mai multe tipuri de gândire umană. În primul rând, poate replica gândirea analitică prin procesarea și analiza volumelor mari de date, identificând tipare și corelații. Acest proces reflectă modul în care oamenii descompun probleme complexe în părți mai mici, astfel încât să facă posibilă rezolvarea etapizată. Algoritmii IA permit generarea deciziilor bazate pe date și modele statistice, imitând procesele de gândire logică și analitică. În al doilea rând, IA simulează gândirea creativă prin generarea de conținut nou, cum ar fi muzică, artă sau texte, utilizând rețele neuronale și tehnici de învățare profundă. Deși nu reprezintă creativitate autentică, IA produce rezultate originale prin combinarea și reinterpretarea datelor existente. O altă abordare este simularea gândirii predictive, prin care IA utilizează modele predictive pentru a anticipa evenimente viitoare pe baza datelor istorice. Acest proces este similar modului în care oamenii folosesc experiența și cunoștințele acumulate pentru a face predicții. IA simulează și gândirea de învățare și adaptare. Algoritmii de învățare automată permit sistemelor IA să îmbunătățească performanțele în timp, pe măsură ce sunt expuse la noi date, reflectând capacitatea umană de a învăța din experiență. Nu în ultimul rând, IA reproduce gândirea rațională și decizională prin capacitatea de a genera decizii complexe în domenii specifice, cum ar fi diagnosticarea medicală sau strategia financiară, bazându-se pe informații preexistente și reguli predefinite. Acest proces este asemănător modului în care oamenii utilizează raționamentul logic și cunoștințele acumulate pentru a lua decizii.
Dacă ne referim la „inteligență”, IA imită, cu precădere, două tipuri de inteligență umană: cea cognitivă și cea mecanică. Simularea inteligenței cognitive include capacitatea de a procesa și analiza volume uriașe de date, similar modului în care creierul nostru gestionează și interpretează informațiile. De exemplu, IA poate recunoaște tipare, extrage informații esențiale și realiza predicții. În plus, sistemele de IA pot genera decizii informate, bazate pe date și modele statistice, evaluând riscuri și oportunități în diverse domenii. De asemenea, aceste sisteme pot învăța și se pot adapta pe măsură ce acumulează noi date, reflectând procesul de învățare al minții umane. În al doilea rând, IA reproduce inteligența mecanică. Aceasta se manifestă prin automatizarea sarcinilor repetitive și previzibile, reducând necesitatea intervenției umane. De la asamblarea pe linii de producție la gestionarea inventarului și procesarea tranzacțiilor financiare, IA poate eficientiza semnificativ activitățile de zi cu zi. Mai mult, în domeniul roboticii și al vehiculelor autonome, IA controlează mișcările și acțiunile precise, controlând, spre exemplu, operarea vehiculelor fără șofer și realizarea operațiunilor chirurgicale asistate de roboți.
Deși, până la un anumit nivel există un grad de similitudine cu gândirea/inteligența umană, IA nu poate simula conștiința umană sau înțelege emoțiile într-un mod autentic și profund. Chiar dacă există sisteme IA capabile să recunoască și să răspundă la expresii emoționale, acestea nu au capacitatea de a experimenta sau de a înțelege sentimentele la nivel uman. IA nu poate genera creativitate originală sau gândire inovatoare fără a se baza pe date preexistente și algoritmi. Inovațiile autentice și ideile complet noi, care nu au precedent în datele existente, sunt încă domeniul exclusiv al minții umane. Deciziile etice și morale complexe, care necesită judecată umană și empatie, rămân, pentru moment cel puțin, în afara capacităților IA. Sistemele de IA pot analiza scenarii și oferi recomandări bazate pe seturi de reguli predefinite, dar nu pot înțelege nuanțele etice și morale care adesea influențează deciziile umane. În plus, foarte important este faptul că IA nu poate funcționa eficient fără date de calitate și un antrenament adecvat, fiind dependentă de input-urile umane pentru îmbunătățiri și corecții continue. Calitatea și acuratețea datelor sunt esențiale pentru performanța sistemelor de IA, iar erorile sau tiparele existente în cantități mari de date pot afecta semnificativ rezultatele generate de IA. „Prostirea” IA este la fel de posibilă ca și sporirea inteligenței acesteia, procesul fiind oarecum similar cu învățarea umană. Datele de bună calitate întăresc capacitățile generative ale IA, în timp ce datele de slabă calitate reduc capacitatea acesteia de a genera răspunsuri corecte la sarcinile primite.
Din perspectiva aplicabilității, IA poate fi împărțită în două categorii principale: IA îngustă (sau slabă) și IA generală (sau puternică). IA îngustă se referă la sisteme dedicate, care sunt concepute și instruite pentru a îndeplini o anumită sarcină, precum recunoașterea facială sau traducerea textelor sau vorbirii între diferite limbi. Aceste sisteme sunt capabile să efectueze o sarcină specifică foarte bine, dar nu au capacitatea de a efectua alte sarcini fără modificări sau reantrenare. IA generală, pe de altă parte, se referă la sisteme care posedă abilități cognitive generale, oarecum similare cu cele ale unui om și pot învăța și efectua sarcini intelectuale dintre cele mai diverse.
Avantajele utilizării inteligenței artificiale în economie
Utilizarea IA în economie optimizează procesele de producție și reduce costurile operaționale, ceea ce conduce la creșterea eficienței și productivității companiilor. Algoritmii de IA permit analiza rapidă și precisă a volumelor mari de date, facilitând luarea deciziilor bazate pe informații concrete și actualizate. Acest aspect îmbunătățește strategiile de afaceri, permițând firmelor să anticipeze tendințele pieței și să răspundă prompt la schimbările economice. În plus, integrarea IA în activitatea economică stimulează inovația, dezvoltând noi produse și servicii care contribuie la competitivitatea și creșterea economică globală.
IA influențează semnificativ factorii de producție – capitalul, munca și resursele naturale – transformând economia modernă. În ceea ce privește munca, IA automatizează numeroase sarcini repetitive și de rutină, eliberând (cel puțin în teorie) resurse umane pentru activități ce necesită abilități avansate și creativitate. Această automatizare duce la creșterea productivității și eficienței, dar poate cauza și șomaj tehnologic în sectoarele dependente de munca manuală până de curând. Pe de altă parte, IA generează cerere pentru noi competențe și locuri de muncă în domenii precum programarea, analiza datelor și gestionarea sistemelor de IA. În ceea ce privește capitalul, IA optimizează utilizarea acestuia prin îmbunătățirea proceselor de producție și reducerea costurilor operaționale. Investițiile în tehnologiile de IA duc la dezvoltarea de echipamente și infrastructuri mai eficiente, sporind astfel randamentul capitalului investit. De asemenea, IA facilitează decizii financiare mai informate și gestionarea riscurilor, atrăgând investiții suplimentare în diverse industrii. În ceea ce privește resursele naturale, IA contribuie la gestionarea mai eficientă a acestora prin monitorizarea și optimizarea utilizării lor. De exemplu, în agricultură, IA poate analiza condițiile solului și ale vremii pentru a maximiza randamentele culturilor și a minimiza consumul de apă și pesticide. În industria energetică, IA ajută la optimizarea producției și distribuției de energie, promovând surse de energie regenerabilă și reducând impactul asupra mediului.
IA începe să joace un rol important în sporirea eficienței și productivității în diverse sectoare economice. Automatizarea proceselor de producție și a celor de logistică asociate reprezintă un exemplu clar al acestui impact. Utilizarea roboților industriali și a sistemelor de IA permite realizarea unor operațiuni complexe cu o precizie și viteză superioare comparativ cu munca manuală. Acest lucru reduce erorile, minimizează pierderile și crește randamentul factorilor de producție, contribuind astfel semnificativ la creșterea productivității. În plus, IA joacă un rol esențial în optimizarea lanțurilor de aprovizionare și distribuție. Algoritmii de IA pot analiza datele în timp real pentru a estima cererea și pentru a ajusta stocurile în mod dinamic, reducând în acest mod risipa și costurile de stocare. Prin optimizarea rutelor de transport și monitorizarea constantă a condițiilor de trafic și vreme, IA asigură livrarea rapidă și eficientă a bunurilor. Astfel, este îmbunătățită satisfacția clienților prin respectarea termenelor de livrare și reducerea costurile asociate cu transportul și depozitarea. De asemenea, sistemele de IA pot să identifice punctele slabe din lanțurile de aprovizionare și să sugereze îmbunătățiri, obținându-se continuitate operațională la un nivel superior variantei clasice.
Un rol important are deja IA în inovație și dezvoltarea economică, facilitând crearea de noi industrii și piețe. Tehnologiile bazate pe IA – cum ar fi învățarea automată, rețelele neuronale și procesarea limbajului natural – au dat naștere unor domenii complet noi, precum industria vehiculelor autonome și cea a asistenților virtuali. Aceste inovații nu numai că generează noi oportunități de afaceri, dar creează și cerere pentru competențe specializate, stimulând crearea de locuri de muncă unde este necesară calificarea înaltă. IA stimulează creșterea economică prin soluții inovatoare, care îmbunătățesc eficiența și productivitatea în diverse sectoare. Aceste soluții inovatoare nu numai că îmbunătățesc performanțele individuale ale companiilor sau ale sectoarelor economice, dar au și un efect multiplicator asupra economiei în ansamblu. Prin introducerea de tehnologii și procese noi, IA încurajează concurența și stimulează investițiile în cercetare și dezvoltare. În acest mod sunt generate elemente care contribuie la dezvoltarea unei economii dinamice și reziliente, capabilă să răspundă rapid la schimbările pieței globale și, se speră, să absoarbă mai ușor șocurile unor crize. IA poate stimula creșterea economică prin soluții care facilitează digitalizarea și automatizarea proceselor de afaceri, reducând costurile și sporind eficiența operațională. În plus, IA accelerează dezvoltarea de noi produse și servicii, permițând companiilor să răspundă mai rapid și mai eficient la cerințele și preferințele în continuă schimbare ale pieței.
Prin analiza avansată a datelor de piață și asistență în planificarea strategică și financiară IA poate îmbunătăți semnificativ procesul de luare a deciziilor economice. Algoritmii de IA sunt capabili să proceseze volume mari de date cu o rapiditate și acuratețe imposibil de atins de către analiștii umani. Prin identificarea tiparelor și tendințelor ascunse în datele de piață, IA oferă previziuni economice mai precise, esențiale pentru planificarea pe termen. În planificarea strategică, IA furnizează informații detaliate și relevante, permițând companiilor să anticipeze fluctuațiile pieței și să își ajusteze strategiile în consecință. Printre instrumentele utilizate se regăsesc analiza concurenței, identificarea oportunităților emergente și evaluarea riscurilor asociate cu diferite scenarii de afaceri. În planificarea financiară, IA poate optimiza alocarea resurselor și poate identifica cele mai eficiente căi de investiții, maximizând rentabilitatea capitalului investit. De asemenea, IA contribuie la gestionarea riscurilor prin monitorizarea continuă a piețelor și detectarea timpurie a semnalelor de avertizare privind posibilele perturbări economice. Acest nivel de vigilență permite companiilor să ia măsuri preventive, reducând impactul negativ asupra afacerilor lor. În sectorul bancar și financiar, IA este utilizată deja pentru a evalua solvabilitatea clienților și pentru a preveni frauda, asigurând astfel o mai mare securitate a tranzacțiilor. În plus, IA ajută la personalizarea ofertelor de produse și servicii, adaptându-le în funcție de preferințele și comportamentele clienților. Această capacitate de personalizare nu numai că îmbunătățește satisfacția clientului, dar și crește loialitatea acestuia, contribuind la succesul pe termen lung al companiei. Prin integrarea IA în procesele de luare a deciziilor, companiile pot obține un avantaj competitiv semnificativ, adaptându-se rapid la schimbările pieței și optimizând performanța economică.
IA îmbunătățește accesibilitatea și confortul clienților prin personalizarea experiențelor de consum – preponderent în platformele de comerț electronic – și automatizarea serviciilor financiare și bancare. IA permite colectarea și analiza detaliată a preferințelor și comportamentului consumatorilor, facilitând astfel crearea de oferte personalizate. Această personalizare nu doar îmbunătățește satisfacția clienților, dar și sporește loialitatea acestora față de brand. În domeniul bancar, IA automatizează numeroase servicii, cum ar fi analiza creditelor, gestionarea investițiilor și detectarea fraudelor. Aceste procese automatizate sunt realizate cu o viteză și precizie superioare capacităților umane, reducând erorile și timpul de procesare. Băncile și alte instituțiile financiare folosesc IA pentru a oferi asistență clienților prin intermediul chatboților, care pot răspunde instantaneu la întrebări și rezolva probleme comune.
Automatizarea serviciilor financiare și bancare contribuie la creșterea eficienței operaționale și la reducerea costurilor, permițând oferirea unor servicii mai accesibile și convenabile pentru clienți. De asemenea, IA facilitează accesul la servicii financiare pentru persoanele din zonele rurale sau izolate, unde prezența fizică a băncilor este limitată. În concluzie, integrarea IA în personalizarea experiențelor de consum și automatizarea serviciilor financiare și bancare transformă fundamental modul în care companiile interacționează cu clienții, oferind accesibilitate și confort sporit.
Riscurile utilizării inteligenței artificiale în economie
Utilizarea IA în economie este asociată cu potențiale riscuri semnificative, precum șomajul tehnologic generat de automatizarea intensivă a locurilor de muncă sau compromiterea confidențialității și a securității datelor nepublice. În plus, IA poate perpetua și amplifica incoerențele existente în datele utilizate în perioada de antrenare, ducând la rezultate inexacte și greu de verificat. De asemenea, lipsa transparenței algoritmilor de IA complică monitorizarea și înțelegerea proceselor decizionale, creând probleme de responsabilitate și control. Lipsa transparenței nu este neapărat o limită impusă uman, modalitatea de funcționare a tehnologiei fiind de așa natură încât, practic, parte dintre algoritmi sunt generați de sistemul informatic.
Implementarea intensivă a IA și a roboților în economie duce inevitabil la înlocuirea locurilor de muncă tradiționale, generând șomaj tehnologic. Multe activități repetitive și de rutină, care erau anterior efectuate de muncitori, sunt acum automatizate/automatizabile, reducând cererea pentru forța de muncă. Această tranziție necesită programe de recalificare și formare profesională pentru a pregăti angajații pentru noile cerințe tehnologice.
Implementarea tehnologiilor IA poate crește inegalitatea între regiunile și sectoarele economice. Regiunile cu acces limitat la tehnologie și infrastructură pot rămâne în urmă, în timp ce zonele urbane și industriile high-tech avansează rapid. Acest decalaj tehnologic poate duce la o distribuție inechitabilă a beneficiilor economice, agravând disparitățile regionale și sectoriale. De asemenea, companiile mari, care dispun de resurse pentru a investi în IA, pot obține un avantaj competitiv semnificativ, în detrimentul întreprinderilor mici și mijlocii, care se confruntă cu dificultăți în adoptarea noilor tehnologii.
Utilizarea IA în economie generează și preocupări majore privind securitatea și confidențialitatea datelor. Infrastructura economică devine din ce în ce mai vulnerabilă la atacuri cibernetice pe măsură ce sistemele IA sunt integrate în procesele critice de afaceri. Aceste atacuri pot viza atât rețelele financiare, cât și lanțurile de aprovizionare, perturbând grav activitățile economice și provocând pierderi financiare semnificative. De asemenea, riscul de atacuri cibernetice crește odată cu volumul mare de date gestionate de sistemele IA și cu multiplicarea nivelului de interconectare a rețelelor, acestea devenind ținte atractive pentru hackerii care doresc să exploateze vulnerabilitățile. Problemele legate de protecția datelor financiare și personale sunt deosebit de acute în contextul utilizării IA. Sistemele de IA colectează și analizează cantități mari de informații sensibile, inclusiv date financiare și personale, expunându-le la riscul de acces neautorizat și utilizare abuzivă. Breșele de securitate pot duce la divulgarea datelor confidențiale, afectând încrederea publicului în instituțiile financiare și comerciale.
În plus, gestionarea inadecvată a datelor poate avea consecințe juridice și reputaționale grave pentru companiile implicate. Reglementările privind protecția datelor, cum ar fi GDPR, impun cerințe stricte pentru colectarea, stocarea și procesarea datelor, iar nerespectarea acestor reglementări poate duce la sancțiuni severe. Este esențial ca organizațiile să implementeze măsuri robuste de securitate cibernetică și să adopte practici de gestionare a datelor responsabile pentru a proteja informațiile sensibile. Pe lângă măsurile tehnice, educația și conștientizarea angajaților cu privire la riscurile de securitate cibernetică joacă un rol determinant în prevenirea breșelor de securitate. Dezvoltarea unor politici și proceduri clare pentru gestionarea datelor și răspunsul la incidente este vitală pentru minimizarea impactului atacurilor cibernetice.
Adoptarea IA ridică și probleme etice și morale semnificative, în special în ceea ce privește deciziile de investiții și unele tranzacții care se pot dovedi greșite. Algoritmii de IA pot lua decizii de investiții bazate exclusiv pe analize de date, fără a lua în considerare impactul social sau etic al acestor decizii. Situația poate evolua către tranzacții financiare speculative sau investiții în industrii controversate, cum ar fi armamentul sau combustibilii fosili, care pot avea consecințe negative asupra societății.
Un alt aspect care suscită dezbatere este răspunderea pentru acțiunile IA în contextul economic. Deoarece sistemele de IA operează autonom și pot lua decizii în situații complexe, este dificil să se stabilească responsabilitățile în cazul în care deciziile IA duc la pierderi financiare sau alte prejudicii. Există o lacună importantă în cadrul juridic actual, care nu este încă adaptat pentru a aborda responsabilitatea și răspunderea în utilizarea IA.
Dintr-o perspectivă umană – care presupune înțelegerea proceselor – transparența algoritmică este esențială pentru a înțelege și evalua deciziile luate de IA. Fără o transparență adecvată, companiile și consumatorii nu pot evalua corect riscurile asociate și nu pot asigura că deciziile luate sunt etice și corecte. În acest context, dezvoltarea unor cadre de reglementare clare și a unor standarde etice pentru utilizarea IA în economie este esențială pentru a asigura că această tehnologie este utilizată în mod responsabil și benefic pentru societate.
Dezvoltarea și utilizarea necorespunzătoare a IA poate prezenta riscuri semnificative în ceea ce privește manipularea piețelor financiare. Algoritmii de IA pot fi exploatați pentru a efectua tranzacții de înaltă frecvență, care pot manipula prețurile acțiunilor și induce instabilitate pe piețele financiare. Aceste practici pot duce la fluctuații artificiale ale pieței, afectând negativ încrederea investitorilor și stabilitatea economică. Totodată, utilizarea IA în scopuri frauduloase, cum ar fi spălarea banilor și evaziunea fiscală, reprezintă un alt risc care se întrevede.
Problemele legate de supravegherea și reglementarea insuficientă a IA sunt, de asemenea, critice. Reglementările actuale nu sunt pe deplin adaptate pentru a gestiona complexitatea și autonomia sistemelor de IA, ceea ce poate duce la adevărate zone gri în protecția consumatorilor și a piețelor. Supravegherea insuficientă poate permite utilizarea necontrolată a IA, favorizând comportamentele neetice sau ilegale.
Transparența în dezvoltarea și implementarea algoritmilor de IA este determinantă pentru a permite o supraveghere eficientă și limitarea posibilelor devieri de la un curs benefic societății în ansamblu. Fără transparență este dificil pentru autorități să monitorizeze și să reglementeze activitățile bazate pe IA. De asemenea, este necesară cooperarea internațională pentru a stabili standarde globale de reglementare și pentru a preveni utilizarea necorespunzătoare a IA la nivel global. Investițiile în educația și formarea profesională în domeniul eticii și reglementării IA sunt de asemenea importante pentru a asigura că dezvoltatorii și utilizatorii de IA sunt conștienți de responsabilitățile lor. Gestionarea riscurilor asociate cu dezvoltarea și utilizarea necorespunzătoare a IA necesită eforturi coordonate din partea autorităților de reglementare, a comunității științifice și a industriei pentru a asigura o integrare sigură și benefică a IA în economie.
Modalități de atenuare a riscurilor presupuse de adoptarea tehnologiilor de IA
Implementarea măsurilor de atenuare a riscurilor asociate cu utilizarea IA în economie este esențială pentru a asigura o integrare sigură și benefică a acestei tehnologii. Reglementările și politicile clare joacă un rol determinant în acest context. Este necesară elaborarea unor legi clare și a unor reglementări stricte în sectorul financiar pentru a preveni abuzurile și utilizarea necorespunzătoare a IA. Aceste reglementări ar trebui să includă cerințe privind transparența algoritmică, responsabilitatea decizională și protecția datelor, asigurând astfel un cadru juridic robust pentru utilizarea IA.
Educația și conștientizarea publicului sunt, de asemenea, vitale pentru gestionarea riscurilor asociate cu IA. Informarea publicului despre beneficiile și riscurile IA și pregătirea specialiștilor în domeniile economiei și finanțelor sunt esențiale pentru a dezvolta o forță de muncă capabilă să utilizeze și să gestioneze IA în mod responsabil. Programele de formare continuă și educația interdisciplinară pot contribui la crearea unei culturi a responsabilității și a eticii în utilizarea IA.
Colaborarea internațională poate aborda provocările globale legate de IA. Standardele și reglementările internaționale pot ajuta la armonizarea practicilor și la prevenirea utilizării necorespunzătoare în diferite jurisdicții. Cooperarea între guverne, organizații internaționale și sectorul privat este esențială pentru a dezvolta și implementa politici eficiente de reglementare. De asemenea, schimbul de bune practici și cunoștințe între țări poate facilita dezvoltarea unor soluții inovatoare și eficiente pentru gestionarea riscurilor asociate cu IA. Investițiile în cercetare și dezvoltare comună pot accelera progresul în domeniul IA și pot asigura utilizarea sa în mod benefic pentru societate. Este important să se creeze platforme de dialog și colaborare între diferitele părți interesate pentru a aborda provocările etice, juridice și sociale legate de IA. Măsurile de atenuare a riscurilor asociate cu IA necesită un efort coordonat și multidimensional, implicând reglementări clare, educație și conștientizare publică, precum și colaborare internațională.
Analiza utilizării IA în economie necesită o reflectare atentă asupra echilibrului dintre avantaje și riscuri. Pe de o parte, IA oferă oportunități semnificative de creștere a productivității, eficienței și inovației în diverse sectoare economice. Pe de altă parte, riscurile asociate, precum șomajul tehnologic, vulnerabilitățile de securitate și problemele etice, nu pot fi neglijate. Este esențial să evaluăm în mod continuu impactul IA pentru a asigura că beneficiile sale sunt maximizate, iar riscurile sunt minimizate. În acest context, politicile și reglementările trebuie să fie flexibile și adaptabile pentru a răspunde evoluțiilor tehnologice rapide. O abordare echilibrată poate asigura o integrare armonioasă a IA în economie, protejând în același timp interesele societății. În concluzie, gestionarea responsabilă a IA în economie este esențială pentru a proteja interesele tuturor părților implicate și pentru a asigura o dezvoltare economică sustenabilă.
Bibliografie:
Brundage, M., Avin, S., Clark, J., Toner, H., Eckersley, P., Garfinkel, B., … & Amodei, D. (2018). The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation. arXiv preprint arXiv:1802.07228.
Domingos, P. (2015). The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
Johnson, N. F., Zhao, G., Hunsader, E., Meng, J., Ravindar, A., Carran, S., & Tivnan, B. (2013). Abrupt rise of new machine ecology beyond human response time. Scientific Reports, 3, 2627.
Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25.
Miller, T. (2019). Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence, 267, 1-38.
Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
Nilsson, N. J. (1998). Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann.
O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown Publishing Group.
Pasquale, F. (2015). The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Harvard University Press.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th Edition). Pearson.
Tegmark, M. (2017). Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Knopf.
