ผู้เขียนบทความที่เคยทำงานที่ ETA Systems ในช่วงปี 1980 กล่าวถึงการพัฒนา AI สมัยก่อนที่ใช้ Lisp และ Scheme สร้างระบบเชี่ยวชาญ แต่ตระหนักถึงความเสี่ยงในการให้ระบบตัดสินใจโดยไม่มีการตรวจสอบข้อมูลจริง ระบุว่าหากระบบวินิจฉัยผิดพลาดอาจนำไปสู่ความรับผิดทางกฎหมายและชื่อเสียงที่เสียหาย ปัจจุบัน LLM ที่ใช้ Markov Chain สร้างข้อความที่ดูน่าเชื่อถือ แต่ไม่มีการตรวจสอบความถูกต้อง ทำให้ข้อมูลปลอมแพร่กระจายในอินเทอร์เน็ต ผู้เขียนตั้งข้อสังเกตว่าบริษัทที่เน้นผลกำไรไม่สนใจความถูกต้องของระบบ ซึ่งสอดคล้องกับคำเตือนของ IBM ปี 1979 ที่ระบุว่าคอมพิวเตอร์ไม่สามารถรับผิดชอบได้ การวิจัย AI ยังคงเป็นเรื่องท้าทายเช่นเดิม แม้เทคโนโลยีจะพัฒนาขึ้น แต่ปัญหาเรื่องความรับผิดชอบและข้อมูลไม่ถูกต้องยังคงมีอยู่ ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่าการลงทุนใน AI ปัจจุบันอาจสูญเปล่าหากไม่มีการควบคุมความเสี่ยง คล้ายกับการพัฒนาพลังงานฟิวชันที่ยังไม่สำเร็จแม้ผ่านมา 40 ปี ผู้เขียนเปรียบเทียบปัญหาปัจจุบันกับช่วงเวลาที่ Control Data ตัดงบวิจัย AI ด้วยเหตุผลด้านการเงิน แสดงให้เห็นว่าความก้าวหน้าของ AI ยังต้องเผชิญกับอุปสรรคเชิงจริยธรรมและกฎหมายที่ไม่เปลี่ยนแปลง
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว