Revoluția Big Data și AI a ajuns într-o etapă în care ajunge aproape în toate industriile și intră rapid în viețile noastre. Revoluția automatizării și inovația bazată pe realitatea augmentată au devenit de asemenea fenomene obișnuite, fiind deja intrate în zona mainstream, mai ales în industria auto. Dar, toate acestea sunt văzute dintr-o anumită perspectivă ca inovații mai puțin „lumești”, care nu sunt total necesare și nu ne fac viața mai ușoară.
Ca exemplu vine mașina cu conducere automată de la Uber, care operează cu ajutorul unui sistem LiDAR cu peste 1.4 milioane de puncte laser, 20 de camere video, o cameră pentru detecția culorilor semafoarelor și o antena GPS. Pe lângă acestea există și un sistem de module optice montate în lateralele mașinii pentru detecția obstacolelor și a punctelor ce nu pot fi văzute de restul senzorilor laser. Mașina reprezintă o colecție de bază a tehnologiilor de ultimă generație, dar totuși depinde în continuare de oameni prin necesitatea machine learning. Există o necesitate a dezvoltării unor rețele neurale pentru recunoașterea obiectelor și a unor algoritmi care să lucreze în timp real în cazul detecției unor obstacole și pentru luarea unor decizii critice. Iar de aici pornesc o serie largă de întrebări legate de cât de sigure sunt aceste rețele de AI, ce limită și ce garanție a deciziilor oferă acestea.
Monitorizarea și păstrarea factorului uman peste a ceea ce fac algoritmii și machine learning în societate este o decizie esențială pentru supraviețuirea noastră și nu numai pentru o perspectivă de supraveghere. De asemenea, monitorizarea ne va permite să continuăm să evoluăm și să aducem valoare adăugată peste toate procesele automatizate pe care computerele și roboții le pot prelua eficient. Această valoare adăugată a fost descrisă de Thomas Davenport ca augmentare. Ideea este că, chiar și în fața unei noi revoluții industriale în care inteligența artificială și roboții vor înlocui multe locuri de muncă umane, oamenii vor continua să ofere o valoare adăugată și complementară artistică, creativă și empatică. Tehnologia va spori abilitățile umane, nu le va depăși și le va înlocui.
O parte a responsabilității sociale revine cu noi ca practicanți. Cercetătorii de date au obligația morală de a face metodele transparente și digerabile pentru mai multe părți interesate. În afară de legislația GDPR iminentă, care impune ca toate organizațiile să-și facă utilizarea datelor personale transparente pentru persoanele implicate, oamenii de știință ar trebui să caute să-și facă metodologia pe deplin digerabilă pentru toate părțile interesate. În felul acesta, toată lumea poate participa la dezbaterile etice privind faptul că aplicațiile unui algoritm oferă cu adevărat un lucru sigur și bun, dar care poate fi controlat și preluat oricând de oameni.
