Er bestaat geen unieke definitie van kunstmatige intelligentie (AI), maar de term wordt vaak gebruikt om te verwijzen naar computer-systemen die functies uitvoeren die gewoonlijk door menselijke capaciteiten worden uitgevoerd. AI kan vragen stellen, hypothesen ontdekken en testen, en automatisch beslissingen nemen op basis van geavanceerde analyses die op uitgebreide datasets werken.
Machine learning is een subcategorie van AI, waarbij computers het vermogen hebben om van gegevens te leren via geschikte algoritmen, waardoor computers verborgen patronen (correlaties) in gegevens kunnen identificeren zonder dat ze daarvoor daadwerkelijk zijn geprogrammeerd, om een concrete taak uit te voeren.
Big Data Analytics (BDA) verwijst gewoonlijk naar grote hoeveelheden gegevens die kunnen worden gegenereerd, verwerkt en in toenemende mate kunnen worden gebruikt door digitale hulpmiddelen en informatiesystemen voor het maken van voorspellende, beschrijvende en prescriptieve analyses.
Deze mogelijkheid wordt aangedreven door de toegenomen beschikbaarheid van gestructureerde gegevens, de mogelijkheid om ongestructureerde gegevens te verwerken, toegenomen mogelijkheden voor gegevensopslag en vooruitgang in rekenkracht.
In de huidige digitale samenleving is er echter een toenemende beschikbaarheid van nieuwe bronnen en soorten gegevens (bijvoorbeeld IoT-gegevens, beeldgegevens of sociale-mediagegevens), die kunnen worden verwerkt door steeds krachtigere en complexere algoritmen, waaronder AI-systemen, wat verschillende kansen met zich meebrengt. , maar ook enkele uitdagingen.
De toepassing van kunstmatige intelligentie op alle gebieden brengt specifieke kansen en uitdagingen met zich mee.
De belangrijkste voordelen van het gebruik van kunstmatige intelligentie zijn:
- efficiëntere en geautomatiseerde processen
- nauwkeurigheid van de voorspelling
- meer gepersonaliseerde producten en diensten
Enkele van de uitdagingen die voortvloeien uit het gebruik van kunstmatige intelligentie zijn:
- problemen met transparantie en verklaarbaarheid
- de potentiële impact van sommige AI-gebruiksscenario’s op de eerlijke behandeling van consumenten
- beperkte financiële inclusie van consumenten met een hoog risico of kwetsbare consumenten
Data speelt een fundamentele en onmisbare rol in systemen voor kunstmatige intelligentie (AI). Het fungeert als de levensader die machine learning-algoritmen voedt, waardoor ze patronen kunnen leren, voorspellingen kunnen doen en inzichten kunnen genereren.
De maatschappelijke impact van AI brengt tal van uitdagingen met zich mee. Het opbouwen van vertrouwen vereist het opzetten van kaders, richtlijnen en mechanismen om deze problemen aan te pakken. Het is duidelijk dat het begrijpen en voorkomen van gegevensmisbruik van cruciaal belang is. Actie is noodzakelijk, en een duidelijk, verenigd, mondiaal traject dat zich richt op gegevensprivacy en -integriteit is van cruciaal belang.