Αυτόνομα Συστήματα: Λήψη Αποφάσεων σε Παγκόσμιο Πλαίσιο

Τα αυτόνομα συστήματα μετασχηματίζουν ραγδαία τις βιομηχανίες και αναδιαμορφώνουν τον κόσμο μας. Στον πυρήνα τους βρίσκεται η κρίσιμη λειτουργία της λήψης αποφάσεων. Αυτό το άρθρο ιστολογίου εμβαθύνει στην πολυπλοκότητα της αυτόνομης λήψης αποφάσεων, εξερευνώντας τους αλγορίθμους, τα ηθικά ζητήματα και τον βαθύ παγκόσμιο αντίκτυπο που έχουν αυτά τα συστήματα σε διάφορους τομείς.

Τι είναι τα Αυτόνομα Συστήματα;

Ένα αυτόνομο σύστημα είναι ένα σύστημα που μπορεί να λειτουργεί ανεξάρτητα από τον ανθρώπινο έλεγχο. Αυτή η ανεξαρτησία επιτυγχάνεται μέσω ενός συνδυασμού αισθητήρων, ενεργοποιητών και εξελιγμένων αλγορίθμων που επιτρέπουν στο σύστημα να αντιλαμβάνεται το περιβάλλον του, να συλλογίζεται γι' αυτό και να λαμβάνει αποφάσεις για την επίτευξη συγκεκριμένων στόχων. Τα παραδείγματα κυμαίνονται από αυτόνομα οχήματα και βιομηχανικά ρομπότ μέχρι εξελιγμένους αλγορίθμους χρηματοοικονομικών συναλλαγών και αυτοματοποιημένα διαγνωστικά συστήματα υγείας.

Η Διαδικασία Λήψης Αποφάσεων στα Αυτόνομα Συστήματα

Η διαδικασία λήψης αποφάσεων εντός ενός αυτόνομου συστήματος μπορεί να αναλυθεί σε γενικές γραμμές στα ακόλουθα στάδια:

1. Αντίληψη

Αυτό το στάδιο περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων για το περιβάλλον με τη χρήση αισθητήρων όπως κάμερες, lidar, ραντάρ και μικρόφωνα. Τα δεδομένα στη συνέχεια επεξεργάζονται για να δημιουργηθεί μια αναπαράσταση του περιβάλλοντος του συστήματος. Η ακρίβεια και η αξιοπιστία αυτού του σταδίου αντίληψης είναι κρίσιμες για τη μετέπειτα λήψη αποφάσεων.

Παράδειγμα: Ένα αυτόνομο όχημα χρησιμοποιεί κάμερες για να αναγνωρίσει τις διαγραμμίσεις των λωρίδων, τα σήματα κυκλοφορίας και άλλα οχήματα. Το Lidar παρέχει έναν ακριβή 3D χάρτη του περιβάλλοντος, ενώ το ραντάρ μπορεί να ανιχνεύσει αντικείμενα σε αντίξοες καιρικές συνθήκες.

2. Εκτίμηση Κατάστασης

Βάσει των αντιληπτών δεδομένων, το σύστημα εκτιμά την τρέχουσα κατάσταση και προβλέπει πιθανές μελλοντικές καταστάσεις. Αυτό περιλαμβάνει τον συλλογισμό για τις σχέσεις μεταξύ διαφορετικών αντικειμένων και γεγονότων στο περιβάλλον. Η εκτίμηση της κατάστασης συχνά περιλαμβάνει πιθανοτικό συλλογισμό για τη διαχείριση της αβεβαιότητας και των ελλιπών πληροφοριών.

Παράδειγμα: Ένα ρομποτικό σύστημα αποθήκης χρησιμοποιεί δεδομένα αισθητήρων για να εκτιμήσει τη θέση των αντικειμένων στα ράφια και να προβλέψει την πιο αποτελεσματική διαδρομή για την ανάκτησή τους.

3. Σχεδιασμός

Με βάση την εκτίμηση της κατάστασης και τους στόχους του συστήματος, δημιουργείται ένα σχέδιο για την επίτευξη αυτών των στόχων. Οι αλγόριθμοι σχεδιασμού μπορεί να κυμαίνονται από απλά συστήματα βασισμένα σε κανόνες έως σύνθετους αλγορίθμους βελτιστοποίησης που λαμβάνουν υπόψη πολλαπλούς παράγοντες όπως ο χρόνος, το κόστος και ο κίνδυνος.

Παράδειγμα: Ένα αυτόνομο σύστημα παράδοσης με drone σχεδιάζει μια διαδρομή που αποφεύγει εμπόδια, ελαχιστοποιεί τον χρόνο ταξιδιού και συμμορφώνεται με τους κανονισμούς του εναέριου χώρου.

4. Εκτέλεση

Το σχέδιο εκτελείται με τον έλεγχο ενεργοποιητών που αλληλεπιδρούν με το περιβάλλον. Αυτό περιλαμβάνει τη μετάφραση του σχεδίου σε συγκεκριμένες ενέργειες και την παρακολούθηση της εκτέλεσης για να διασφαλιστεί ότι το σύστημα παραμένει εντός πορείας. Βρόχοι ανάδρασης χρησιμοποιούνται για την προσαρμογή του σχεδίου ανάλογα με τις ανάγκες ως απάντηση σε απροσδόκητα γεγονότα.

Παράδειγμα: Ένα αυτοματοποιημένο σύστημα άρδευσης εκτελεί ένα πρόγραμμα ποτίσματος βασισμένο σε δεδομένα αισθητήρων για την υγρασία του εδάφους και τις καιρικές προβλέψεις. Το σύστημα προσαρμόζει την ποσότητα νερού που παρέχεται σε κάθε φυτό με βάση τις ατομικές του ανάγκες.

Βασικοί Αλγόριθμοι για την Αυτόνομη Λήψη Αποφάσεων

Μια ευρεία ποικιλία αλγορίθμων χρησιμοποιείται για τη λήψη αποφάσεων σε αυτόνομα συστήματα, συμπεριλαμβανομένων:

• Συστήματα Βασισμένα σε Κανόνες: Αυτά τα συστήματα χρησιμοποιούν ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων για να καθορίσουν την κατάλληλη ενέργεια που πρέπει να γίνει σε μια δεδομένη κατάσταση. Είναι απλά στην υλοποίηση αλλά μπορεί να είναι εύθραυστα και δύσκολο να προσαρμοστούν σε νέες καταστάσεις.
• Μηχανές Πεπερασμένων Καταστάσεων: Αυτά τα συστήματα μεταβαίνουν μεταξύ διαφορετικών καταστάσεων με βάση την τρέχουσα είσοδο και την εσωτερική κατάσταση του συστήματος. Είναι χρήσιμα για τον έλεγχο συστημάτων με περιορισμένο αριθμό πιθανών καταστάσεων, αλλά μπορεί να γίνουν πολύπλοκα για πιο εξελιγμένες εργασίες.
• Δέντρα Συμπεριφοράς: Πρόκειται για ιεραρχικές δομές που αναπαριστούν τη συμπεριφορά ενός αυτόνομου πράκτορα. Είναι πιο ευέλικτα από τις μηχανές πεπερασμένων καταστάσεων και μπορούν να διαχειριστούν πιο σύνθετες εργασίες.
• Αλγόριθμοι Αναζήτησης: Αλγόριθμοι όπως ο A* και ο αλγόριθμος του Dijkstra χρησιμοποιούνται για την εύρεση της βέλτιστης διαδρομής προς έναν στόχο σε ένα δεδομένο περιβάλλον.
• Ενισχυτική Μάθηση: Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει σε έναν αυτόνομο πράκτορα να μαθαίνει μέσω δοκιμής και λάθους, λαμβάνοντας ανταμοιβές για τις επιθυμητές ενέργειες και ποινές για τις ανεπιθύμητες. Η ενισχυτική μάθηση είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για εργασίες όπου η βέλτιστη στρατηγική δεν είναι γνωστή εκ των προτέρων.
• Μπεϋζιανά Δίκτυα: Αυτά τα πιθανοτικά γραφικά μοντέλα χρησιμοποιούνται για την αναπαράσταση εξαρτήσεων μεταξύ διαφορετικών μεταβλητών στο περιβάλλον. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για συλλογισμό υπό συνθήκες αβεβαιότητας και για την πρόβλεψη μελλοντικών γεγονότων.
• Νευρωνικά Δίκτυα: Ιδιαίτερα τα μοντέλα βαθιάς μάθησης, μπορούν να μάθουν σύνθετα πρότυπα από δεδομένα και να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση αυτά τα πρότυπα. Χρησιμοποιούνται ευρέως για εργασίες αντίληψης, όπως η αναγνώριση εικόνων και η ανίχνευση αντικειμένων.

Ηθικά Ζητήματα στην Αυτόνομη Λήψη Αποφάσεων

Καθώς τα αυτόνομα συστήματα γίνονται όλο και πιο διαδεδομένα, είναι κρίσιμο να εξετάσουμε τις ηθικές επιπτώσεις των διαδικασιών λήψης αποφάσεών τους. Ορισμένα βασικά ηθικά ζητήματα περιλαμβάνουν:

1. Μεροληψία και Δικαιοσύνη

Τα αυτόνομα συστήματα εκπαιδεύονται σε δεδομένα, και αν αυτά τα δεδομένα περιέχουν μεροληψίες, το σύστημα πιθανότατα θα διαιωνίσει αυτές τις μεροληψίες στις αποφάσεις του. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε άδικα ή μεροληπτικά αποτελέσματα. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι ποικίλα και αντιπροσωπευτικά του πληθυσμού με τον οποίο το σύστημα θα αλληλεπιδρά. Η αλγοριθμική δικαιοσύνη είναι ένας κρίσιμος ερευνητικός τομέας, που αναπτύσσει τεχνικές για τον μετριασμό της μεροληψίας στα συστήματα ΤΝ.

Παράδειγμα: Συστήματα αναγνώρισης προσώπου έχουν αποδειχθεί λιγότερο ακριβή για άτομα με πιο σκούρο δέρμα, οδηγώντας ενδεχομένως σε λανθασμένη αναγνώριση και άδικες κατηγορίες.

2. Διαφάνεια και Επεξηγησιμότητα

Μπορεί να είναι δύσκολο να κατανοήσουμε πώς τα αυτόνομα συστήματα καταλήγουν στις αποφάσεις τους, ειδικά όταν χρησιμοποιούν σύνθετους αλγορίθμους όπως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα. Αυτή η έλλειψη διαφάνειας μπορεί να καθιστά δύσκολη τη λογοδοσία του συστήματος για τις ενέργειές του. Υπάρχει μια αυξανόμενη ώθηση για την Επεξηγήσιμη ΤΝ (XAI) που στοχεύει να καταστήσει τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων των συστημάτων ΤΝ πιο διαφανείς και κατανοητές.

Παράδειγμα: Αν ένα αυτόνομο όχημα προκαλέσει ένα ατύχημα, είναι σημαντικό να καταλάβουμε γιατί το όχημα πήρε τις αποφάσεις που πήρε. Ήταν δυσλειτουργία αισθητήρα, σφάλμα λογισμικού ή περιορισμός του αλγορίθμου;

3. Λογοδοσία και Ευθύνη

Όταν ένα αυτόνομο σύστημα κάνει ένα λάθος, μπορεί να είναι δύσκολο να καθοριστεί ποιος είναι υπεύθυνος. Είναι ο προγραμματιστής που έγραψε τον κώδικα, ο κατασκευαστής που κατασκεύασε το σύστημα ή ο χρήστης που το ανέπτυξε; Η θέσπιση σαφών γραμμών λογοδοσίας είναι απαραίτητη για να διασφαλιστεί ότι τα άτομα και οι οργανισμοί καθίστανται υπεύθυνοι για τις ενέργειες των αυτόνομων συστημάτων τους. Τα νομικά πλαίσια εξελίσσονται για να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις.

Παράδειγμα: Εάν ένα σύστημα ιατρικής διάγνωσης κάνει μια λανθασμένη διάγνωση, ποιος είναι υπεύθυνος για την προκύπτουσα βλάβη; Είναι το νοσοκομείο, ο προμηθευτής του λογισμικού ή ο γιατρός που βασίστηκε στη σύσταση του συστήματος;

4. Ασφάλεια και Προστασία

Τα αυτόνομα συστήματα πρέπει να σχεδιάζονται ώστε να λειτουργούν με ασφάλεια και προστασία. Αυτό περιλαμβάνει την προστασία τους από κακόβουλες επιθέσεις και τη διασφάλιση ότι δεν αποτελούν κίνδυνο για τους ανθρώπους ή το περιβάλλον. Οι στιβαρές διαδικασίες δοκιμών και επικύρωσης είναι κρίσιμες για τον εντοπισμό και τον μετριασμό πιθανών κινδύνων ασφάλειας και προστασίας.

Παράδειγμα: Ένα αυτόνομο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας πρέπει να προστατεύεται από κυβερνοεπιθέσεις που θα μπορούσαν να διακόψουν τη ροή του ηλεκτρισμού και να προκαλέσουν εκτεταμένες διακοπές ρεύματος.

5. Εκτόπιση Θέσεων Εργασίας

Η αυξανόμενη αυτοματοποίηση εργασιών μέσω αυτόνομων συστημάτων μπορεί να οδηγήσει σε εκτόπιση θέσεων εργασίας. Είναι σημαντικό να εξεταστούν οι κοινωνικές και οικονομικές επιπτώσεις αυτής της τάσης και να αναπτυχθούν στρατηγικές που θα βοηθήσουν τους εργαζομένους να προσαρμοστούν στην μεταβαλλόμενη αγορά εργασίας. Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει επενδύσεις σε προγράμματα επανεκπαίδευσης και τη διερεύνηση νέων μοντέλων εργασίας, όπως το καθολικό βασικό εισόδημα.

Παράδειγμα: Η αυτοματοποίηση της οδήγησης φορτηγών θα μπορούσε να οδηγήσει στην εκτόπιση εκατομμυρίων οδηγών φορτηγών. Αυτοί οι εργαζόμενοι μπορεί να χρειαστεί να επανεκπαιδευτούν για νέες θέσεις εργασίας σε τομείς όπως η εφοδιαστική, η διαχείριση μεταφορών ή η συντήρηση.

Παγκόσμιος Αντίκτυπος των Αυτόνομων Συστημάτων

Τα αυτόνομα συστήματα έχουν βαθύ αντίκτυπο σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών σε όλο τον κόσμο, όπως:

1. Μεταφορές

Τα αυτόνομα αυτοκίνητα, φορτηγά και drones μετασχηματίζουν τη βιομηχανία των μεταφορών. Έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν τα ατυχήματα, να βελτιώσουν τη ροή της κυκλοφορίας και να μειώσουν το κόστος των μεταφορών. Τα αυτόνομα οχήματα δοκιμάζονται και αναπτύσσονται σε χώρες σε όλο τον κόσμο, συμπεριλαμβανομένων των Ηνωμένων Πολιτειών, της Κίνας, της Γερμανίας και της Σιγκαπούρης.

2. Κατασκευή

Τα ρομπότ χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στην κατασκευή για την αυτοματοποίηση εργασιών όπως η συναρμολόγηση, η συγκόλληση και η βαφή. Αυτό έχει οδηγήσει σε αυξημένη αποδοτικότητα, βελτιωμένη ποιότητα και μειωμένο κόστος εργασίας. Εργοστάσια σε χώρες όπως η Ιαπωνία, η Νότια Κορέα και η Γερμανία βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της υιοθέτησης τεχνολογιών αυτοματισμού.

3. Υγειονομική Περίθαλψη

Τα αυτόνομα συστήματα χρησιμοποιούνται στην υγειονομική περίθαλψη για εργασίες όπως η διάγνωση, η χειρουργική και η ανακάλυψη φαρμάκων. Έχουν τη δυνατότητα να βελτιώσουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της ιατρικής φροντίδας και να καταστήσουν την υγειονομική περίθαλψη πιο προσιτή σε άτομα σε απομακρυσμένες περιοχές. Διαγνωστικά εργαλεία που βασίζονται στην ΤΝ αναπτύσσονται και εφαρμόζονται σε νοσοκομεία και κλινικές παγκοσμίως.

4. Γεωργία

Τα αυτόνομα συστήματα χρησιμοποιούνται στη γεωργία για εργασίες όπως η φύτευση, η συγκομιδή και η παρακολούθηση των καλλιεργειών. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένες αποδόσεις, μειωμένη κατανάλωση νερού και χαμηλότερο κόστος εργασίας. Οι τεχνικές γεωργίας ακριβείας υιοθετούνται από αγρότες σε χώρες όπως οι Ηνωμένες Πολιτείες, η Αυστραλία και η Βραζιλία.

5. Οικονομικά

Τα συστήματα αλγοριθμικών συναλλαγών χρησιμοποιούνται για την αυτοματοποίηση των αποφάσεων χρηματοοικονομικών συναλλαγών. Αυτά τα συστήματα μπορούν να αναλύσουν δεδομένα της αγοράς και να εκτελέσουν συναλλαγές πολύ πιο γρήγορα από τους ανθρώπους, οδηγώντας ενδεχομένως σε αυξημένα κέρδη. Χρηματοπιστωτικά ιδρύματα σε όλο τον κόσμο χρησιμοποιούν αυτά τα συστήματα, αν και ενέχουν επίσης κινδύνους χειραγώγησης της αγοράς και αιφνίδιων πτώσεων (flash crashes).

6. Περιβαλλοντική Παρακολούθηση

Drones και αυτόνομα υποβρύχια οχήματα (AUVs) χρησιμοποιούνται για την παρακολούθηση περιβαλλοντικών συνθηκών όπως η ποιότητα του αέρα, η ρύπανση των υδάτων και η αποψίλωση των δασών. Μπορούν να συλλέγουν δεδομένα σε απομακρυσμένες ή επικίνδυνες περιοχές, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες για την προστασία του περιβάλλοντος. Διεθνείς οργανισμοί και κυβερνήσεις χρησιμοποιούν αυτές τις τεχνολογίες για την παρακολούθηση των περιβαλλοντικών αλλαγών και την επιβολή κανονισμών.

Προκλήσεις και Μελλοντικές Κατευθύνσεις

Παρά τη σημαντική πρόοδο που έχει σημειωθεί στον τομέα των αυτόνομων συστημάτων, υπάρχουν ακόμη πολλές προκλήσεις που πρέπει να ξεπεραστούν. Ορισμένες από τις βασικές προκλήσεις περιλαμβάνουν:

• Στιβαρότητα: Τα αυτόνομα συστήματα πρέπει να μπορούν να λειτουργούν αξιόπιστα σε ένα ευρύ φάσμα περιβαλλόντων και συνθηκών. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη αλγορίθμων που είναι ανθεκτικοί στον θόρυβο, την αβεβαιότητα και τα απροσδόκητα γεγονότα.
• Κλιμακωσιμότητα: Τα αυτόνομα συστήματα πρέπει να μπορούν να κλιμακωθούν για να διαχειριστούν σύνθετες εργασίες και μεγάλους όγκους δεδομένων. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη αποδοτικών αλγορίθμων και αρχιτεκτονικών που μπορούν να ανταποκριθούν στις υπολογιστικές απαιτήσεις αυτών των εργασιών.
• Αξιοπιστία: Είναι σημαντικό να οικοδομηθεί εμπιστοσύνη στα αυτόνομα συστήματα, ώστε οι άνθρωποι να είναι πρόθυμοι να τα χρησιμοποιούν και να βασίζονται σε αυτά. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη συστημάτων που είναι διαφανή, επεξηγήσιμα και υπόλογα.
• Προσαρμοστικότητα: Τα αυτόνομα συστήματα πρέπει να είναι σε θέση να προσαρμόζονται σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα και νέες καταστάσεις. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη αλγορίθμων μάθησης που μπορούν να προσαρμοστούν γρήγορα σε νέα δεδομένα και νέες εργασίες.
• Ενσωμάτωση: Η ενσωμάτωση αυτόνομων συστημάτων σε υπάρχουσες υποδομές και ροές εργασίας μπορεί να είναι δύσκολη. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη προτύπων και πρωτοκόλλων που επιτρέπουν σε διαφορετικά συστήματα να επικοινωνούν και να αλληλεπιδρούν μεταξύ τους.

Οι μελλοντικές ερευνητικές κατευθύνσεις στην αυτόνομη λήψη αποφάσεων περιλαμβάνουν:

• Συνεργασία Ανθρώπου-ΤΝ: Ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να συνεργάζονται αποτελεσματικά με τους ανθρώπους, αξιοποιώντας τα δυνατά σημεία και των δύο. Αυτό περιλαμβάνει τον σχεδιασμό διεπαφών που επιτρέπουν στους ανθρώπους να κατανοούν και να ελέγχουν τη συμπεριφορά των αυτόνομων συστημάτων.
• Διά Βίου Μάθηση: Ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να μαθαίνουν και να βελτιώνονται συνεχώς με την πάροδο του χρόνου, χωρίς να ξεχνούν την προηγουμένως αποκτηθείσα γνώση. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη αλγορίθμων που μπορούν να διαχειριστούν μη στατικά δεδομένα και να προσαρμοστούν στις μεταβαλλόμενες απαιτήσεις των εργασιών.
• Επεξηγήσιμη ΤΝ (XAI): Καθιστώντας τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων των συστημάτων ΤΝ πιο διαφανείς και κατανοητές στους ανθρώπους. Αυτό περιλαμβάνει την ανάπτυξη τεχνικών για την οπτικοποίηση και την ερμηνεία της εσωτερικής λειτουργίας των μοντέλων ΤΝ.
• Τυπική Επαλήθευση: Ανάπτυξη μεθόδων για την τυπική επαλήθευση της ορθότητας και της ασφάλειας των αυτόνομων συστημάτων. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση μαθηματικών τεχνικών για να αποδειχθεί ότι το σύστημα θα συμπεριφέρεται όπως αναμένεται υπό όλες τις πιθανές συνθήκες.
• Ηθική ΤΝ: Ανάπτυξη συστημάτων ΤΝ που είναι ευθυγραμμισμένα με τις ανθρώπινες αξίες και τις ηθικές αρχές. Αυτό απαιτεί την ανάπτυξη πλαισίων για τον καθορισμό και την επιβολή ηθικών περιορισμών στη συμπεριφορά της ΤΝ.

Συμπέρασμα

Τα αυτόνομα συστήματα είναι έτοιμα να φέρουν επανάσταση στις βιομηχανίες και να μεταμορφώσουν τον κόσμο μας. Καθώς αυτά τα συστήματα γίνονται πιο εξελιγμένα και διάχυτα, είναι κρίσιμο να εξετάζουμε προσεκτικά τις ηθικές επιπτώσεις των διαδικασιών λήψης αποφάσεών τους και να διασφαλίζουμε ότι αναπτύσσονται και εφαρμόζονται με υπεύθυνο και επωφελή τρόπο. Η αντιμετώπιση των προκλήσεων της στιβαρότητας, της κλιμακωσιμότητας, της αξιοπιστίας και της προσαρμοστικότητας θα είναι απαραίτητη για την πλήρη αξιοποίηση του δυναμικού των αυτόνομων συστημάτων. Εστιάζοντας στη συνεργασία ανθρώπου-ΤΝ, τη διά βίου μάθηση, την επεξηγήσιμη ΤΝ, την τυπική επαλήθευση και την ηθική ΤΝ, μπορούμε να δημιουργήσουμε αυτόνομα συστήματα που δεν είναι μόνο ισχυρά και αποδοτικά, αλλά και ασφαλή, αξιόπιστα και ευθυγραμμισμένα με τις ανθρώπινες αξίες. Η παγκόσμια ανάπτυξη και εφαρμογή αυτών των συστημάτων θα απαιτήσει διεθνή συνεργασία και τυποποίηση για να διασφαλιστεί η δίκαιη πρόσβαση και η υπεύθυνη καινοτομία.