Етично обучение на изкуствен интелект

В света на изкуствения интелект едно от най-големите предизвикателства е разработването на AI системи, които не само са интелигентни, но и действат според етични норми и ценности, съответстващи на човешките. Един от подходите за това е обучението на AI с помощта на кодекси и съдебна практика като основа. Тази статия изследва този метод и разглежда допълнителни стратегии за създаване на AI с човешки норми и ценности. Аз също направих това предложение от името на холандската AI коалиция до Министерството на правосъдието и сигурността в стратегически документ, който изготвихме по поръчка на министерството.

Използване на GAN за Идентифициране на Пропуски

Генеративните състезателни мрежи (GAN) могат да служат като инструмент за откриване на пропуските в законодателството. Чрез генериране на сценарии, които попадат извън обхвата на съществуващите закони, GAN могат да осветлят потенциални етични дилеми или неадресирани ситуации. Това позволява на разработчиците да идентифицират и отстранят тези пропуски, осигурявайки на AI по-пълен етичен набор от данни, от който да се учи. Разбира се, ще са ни необходими и юристи, съдии, политици и етици, за да усъвършенстваме модела.

Възможности и ограничения на етичното обучение на ИИ 

Въпреки че обучението върху законодателството предлага солидна отправна точка, има някои важни съображения:

1. Ограничено представяне на норми и ценности Законите не покриват всички аспекти на човешката етика. Много норми и ценности са културно обусловени и не са залегнали в официални документи. Изкуствен интелект, обучен единствено на законодателство, може да пропусне тези фини, но решаващи аспекти.
2. Интерпретация и контекст Правните текстове често са сложни и подлежат на тълкуване. Без човешката способност за разбиране на контекста, ИИ може да срещне затруднения при прилагането на законите към конкретни ситуации по етично отговорен начин.
3. Динамичен характер на етичното мислене Обществените норми и ценности непрекъснато се развиват. Това, което е приемливо днес, утре може да бъде счетено за неетично. Следователно, една ИИ система трябва да бъде гъвкава и адаптивна, за да се справи с тези промени.
4. Етика срещу законност Важно е да се признае, че не всичко, което е законно, е етично правилно, и обратното. Една ИИ система трябва да има способността да погледне отвъд буквата на закона и да разбере духа на етичните принципи.

Допълнителни стратегии за човешки норми и ценности в ИИ

За да се разработи ИИ, който наистина резонира с човешката етика, е необходим по-холистичен подход.

1. Интегриране на културни и социални данни

Чрез излагане на ИИ на литература, философия, изкуство и история, системата може да придобие по-дълбоко разбиране за човешкото състояние и сложността на етичните въпроси.

2. Човешко взаимодействие и обратна връзка

Включването на експерти по етика, психология и социология в обучителния процес може да помогне за усъвършенстването на ИИ. Човешката обратна връзка може да осигури нюанси и да коригира там, където системата не достига.

3. Продължаващо Учене и Адаптация

AI системите трябва да бъдат проектирани така, че да се учат от нова информация и да се адаптират към променящите се норми и ценности. Това изисква инфраструктура, която позволява непрекъснати актуализации и преобучение.

4. Прозрачност и Обяснимост

Жизненоважно е AI решенията да бъдат прозрачни и обясними. Това не само улеснява доверието на потребителите, но и позволява на разработчиците да оценяват етичните съображения и да коригират системата при необходимост.

Заключение

Обучението на AI въз основа на кодекси и съдебна практика е ценна стъпка към разработването на системи, които разбират човешките норми и ценности. Въпреки това, за да създадем AI, който наистина действа етично по начин, сравним с хората, е необходим мултидисциплинарен подход. Чрез комбиниране на законодателството с културни, социални и етични прозрения и интегриране на човешкия опит в процеса на обучение, можем да разработим AI системи, които са не само интелигентни, но и мъдри и съпричастни. Нека видим какво бъдеще донесе

Допълнителни ресурси:

• Етични принципи и (не)съществуващи законови разпоредби за AI. Тази статия разглежда етичните изисквания, на които трябва да отговарят AI системите, за да бъдат надеждни. Данни и Общество
• AI управление обяснено: Преглед на това как AI управлението може да допринесе за етичното и отговорно внедряване на AI в организациите. Обучение на персонала 
• Трите стълба на отговорния ИИ: как да се съобразим с европейския Закон за изкуствения интелект. Тази статия разглежда основните принципи на етичното прилагане на ИИ съгласно новото европейско законодателство. Emerce
• Обучение етично отговорни AI изследователи: казус. Академично изследване за обучението на ИИ изследователи с фокус върху етичната отговорност. ArXiv