Етичното обучение на изкуствения интелект

В света на изкуствения интелект едно от най-големите предизвикателства е разработването на AI системи, които не само са интелигентни, но и действат в съответствие с етичните норми и ценности, съвпадащи с човешките. Един подход 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 подобни 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 съществуващите закони, GAN могат да разкрият потенциални етични дилеми или неадресирани ситуации. Това позволява на разработчиците да идентифицират и отстранят тези пропуски, като по този начин AI разполага с по-пълен етичен набор от данни, от който да се учи. Разбира се, ние се нуждаем и от юристи, съдии, политици и етици, за да усъвършенстваме модела.

Възможности и ограничения на етичното обучение на изкуствен интелект 

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. Тълкуване 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, ИИ трябва да бъде гъвкав и адаптивен, за да се справи с тези промени.
4. Етика срещу Законосъобразност Важно е да се признае, че не всичко, което е законно, е етично правилно, и обратното. Един ИИ 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 процеса на обучение 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 адаптиране

AI системите трябва да бъдат проектирани 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 също така 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 с разбиране за човешките норми и ценности. Въпреки това, за да се създаде 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 чрез интегриране на човешкия опит в процеса на обучение, ние можем да разработим AI системи, които са не само интелигентни, но и мъдри и съпричастни. Нека видим какво бъдеще може да донесе

Допълнителни източници:

• Етични принципи и (не)съществуващи правни разпоредби за ИИ. Тази статия обсъжда етичните изисквания, на които трябва да отговарят ИИ системите, за да бъдат надеждни. Данни и Общество
• Управление на ИИ обяснено: Преглед на това как управлението на ИИ може да допринесе за етичното и отговорно внедряване на ИИ в организациите. Обучение на персонала по ИИ 
• Трите стълба на отговорния ИИ: как да отговорим на Европейския закон за изкуствения интелект. Тази статия разглежда основните принципи на етичните ИИ приложения съгласно новото европейско законодателство. Емердж
• Обучение на етично отговорни изследователи в областта на ИИ: казус. Академично проучване за обучение на изследователи в областта на ИИ с фокус върху етичната отговорност. ArXiv