Etické trénování umělé inteligence

V jednom z největších problémů v oblasti umělé inteligence je vývoj systémů AI, které jsou nejen inteligentní, ale také jednají v souladu s etickými normami a hodnotami, které odpovídají lidským. Jedním z přístupů k tomu je trénování AI s využitím zákoníků a judikatury jako základu. Tento článek zkoumá tuto metodu a zabývá se doplňkovými strategiemi pro vytvoření AI s lidskými normami a hodnotami. Tuto připomínku jsem učinil také jménem nizozemské koalice pro AI ministerstvu spravedlnosti a bezpečnosti v strategickém dokumentu, který jsme pro ministerstvo napsali.

Využití GAN k identifikaci mezer

Generativní adversariální sítě (GAN) mohou sloužit jako nástroj k odhalování mezer v legislativě. Generováním scénářů, které spadají mimo stávající zákony, mohou GAN odhalit potenciální etická dilemata nebo neřešené situace. To umožňuje vývojářům tyto mezery identifikovat a řešit, čímž AI získá komplexnější etickou datovou sadu, ze které se může učit. Samozřejmě, abychom model doladili, potřebujeme také právníky, soudce, politiky a etiky.

Možnosti a omezení etického trénování AI

Ačkoli trénování na legislativě poskytuje solidní výchozí bod, existuje několik důležitých aspektů, které je třeba zvážit:

1. Omezené zobrazení norem a hodnot Zákony nepokrývají všechny aspekty lidské etiky. Mnoho norem a hodnot je kulturně podmíněno a není zakotveno v oficiálních dokumentech. AI, která je trénována výhradně na legislativě, může tyto jemné, ale klíčové aspekty postrádat.
2. Interpretace a kontext Právní texty jsou často složité a podléhají interpretaci. Bez lidské schopnosti porozumět kontextu může mít AI potíže s aplikací zákonů na konkrétní situace způsobem, který je eticky zodpovědný.
3. Dynamická povaha etického myšlení Společenské normy a hodnoty se neustále vyvíjejí. To, co je dnes přijatelné, může být zítra považováno za neetické. AI tedy musí být flexibilní a přizpůsobivá, aby se s těmito změnami dokázala vyrovnat.
4. Etika versus zákonnost Je důležité si uvědomit, že ne vše, co je legální, je eticky správné, a naopak. AI musí mít schopnost vidět za doslovné znění zákona a pochopit ducha etických principů.

Doplňkové strategie pro lidské normy a hodnoty v AI

Pro vývoj AI, která skutečně rezonuje s lidskou etikou, je zapotřebí komplexnější přístup.

1. Integrace kulturních a sociálních dat

Vystavením AI literatuře, filozofii, umění a historii může systém získat hlubší vhled do lidské kondice a složitosti etických otázek.

2. Lidská interakce a zpětná vazba

Zapojení odborníků z oblasti etiky, psychologie a sociologie do tréninkového procesu může pomoci AI zdokonalit. Lidská zpětná vazba může zajistit nuance a opravit tam, kde systém selhává.

3. Neustálé učení a přizpůsobování

Systémy AI by měly být navrženy tak, aby se učily z nových informací a přizpůsobovaly se měnícím se normám a hodnotám. To vyžaduje infrastrukturu, která umožňuje průběžné aktualizace a přetrénování.

4. Transparentnost a vysvětlitelnost

Je klíčové, aby rozhodnutí AI byla transparentní a vysvětlitelná. To nejen usnadňuje důvěru uživatelů, ale také umožňuje vývojářům hodnotit etické aspekty a v případě potřeby systém upravit.

Závěr

Trénování AI na základě zákoníků a judikatury je cenným krokem k vývoji systémů s porozuměním lidským normám a hodnotám. K vytvoření AI, která skutečně eticky jedná způsobem srovnatelným s lidmi, je však zapotřebí multidisciplinární přístup. Kombinací legislativy s kulturními, sociálními a etickými vhledy a začleněním lidské odbornosti do tréninkového procesu můžeme vyvinout systémy AI, které jsou nejen inteligentní, ale také moudré a empatické. Podívejme se, co může přinést budoucnost.

Další zdroje:

• Etické principy a (ne)existující právní předpisy pro AI. Tento článek pojednává o etických požadavcích, které musí systémy AI splňovat, aby byly důvěryhodné. Data a společnost
• Vysvětlení správy AI: Přehled toho, jak může správa AI přispět k etické a zodpovědné implementaci AI v organizacích. Školení personálu AI
• Tři pilíře zodpovědné AI: jak splnit evropský zákon o AI. Tento článek se zabývá klíčovými principy etických aplikací AI podle nového evropského práva. Emerce
• Školení eticky zodpovědných výzkumníků AI: případová studie. Akademická studie o vzdělávání výzkumníků AI se zaměřením na etickou zodpovědnost. ArXiv