Etisk Træning af AI

I kunstig intelligens-verdenen er en af de største udfordringer at udvikle AI-systemer, der ikke kun er intelligente, men også handler i overensstemmelse med etiske normer og værdier, der stemmer overens med menneskets. En tilgang til dette er at træne AI ved hjælp af lovbøger og retspraksis som grundlag. Denne artikel udforsker denne metode og ser på supplerende strategier for at skabe en AI med menneskelignende normer og værdier. Jeg har også fremsat dette forslag på vegne af den hollandske AI-koalition til Justits- og Sikkerhedsministeriet i et strategipapir, som vi har skrevet på ministeriets vegne.

Brug af GAN’er til at Identificere Huller

Generative Adversarial Networks (GAN’er) kan fungere som et værktøj til at opdage huller i lovgivningen. Ved at generere scenarier, der falder uden for de eksisterende love, kan GAN’er afdække mulige etiske dilemmaer eller ubehandlede situationer. Dette gør det muligt for udviklere at identificere og adressere disse huller, så AI’en får et mere komplet etisk datasæt at lære af. Selvfølgelig har vi også brug for jurister, dommere, politikere og etikere til at finjustere modellen.

Muligheder og Begrænsninger ved Etisk Træning af en AI

Selvom træning baseret på lovgivning giver et solidt udgangspunkt, er der nogle vigtige overvejelser:

1. Begrænset Fremstilling af Normer og Værdier Love dækker ikke alle aspekter af menneskelig etik. Mange normer og værdier er kulturelt bestemte og ikke nedskrevet i officielle dokumenter. En AI, der udelukkende er trænet på lovgivning, kan gå glip af disse subtile, men afgørende aspekter.
2. Fortolkning og Kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og underlagt fortolkning. Uden den menneskelige evne til at forstå kontekst kan en AI have svært ved at anvende love på specifikke situationer på en etisk forsvarlig måde.
3. Den Dynamiske Natur af Etisk Tænkning Samfundets normer og værdier udvikler sig konstant. Hvad der er acceptabelt i dag, kan betragtes som uetisk i morgen. En AI skal derfor være fleksibel og tilpasningsdygtig for at håndtere disse ændringer.
4. Etik versus Lovlighed Det er vigtigt at erkende, at ikke alt, der er lovligt, er etisk korrekt, og omvendt. En AI skal have evnen til at se ud over lovens bogstav og forstå ånden i etiske principper.

Supplerende Strategier for Menneskelige Normer og Værdier i AI

For at udvikle en AI, der virkelig resonerer med menneskelig etik, er en mere holistisk tilgang nødvendig.

1. Integration af Kulturelle og Sociale Data

Ved at udsætte AI’en for litteratur, filosofi, kunst og historie kan systemet få en dybere forståelse af den menneskelige tilstand og kompleksiteten i etiske spørgsmål.

2. Menneskelig Interaktion og Feedback

Involvering af eksperter inden for etik, psykologi og sociologi i træningsprocessen kan hjælpe med at finjustere AI’en. Menneskelig feedback kan tilføre nuancer og rette op, hvor systemet fejler.

3. Kontinuerlig Læring og Tilpasning

AI-systemer skal designes til at lære af ny information og tilpasse sig ændrede normer og værdier. Dette kræver en infrastruktur, der muliggør løbende opdateringer og gen-træning.

4. Transparens og Forklarlighed

Det er afgørende, at AI-beslutninger er transparente og forklarlige. Dette fremmer ikke kun brugernes tillid, men gør det også muligt for udviklere at evaluere etiske overvejelser og justere systemet efter behov.

Konklusion

At træne en AI baseret på lovbøger og retspraksis er et værdifuldt skridt mod at udvikle systemer med forståelse for menneskelige normer og værdier. For at skabe en AI, der virkelig handler etisk på en måde, der kan sammenlignes med mennesker, er der dog brug for en tværfaglig tilgang. Ved at kombinere lovgivning med kulturelle, sociale og etiske indsigter og integrere menneskelig ekspertise i træningsprocessen kan vi udvikle AI-systemer, der ikke kun er intelligente, men også vise og empatiske. Lad os se, hvad fremtiden kan bringe.

Supplerende kilder:

• Etiske principper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikel diskuterer de etiske krav, som AI-systemer skal opfylde for at være pålidelige. Data og Samfund
• AI Governance forklaret: En oversigt over, hvordan AI-governance kan bidrage til etisk og ansvarlig implementering af AI i organisationer. Aipersoneelstraining
• De tre søjler for ansvarlig AI: hvordan man overholder den europæiske AI-lov. Denne artikel behandler kerneprincipperne for etiske AI-anvendelser i henhold til den nye europæiske lovgivning. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. En akademisk undersøgelse af uddannelse af AI-forskere med fokus på etisk ansvarlighed. ArXiv