Etisk træning af kunstig intelligens

I kunstig intelligens’ verden 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 hertil 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 Justitsministeriet i et strategipapir, som vi har skrevet på ministeriets anmodning.

Brug af GAN’er til at identificere huller

Generative Adversarial Networks (GAN’er) kan her tjene som et instrument til at opdage hullerne i lovgivningen. Ved at generere scenarier, der falder uden for de eksisterende love, kan GAN’er afsløre mulige etiske dilemmaer eller uadresserede situationer. Dette gør det muligt for udviklere at identificere og adressere disse huller, hvilket giver AI et mere komplet etisk datasæt at lære af. Naturligvis har vi også brug for jurister, dommere, politikere og etikere til at finpudse modellen.

Muligheder og begrænsninger ved etisk træning af en AI

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

1. Begrænset repræsentation af normer og værdier Love dækker ikke alle aspekter af menneskelig etik. Mange normer og værdier er kulturelt bestemt og ikke nedfældet i officielle dokumenter. En AI, der udelukkende er trænet i lovgivning, kan overse 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 måde, der er etisk forsvarlig.
3. Dynamisk karakter af etisk tænkning Samfundsmæssige normer og værdier udvikler sig konstant. Hvad der er acceptabelt i dag, kan i morgen betragtes som uetisk. En AI skal derfor være fleksibel og tilpasningsdygtig for at håndtere disse ændringer.
4. Etik versus legalitet Det er vigtigt at erkende, at ikke alt, hvad 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 for litteratur, filosofi, kunst og historie kan systemet få en dybere indsigt i den menneskelige tilstand og kompleksiteten af etiske spørgsmål.

2. Menneskelig interaktion og feedback

Involvering af eksperter inden for etik, psykologi og sociologi i træningsprocessen kan hjælpe med at forfine AI. Menneskelig feedback kan give nuance og korrigere, hvor systemet kommer til kort.

3. Kontinuerlig læring og tilpasning

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

4. Gennemsigtighed og forklarbarhed

Det er afgørende, at AI-beslutninger er gennemsigtige og forklarbare. Dette letter ikke kun brugernes tillid, men gør det også muligt for udviklere at evaluere etiske overvejelser og justere systemet, hvor det er nødvendigt.

Konklusion

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

Yderligere 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 den etiske og ansvarlige implementering af AI inden for organisationer. AI-personaleuddannelse
• De tre søjler i ansvarlig AI: hvordan man overholder den europæiske AI-lov. Denne artikel behandler kerneprincipperne for etiske AI-applikationer i henhold til den nye europæiske lovgivning. Emerce
• Træning af etisk ansvarlige AI-forskere: en casestudie. En akademisk undersøgelse af uddannelse af AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv