Etisk Træning af Kunstig Intelligens

I kunstig intelligens' verden er en af de største udfordringer at udvikle AI-systemer, der ikke blot er intelligente, men som også handler i overensstemmelse med etiske normer og værdier, der matcher menneskers. En tilgang hertil er at træne AI ved hjælp af lovbøger og retspraksis som fundament. Denne artikel udforsker denne metode og ser på supplerende strategier til 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 udarbejdede på ministeriets anmodning.

Brug af GAN'er til at Identificere Huller

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

Muligheder og Begrænsninger ved Etisk Træning af AI 

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

1. Begrænset gengivelse 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 på lovgivning, kan overse disse subtile, men afgørende aspekter.
2. Fortolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og åbne for 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. 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 kunne håndtere disse ændringer.
4. Etik vs. Lovlighed Det er vigtigt at anerkende, 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 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 opnå en dybere forståelse af den menneskelige tilstand og kompleksiteten i etiske spørgsmål.

2. Menneskelig Interaktion og Feedback

Inddragelse af eksperter inden for etik, psykologi og sociologi i træningsprocessen kan hjælpe med at finjustere AI'en. Menneskelig feedback kan sikre nuance og korrigere, hvor systemet kommer til kort.

3. Fortsat 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 Forklarlighed

Det er afgørende, at AI-beslutninger er gennemsigtige og kan forklares. Dette letter ikke kun brugernes tillid, men gør det også muligt for udviklere at vurdere etiske overvejelser og justere systemet efter behov.

Konklusion

Træning af en AI baseret på lovbøger og retspraksis er et værdifuldt skridt mod udvikling af systemer med en forståelse for menneskelige normer og værdier. Men for at skabe en AI, der reelt handler etisk på en måde, der kan sammenlignes med mennesker, kræves der en tværfaglig tilgang. Ved at kombinere lovgivning med kulturel, social og etisk indsigt, og ved at integrere menneskelig ekspertise i træningsprocessen, kan vi udvikle AI-systemer, der ikke kun er intelligente, men også vise og empatiske. Lad os se på, hvad fremtid kan levere

Yderligere ressourcer:

• Etiske principper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikel diskuterer de etiske krav, som AI-systemer skal opfylde for at være troværdige. Data og Samfund
• AI-styring forklaret: Et overblik over, hvordan AI-styring kan bidrage til etisk og ansvarlig implementering af AI i organisationer. AI-personaleuddannelse 
• De tre søjler i ansvarlig AI: Sådan overholder du EU's AI-lov. Denne artikel behandler kernebegreberne i etisk AI-anvendelse i henhold til den nye europæiske lovgivning. Emerce
• Uddannelse af etisk ansvarlige AI-forskere: et casestudie. Et akademisk studie om uddannelse af AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv