Ethisches Training von künstlicher Intelligenz

In der Welt der künstlichen Intelligenz zählt zu den größten Herausforderungen die Entwicklung von AI-Systemen, die nicht nur intelligent sind, sondern auch nach ethischen Normen und Werten handeln, die mit denen der Menschen übereinstimmen. Ein Ansatz dafür ist das Trainieren von AI auf Grundlage von Gesetzestexten und Rechtsprechung. Dieser Artikel untersucht diese Methode und betrachtet ergänzende Strategien, um eine AI mit menschenähnlichen Normen und Werten zu schaffen. Diese Empfehlung habe ich auch im Namen der niederländischen AI-Koalition dem Ministerium für Justiz und Sicherheit in einem Strategiepapier unterbreitet, das wir im Auftrag des Ministeriums verfasst haben.

Einsatz von GANs zur Identifikation von Lücken

Generative Adversarial Networks (GANs) können dabei als Instrument dienen, um Lücken in der Gesetzgebung aufzudecken. Indem sie Szenarien generieren, die außerhalb der bestehenden Gesetze liegen, können GANs mögliche ethische Dilemmata oder ungelöste Situationen ans Licht bringen. Das ermöglicht Entwicklern, diese Lücken zu identifizieren und anzugehen, sodass die AI über einen vollständigeren ethischen Datensatz zum Lernen verfügt. Natürlich benötigen wir auch Juristen, Richter, Politiker und Ethiker, um das Modell zu verfeinern.

Möglichkeiten und Einschränkungen einer ethischen KI‑Schulung 

Obwohl das Training auf Gesetzestexten einen soliden Ausgangspunkt bietet, gibt es einige wichtige Überlegungen:

1. Begrenzte Darstellung von Normen und Werten Gesetze decken nicht alle Aspekte menschlicher Ethik ab. Viele Normen und Werte sind kulturell geprägt und nicht in offiziellen Dokumenten festgehalten. Eine rein auf Gesetzestexten trainierte KI kann diese subtilen, aber entscheidenden Aspekte übersehen.
2. Interpretation und Kontext Rechtstexte sind oft komplex und interpretationsbedürftig. Ohne die menschliche Fähigkeit, Kontext zu verstehen, kann eine KI Schwierigkeiten haben, Gesetze auf spezifische Situationen auf eine ethisch vertretbare Weise anzuwenden.
3. Dynamische Natur ethischen Denkens Gesellschaftliche Normen und Werte entwickeln sich kontinuierlich. Was heute akzeptabel ist, kann morgen als unethisch gelten. Eine KI muss daher flexibel und anpassungsfähig sein, um mit diesen Veränderungen umzugehen.
4. Ethik versus Legalität Es ist wichtig anzuerkennen, dass nicht alles, was legal ist, ethisch richtig ist und umgekehrt. Eine KI muss in der Lage sein, über den Wortlaut des Gesetzes hinauszublicken und den Geist ethischer Prinzipien zu verstehen.

Zusätzliche Strategien für menschliche Normen und Werte in KI

Um eine AI zu entwickeln, die wirklich mit menschlicher Ethik in Resonanz steht, ist ein ganzheitlicherer Ansatz erforderlich.

1. Integration kultureller und sozialer Daten

Indem die AI Literatur, Philosophie, Kunst und Geschichte ausgesetzt wird, kann das System ein tieferes Verständnis der menschlichen Verfasstheit und der Komplexität ethischer Fragestellungen gewinnen.

2. Menschliche Interaktion und Feedback

Die Einbindung von Expertinnen und Experten aus Ethik, Psychologie und Soziologie in den Trainingsprozess kann dazu beitragen, die AI zu verfeinern. Menschliches Feedback kann Nuancen liefern und korrigieren, wo das System versagt.

3. Kontinuierliches Lernen und Anpassen

AI-Systeme sollten so gestaltet sein, dass sie aus neuen Informationen lernen und sich an verändernde Normen und Werte anpassen. Das erfordert eine Infrastruktur, die fortlaufende Updates und Nachtrainings ermöglicht.

4. Transparenz und Erklärbarkeit

Es ist entscheidend, dass AI-Entscheidungen transparent und erklärbar sind. Das fördert nicht nur das Vertrauen der Nutzerinnen und Nutzer, sondern ermöglicht Entwicklern auch, ethische Überlegungen zu bewerten und das System bei Bedarf anzupassen.

Fazit

Das Training einer AI auf Basis von Gesetzestexten und Rechtsprechung ist ein wertvoller Schritt hin zur Entwicklung von Systemen mit einem Verständnis für menschliche Normen und Werte. Um jedoch eine AI zu schaffen, die wirklich ethisch handelt in einer Weise, die mit dem Menschen vergleichbar ist, ist ein multidisziplinärer Ansatz erforderlich. Durch die Kombination von Gesetzgebung mit kulturellen, sozialen und ethischen Einsichten und durch die Integration menschlicher Expertise in den Trainingsprozess können wir AI-Systeme entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern auch weise und empathisch sind. Lassen Sie uns betrachten, was die Zukunft bringen können

Zusätzliche Quellen:

• Ethische Grundsätze und (nicht vorhandene) rechtliche Regelungen für KI. Dieses Artikel behandelt die ethischen Anforderungen, die KI‑Systeme erfüllen müssen, um vertrauenswürdig zu sein. Daten und Gesellschaft
• KI-Governance erklärt: Ein Überblick darüber, wie KI-Governance zur ethischen und verantwortungsvollen Implementierung von KI in Organisationen beitragen kann. KI-Personaltraining 
• Die drei Säulen verantwortlicher KI: wie man die europäische KI-Verordnung erfüllt. Dieser Artikel behandelt die Kernprinzipien ethischer KI-Anwendungen gemäß der neuen europäischen Gesetzgebung. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: eine Fallstudie. Eine akademische Studie über die Ausbildung von KI-Forschern mit Schwerpunkt auf ethischer Verantwortung. ArXiv