Kunstintellekti eetikaga koolitamine

Käsitlusintelligentsi maailmas on üks suurimaid väljakutseid luua AI-süsteeme, mis pole mitte ainult intelligentsed, vaid tegutsevad ka inimeste omadega vastavates eetilistes normides ja väärtustes. Üks lähenemistee selleks on AI koolitamine, kasutades alusena seadustikke ja kohtupraktikat. See artikkel uurib seda meetodit ja vaatleb täiendavaid strateegiaid inimlikke norme ja väärtusi omava AI loomiseks. Esitasin selle ettepaneku ka Hollandi AI koalitsiooni nimel Justiits- ja Julgeolekuministeeriumile strateegiadokumendis, mille kirjutasime ministeeriumi tellimusel.

GAN-ide kasutamine lükade tuvastamiseks

Generatiivsed võistlusvõrgud (GAN-id) võivad siinkohal toimida vahendina seadusandluse lükade avastamiseks. Luues stsenaariume, mis jäävad olemasolevatest seadustest väljapoole, võivad GAN-id tuua esile võimalikke eetilisi dilemmasid või käsitlemata olukordi. See võimaldab arendajatel neid lükasid tuvastada ja käsitleda, andes AI-le täielikuma eetilise andmestiku, millest õppida. Muidugi vajame mudeli peenhääldust ka juriste, kohtunikke, poliitikuid ja eetikutelt.

AI eetilise koolitamise võimalused ja piirangud 

Kuigi seadusandluse põhjal koolitamine pakub tugeva väljumispunkti, on mõned olulised kaalutlused:

1. Normide ja väärtuste piiratud kajastus Seadused ei kata inimliku eetika kõiki aspekte. Paljud normid ja väärtused on kultuuriliselt määratletud ega ole ametlikes dokumentides fikseeritud. Ainult seadusandlusele koolitatud tehisintellekt võib neist peentest, kuid kriitilistest aspektidest ilma jääda.
2. Tõlgendus ja kontekst Õigusaktid on sageli keerulised ja tõlgendamisele alluvad. Ilma inimlikku konteksti mõistmise võimet omamata võib tehisintellektil olla raskusi seaduste eetilise rakendamisega konkreetsetes olukordades.
3. Eetilise mõtlemise dünaamiline olemus Ühiskondlikud normid ja väärtused arenevad pidevalt. See, mis on täna vastuvõetav, võib homme olla ebaeetiline. Seetõttu peab tehisintellekt olema paindlik ja kohandatav, et nende muutustega toime tulla.
4. Eetika versus seaduslikkus On oluline tunnistada, et mitte kõik seaduslik ei ole eetiliselt õige ja vastupidi. Tehisintellektil peab olema võime näha kaugemale seaduse sõnast ja mõista eetiliste põhimõtete vaimu.

Täiendavad strateegiad inimlike normide ja väärtuste integreerimiseks tehisintellekti

Selleks, et arendada tehisintellekti, mis tõeliselt kõlaks kokku inimeste eetikaga, on vaja terviklikumat lähenemist.

1. Kultuurilise ja sotsiaalse andmestiku integreerimine

Tehisintellekti kokkupuutumine kirjanduse, filosoofia, kunsti ja ajalooga võib aidata süsteemil saada sügavamat arusaama inimlikust olemusest ja eetikaküsimuste keerukusest.

2. Inimlik interaktsioon ja tagasiside

Eetikute, psühholoogide ja sotsioloogide kaasamine koolitusprotsessi võib aidata tehisintellekti täiustada. Inimlik tagasiside võib pakkuda nüansse ja parandada kohti, kus süsteem jääb hätta.

3. Jätkuv õppimine ja kohanemine

AI-süsteemid peavad olema kavandatud õppima uuest teabest ning kohanema muutuvate normide ja väärtustega. See nõuab infrastruktuuri, mis võimaldab pidevaid uuendusi ja uuesti koolitamist.

4. Läbipaistvus ja selgitatavus

On ülioluline, et AI-otsused oleksid läbipaistvad ja selgitatavad. See mitte ainult ei hõlbusta kasutajate usaldust, vaid võimaldab arendajatel ka hinnata eetilisi kaalutlusi ja vajadusel süsteemi korrigeerida.

Kokkuvõte

AI koolitamine seadustike ja kohtupraktika põhjal on väärtuslik samm inimnormide ja väärtuste mõistmisega süsteemide arendamisel. Kuid, et luua tehisintellekti, mis tõeliselt tegutseb eetiliselt inimestega sarnasel viisil, on vaja multidistsiplinaarset lähenemist. Ühendades õigusaktid kultuuriliste, sotsiaalsete ja eetiliste teadmistega ning integreerides inimlikku ekspertiisi koolitusprotsessi, saame arendada AI-süsteeme, mis on mitte ainult intelligentsed, vaid ka targad ja empaatilised. Vaatame, mida tulevik tuua

Täiendavad allikad:

• Eetilised põhimõtted ja (mitte)olemasolevad õigusnormid tehisintellekti kohta. See artikkel käsitleb eetilisi nõudeid, mida tehisintellekti süsteemid peavad usaldusväärsed olemiseks täitma. Andmed ja ühiskond
• AI juhtimise selgitus: Ülevaade sellest, kuidas tehisintellekti juhtimine (AI governance) saab aidata kaasa tehisintellekti eetilisele ja vastutustundlikule rakendamisele organisatsioonides. AI-isikustamise koolitus 
• Vastutustundliku tehisintellekti kolm sammast: kuidas vastata Euroopa tehisintellekti seadusele. See artikkel käsitleb eetiliste tehisintellekti rakenduste põhiprintsiipe vastavalt uuele Euroopa seadusandlusele. Emerce
• Eetiliselt vastutustundlike tehisintellekti uurijate koolitamine: juhtumiuuring. Akadeemiline uuring tehisintellekti uurijate koolitamisest, keskendudes eetilisele vastutusele. ArXiv