Tehisintellekti eetiline treenimine

Tehisintellekti maailmas on üheks suurimaks väljakutseks selliste AI-süsteemide arendamine, mis pole mitte ainult intelligentsed, vaid tegutsevad ka kooskõlas inimlike eetiliste normide ja väärtustega. Üks lähenemisviis selleks on AI treenimine, kasutades alusena seadustikke ja kohtupraktikat. Käesolev artikkel uurib seda meetodit ja vaatleb täiendavaid strateegiaid inimlike normide ja väärtustega tehisintellekti loomiseks. Esitasin selle ettepaneku ka Hollandi AI-koalitsiooni nimel justiits- ja julgeolekuministeeriumile strateegilises dokumendis, mille koostasime ministeeriumi tellimusel.

GAN-ide kasutamine lünkade tuvastamiseks

Generatiivsed võistlevad võrgustikud (GAN-id) võivad siinkohal olla vahendiks õigusaktides esinevate lünkade avastamisel. Genereerides stsenaariume, mis jäävad väljapoole kehtivaid seadusi, võivad GAN-id esile tuua võimalikke eetilisi dilemmasid või lahendamata olukordi. See võimaldab arendajatel need lüngad tuvastada ja nendega tegeleda, pakkudes tehisintellektile õppimiseks terviklikumat eetilist andmestikku. Loomulikult vajame mudeli täpsustamiseks ka juriste, kohtunikke, poliitikuid ja eetikuid.

AI eetilise treenimise võimalused ja piirangud 

Kuigi seadusandlusel põhinev treenimine pakub kindlat lähtepunkti, on mõned olulised kaalutlused:

1. Normide ja väärtuste piiratud esitus Seadused ei kata kõiki inimliku eetika aspekte. Paljud normid ja väärtused on kultuuriliselt määratletud ega ole ametlikes dokumentides kirjas. AI, mida on treenitud ainult seadusandluse põhjal, võib neist peentest, kuid üliolulistest aspektidest ilma jääda.
2. Tõlgendamine ja kontekst Juriidilised tekstid on sageli keerulised ja tõlgendatavad. Ilma inimliku võimeta konteksti mõista võib AI-l olla raskusi seaduste rakendamisel konkreetsetes olukordades eetiliselt vastutustundlikul viisil.
3. Eetilise mõtlemise dünaamiline olemus Ühiskondlikud normid ja väärtused arenevad pidevalt. See, mis on täna vastuvõetav, võib homme olla ebaeetiline. Seetõttu peab AI olema paindlik ja kohanemisvõimeline, et nende muutustega toime tulla.
4. Eetika versus seaduslikkus Oluline on mõista, et kõik, mis on seaduslik, ei ole alati eetiliselt õige ja vastupidi. AI peab suutma näha seadusetähest kaugemale ja mõistma eetiliste põhimõtete olemust.

Täiendavad strateegiad inimlike normide ja väärtuste integreerimiseks AI-sse

Selleks, et arendada tehisintellekti, mis tõeliselt haakub inimliku eetikaga, on vaja terviklikumat lähenemist.

1. Kultuuriliste ja sotsiaalsete andmete integreerimine

Kokkupuude kirjanduse, filosoofia, kunsti ja ajalooga võimaldab tehisintellektil sügavamalt mõista inimlikku olemust ja eetiliste küsimuste keerukust.

2. Inimlik suhtlus ja tagasiside

Eetika, psühholoogia ja sotsioloogia ekspertide kaasamine treeningprotsessi aitab tehisintellekti täiustada. Inimlik tagasiside tagab nüansid ja võimaldab korrigeerida süsteemi puudujääke.

3. Pidev õppimine ja kohanemine

Tehisintellekti süsteemid peavad olema kavandatud nii, et nad õpiksid uuest teabest ja kohaneksid muutuvate normide ja väärtustega. See nõuab infrastruktuuri, mis võimaldab pidevaid uuendusi ja ümberõpet.

4. Läbipaistvus ja selgitatavus

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

Kokkuvõte

Tehisintellekti treenimine seadustike ja kohtupraktika põhjal on väärtuslik samm inimlike normide ja väärtuste mõistmisega süsteemide arendamise suunas. Siiski on tõeliselt eetiliselt ja inimlikult tegutseva tehisintellekti loomiseks vajalik multidistsiplinaarne lähenemine. Kombineerides õigusaktid kultuuriliste, sotsiaalsete ja eetiliste teadmistega ning integreerides inimteadmised treeningprotsessi, saame arendada tehisintellekti süsteeme, mis on lisaks intelligentsusele ka targad ja empaatilised. Vaatame, mida... tulevik tuua võib

Täiendavad allikad:

• Eetilised põhimõtted ja (mitte)olemasolevad õigusnormid tehisintellekti jaoks. Selles artiklis käsitletakse eetilisi nõudeid, millele AI-süsteemid peavad usaldusväärsuse tagamiseks vastama. Andmed ja ühiskond
• Tehisintellekti juhtimine selgitatuna: Ülevaade sellest, kuidas tehisintellekti juhtimine (AI governance) saab kaasa aidata tehisintellekti eetilisele ja vastutustundlikule rakendamisele organisatsioonides. Tehisintellekti personali koolitus 
• Vastutustundliku tehisintellekti kolm sammast: kuidas täita Euroopa tehisintellekti määruse nõudeid. See artikkel käsitleb eetiliste tehisintellekti rakenduste põhiprintsiipe vastavalt uuele Euroopa õigusaktile. Emerce
• Eetiliselt vastutustundlike tehisintellekti uurijate koolitamine: juhtumiuuring. Akadeemiline uuring tehisintellekti uurijate koolitamisest, keskendudes eetilisele vastutusele. ArXiv