אימון אתי של בינה מלאכותית
בעולם הבינה המלאכותית, אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא פיתוח מערכות AI שהן לא רק חכמות, אלא גם פועלות בהתאם לנורמות וערכים אתיים התואמים לאלו של בני אדם. גישה אחת לכך היא אימון AI באמצעות ספרי חוקים ופסיקה כבסיס. מאמר זה בוחן שיטה זו ובוחן אסטרטגיות נוספות ליצירת AI בעל נורמות וערכים דמויי אנוש. הצעה זו הוגשה גם על ידי קואליציית ה-AI ההולנדית למשרד המשפטים והביטחון במסגרת נייר אסטרטגיה שכתבנו עבור המשרד.
שימוש ב-GANs לזיהוי פערים
רשתות יריבות יוצרות (GANs) יכולות לשמש ככלי לגילוי הפערים בחקיקה. על ידי יצירת תרחישים שאינם מכוסים על ידי החוקים הקיימים, GANs יכולים לחשוף דילמות אתיות פוטנציאליות או מצבים שלא טופלו. זה מאפשר למפתחים לזהות ולטפל בפערים אלו, ובכך להבטיח של-AI תהיה מערך נתונים אתי שלם יותר ללמוד ממנו. כמובן, אנו זקוקים גם לעורכי דין, שופטים, פוליטיקאים ואנשי אתיקה כדי ללטש את המודל.
אפשרויות ומגבלות באימון אתי של בינה מלאכותית
אף על פי שהאימון על חקיקה מספק נקודת התחלה איתנה, ישנן מספר שיקולים חשובים:
- ייצוג מוגבל של נורמות וערכים חוקים אינם מכסים את כל ההיבטים של האתיקה האנושית. נורמות וערכים רבים נקבעים תרבותית ואינם מעוגנים במסמכים רשמיים. בינה מלאכותית שאומנה אך ורק על חקיקה עלולה לפספס היבטים עדינים אך מכריעים אלה.
- פרשנות והקשר טקסטים משפטיים הם לרוב מורכבים ונתונים לפרשנות. ללא היכולת האנושית להבין הקשר, בינה מלאכותית עלולה להתקשות ביישום חוקים על מצבים ספציפיים באופן אתי נכון.
- האופי הדינמי של החשיבה האתית נורמות וערכים חברתיים מתפתחים ללא הרף. מה שמקובל היום, עלול להיחשב בלתי מוסרי מחר. לכן, בינה מלאכותית חייבת להיות גמישה וניתנת להתאמה כדי להתמודד עם שינויים אלה.
- אתיקה מול חוקיות חשוב להכיר בכך שלא כל מה שהוא חוקי הוא בהכרח נכון מבחינה אתית, ולהיפך. לבינה מלאכותית חייבת להיות היכולת להסתכל מעבר לאות הכתובה של החוק ולהבין את רוח העקרונות האתיים.
אסטרטגיות נוספות לערכים ונורמות אנושיות בבינה מלאכותית
כדי לפתח בינה מלאכותית שתהדהד באמת עם אתיקה אנושית, נדרשת גישה הוליסטית יותר.
1. שילוב נתונים תרבותיים וחברתיים
על ידי חשיפת הבינה המלאכותית לספרות, פילוסופיה, אמנות והיסטוריה, המערכת יכולה לרכוש הבנה עמוקה יותר של המצב האנושי ומורכבותם של סוגיות אתיות.
2. אינטראקציה ומשוב אנושיים
מעורבות מומחים מתחומי האתיקה, הפסיכולוגיה והסוציולוגיה בתהליך האימון יכולה לסייע בזיקוק הבינה המלאכותית. משוב אנושי יכול להבטיח ניואנסים ולתקן היכן שהמערכת לוקה בחסר.
3. למידה והתאמה מתמשכת
מערכות בינה מלאכותית צריכות להיות מתוכננות ללמוד ממידע חדש ולהתאים את עצמן לנורמות וערכים משתנים. הדבר דורש תשתית המאפשרת עדכונים ואימונים מחדש באופן רציף.
4. שקיפות והסברתיות
חיוני שהחלטות הבינה המלאכותית יהיו שקופות וניתנות להסבר. זה לא רק מקל על אמון המשתמשים, אלא גם מאפשר למפתחים להעריך שיקולים אתיים ולכוונן את המערכת היכן שצריך.
מסקנה
אימון בינה מלאכותית על בסיס ספרי חוקים ופסיקה הוא צעד בעל ערך לקראת פיתוח מערכות בעלות הבנה של נורמות וערכים אנושיים. עם זאת, כדי ליצור בינה מלאכותית שפועלת באמת באופן אתי באופן הדומה לבני אדם, נדרשת גישה רב-תחומית. על ידי שילוב חקיקה עם תובנות תרבותיות, חברתיות ואתיות, ושילוב מומחיות אנושית בתהליך האימון, נוכל לפתח מערכות בינה מלאכותית שהן לא רק אינטליגנטיות, אלא גם חכמות ואמפתיות. בואו נראה מה ה עתיד להביא
מקורות נוספים:
- עקרונות אתיים וכללים משפטיים (קיימים ולא קיימים) עבור בינה מלאכותית. מאמר זה דן בדרישות האתיות שעל מערכות בינה מלאכותית לעמוד בהן כדי להיות אמינות. נתונים וחברה
- ממשל AI מוסבר: סקירה של האופן שבו ממשל בינה מלאכותית יכול לתרום ליישום אתי ומבוקר של בינה מלאכותית בארגונים. הכשרת צוות
- שלושת עמודי התווך של בינה מלאכותית אחראית: כיצד לעמוד בחוק הבינה המלאכותית האירופי. מאמר זה דן בעקרונות הליבה של יישומי בינה מלאכותית אתיים בהתאם לחקיקה האירופית החדשה. אמרס
- הכשרת חוקרי בינה מלאכותית בעלי אחריות אתית: מקרה בוחן. מחקר אקדמי על הכשרת חוקרי בינה מלאכותית תוך התמקדות באחריות אתית. ארכייב
