אימון אתי של בינה מלאכותית

בעולם הבינה המלאכותית, אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא פיתוח מערכות בינה מלאכותית שהן לא רק חכמות, אלא גם פועלות בהתאם לנורמות וערכים אתיים התואמים לאלו של בני אדם. גישה אחת לכך היא אימון בינה מלאכותית באמצעות ספרי חוקים ופסיקה כבסיס. מאמר זה בוחן שיטה זו ובוחן אסטרטגיות נוספות ליצירת בינה מלאכותית עם נורמות וערכים דמויי אנוש. הצעה זו הוגשה גם על ידי קואליציית ה-AI ההולנדית למשרד המשפטים והביטחון (J&V) 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 נופלים תחת החוקים הקיימים, GANs יכולות 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:

1. תצוגה מוגבלת של נורמות וערכים חוקים אינם מכסים את כל ההיבטים של אתיקה אנושית. ערכים ונורמות רבים הם תלויי-תרבות ואינם מעוגנים במסמכים רשמיים. בינה מלאכותית שאומנה אך ורק על חקיקה עלולה לפספס היבטים עדינים אך מכריעים אלו.
2. פרשנות והקשר טקסטים משפטיים הם לרוב מורכבים ונתונים לפרשנות. ללא היכולת האנושית להבין הקשר, ייתכן שיהיה קושי ל-AI ליישם חוקים על מצבים ספציפיים באופן אתי.
3. האופי הדינמי של החשיבה האתית נורמות וערכים חברתיים מתפתחים ללא הרף. מה שמקובל היום, עשוי להיחשב בלתי אתי מחר. לכן, על ה-AI להיות גמיש ובר-התאמה כדי להתמודד עם שינויים אלה.
4. אתיקה מול חוקיות חשוב להכיר בכך שלא כל מה שהוא חוקי הוא בהכרח אתי, ולהיפך. לבינה מלאכותית צריכה להיות היכולת להסתכל מעבר ללשון החוק ולהבין את רוח העקרונות האתיים.

אסטרטגיות נוספות להטמעת ערכים ונורמות אנושיות בבינה מלאכותית

כדי לפתח בינה מלאכותית שתהדהד באמת עם האתיקה האנושית, נדרשת גישה הוליסטית יותר.

1. שילוב נתונים תרבותיים וחברתיים

על ידי חשיפת הבינה המלאכותית לספרות, פילוסופיה, אמנות והיסטוריה, המערכת יכולה לרכוש הבנה מעמיקה יותר של המצב האנושי ומורכבותם של סוגיות אתיות.

2. אינטראקציה ומשוב אנושיים

מעורבותם של 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 ואימון מחדש מתמשכים.

4. שקיפות ויכולת הסבר

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.

סיכום

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 שתפעל 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 יכול 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 בינה מלאכותית (AI Governance) מוסבר: סקירה של האופן שבו ממשל בינה מלאכותית (AI Governance) יכול לתרום ליישום אתי ומבוקר של בינה מלאכותית בארגונים. הכשרת צוות (Aipersoonelstraining) 
• 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 אחראיים מבחינה אתית: מקרה בוחן. מחקר אקדמי על הכשרת חוקרי בינה מלאכותית עם דגש על אחריות אתית. ארכייב