הכשרה אתית של אינטליגנציה מלאכותית

בעולם האינטליגנציה המלאכותית אחת מהאתגרים הגדולים היא פיתוח מערכות AI שאינן רק חכמות, אלא פועלות בהתאם לנורמות ולערכים אתיים התואמים לאלו של האדם. גישה אחת לכך היא לאמן את ה‑AI בעזרת קודי חוק ופסקי דין כבסיס. מאמר זה חוקר שיטה זו ובוחן אסטרטגיות נוספות ליצירת AI עם נורמות וערכים דמויי‑אדם. הצעתי את הרעיון גם בשם הקואליציה ההולנדית ל‑AI למשרד המשפטים והביטחון במסגרת נייר אסטרטגיה שכתבנו במינויו של המשרד.

שימוש ב‑GANs לזיהוי פערים

רשתות גנרטיביות מתחרות (GANs) יכולות לשמש ככלי לגילוי הפערים בחקיקה. על‑ידי יצירת תרחישים שנמצאים מחוץ לחוקים הקיימים, GANs יכולים לחשוף דילמות אתיות או מצבים שלא טופלו. זה מאפשר למפתחים לזהות ולפתור את הפערים, ובכך לספק ל‑AI מערך נתונים אתי מקיף יותר ללמידה. כמובן, נזדקק גם לעורכי דין, שופטים, פוליטיקאים ואתיקאים כדי לחדד את המודל.

הזדמנויות ומגבלות של אימון אתי של בינה מלאכותית 

למרות שהאימון על חקיקה מספק נקודת התחלה מוצקה, קיימים כמה שיקולים חשובים:

1. ייצוג מוגבל של נורמות וערכים חוקים אינם מכסים את כל ההיבטים של האתיקה האנושית. נורמות וערכים רבים נקבעים תרבותית ואינם מתועדים במסמכים רשמיים. בינה מלאכותית שאומנה אך ורק על בסיס חקיקה, עלולה לפספס את ההיבטים העדינים אך החשובים הללו.
2. פרשנות והקשר טקסטים משפטיים הם לעיתים מורכבים וכפופים לפרשנות. ללא היכולת האנושית להבין הקשר, בינה מלאכותית עלולה להתקשות ליישם חוקים במצבים ספציפיים בצורה אחראית אתית.
3. הטבע הדינמי של החשיבה האתית נורמות וערכים חברתיים מתפתחים באופן מתמשך. מה שמקובל היום, עשוי מחר להיחשב ללא אתי. לכן, בינה מלאכותית חייבת להיות גמישה וניתנת להתאמה כדי להתמודד עם השינויים הללו.
4. אתיקה מול חוקיות חשוב להכיר בכך שלא כל מה שחוקי הוא אתי, ולהפך. בינה מלאכותית צריכה להיות בעלת היכולת לראות מעבר למילה של החוק ולהבין את רוח העקרונות האתיים.

אסטרטגיות נוספות לנורמות וערכים אנושיים בבינה מלאכותית

כדי לפתח AI שמתחבר באמת לאתיקה האנושית, נדרשת גישה הוליסטית יותר.

1. אינטגרציה של נתונים תרבותיים וחברתיים

על‑ידי חשיפת ה‑AI לספרות, פילוסופיה, אמנות והיסטוריה, המערכת יכולה לקבל תובנה עמוקה יותר על המצב האנושי והמורכבות של סוגיות אתיות.

2. אינטראקציה ומשוב אנושיים

שילוב מומחים בתחום האתיקה, הפסיכולוגיה והסוציולוגיה בתהליך האימון יכול לסייע לחדד את ה‑AI. משוב אנושי מספק ניואנסים ומתקן את המקומות שבהם המערכת נכשלה.

3. למידה מתמשכת והתאמה

מערכות AI חייבות להיות מתוכננות ללמוד ממידע חדש ולהתאים את עצמן לנורמות וערכים משתנים. זאת דורשת תשתית המאפשרת עדכונים מתמידים והכשרה מחודשת.

4. שקיפות והסבריות

חשוב שהחלטות AI יהיו שקופות וניתנות להסבר. זה לא רק מגביר את אמון המשתמשים, אלא גם מאפשר למפתחים להעריך שיקולים אתיים ולכוון את המערכת לפי הצורך.

סיכום

האימון של AI על בסיס קודי חוק ופסקי דין הוא צעד משמעותי לקראת פיתוח מערכות עם הבנה של נורמות וערכי האדם. עם זאת, כדי ליצור AI שפועל באמת באופן אתי בדומה לבני אדם, נדרשת גישה רב‑תחומית. על‑ידי שילוב חקיקה עם תובנות תרבותיות, חברתיות ואתיות, ושילוב מומחיות אנושית בתהליך האימון, נוכל לפתח מערכות AI שאינן רק חכמות, אלא גם חכמות ובעלות אמפתיה. בואו נבדוק מה ה‑ עתיד יכול להביא

מקורות נוספים:

• עקרונות אתיים ותקנות משפטיות (קיימות או לא קיימות) לבינה מלאכותית מאמר זה דן בדרישות האתיות שעל מערכות בינה מלאכותית לעמוד בהן כדי להיות אמינות. נתונים וחברה
• הסבר על ממשל AI: סקירה של איך ממשל בינה מלאכותית יכול לתרום ליישום אתי ואחראי של בינה מלאכותית בארגונים הכשרת AI אישית 
• שלושת העמודים של AI אחראית: איך לעמוד בחוק האיחוד האירופי לבינה מלאכותית מאמר זה דן בעקרונות המרכזיים של יישומי AI אתיים בהתאם לחקיקה האירופית החדשה Emerce
• הכשרת חוקרי AI אחראיים אתית: מקרה מחקרי מחקר אקדמי על הכשרת חוקרי AI עם דגש על אחריות אתית ArXiv