Het Ethisch Trainen van AI

In de wereld van kunstmatige intelligentie is een van de grootste uitdagingen het ontwikkelen van AI-systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook handelen volgens ethische normen en waarden die overeenkomen met die van de mens. Een benadering hiervoor is het trainen van AI met behulp van wetboeken en jurisprudentie als basis. Dit artikel verkent deze methode en kijkt naar aanvullende strategieën om een AI te creëren met mensachtige normen en waarden. Ik heb deze suggestie ook gedaan namens de Nederlandse AI coalitie aan het ministerie van J&V in een strategie paper die we in opdracht van het ministerie hebben geschreven.

Gebruik van GAN’s om Hiaten te Identificeren

Generative Adversarial Networks (GAN’s) kunnen hierbij dienen als een instrument om de lacunes in de wetgeving te ontdekken. Door scenario’s te genereren die buiten de bestaande wetten vallen, kunnen GAN’s mogelijke ethische dilemma’s of ongeadresseerde situaties aan het licht brengen. Dit stelt ontwikkelaars in staat om deze hiaten te identificeren en aan te pakken, waardoor de AI een meer volledige ethische dataset heeft om van te leren. Natuurlijk hebben we ook juristen, rechters, politici en ethici nodig om het model fijn te slijpen

Mogelijkheden en Beperkingen van het ethisch trainen van een AI 

Hoewel het trainen op wetgeving een solide startpunt biedt, zijn er enkele belangrijke overwegingen:

1. Beperkte Weergave van Normen en Waarden Wetten dekken niet alle aspecten van menselijke ethiek. Veel normen en waarden zijn cultureel bepaald en niet vastgelegd in officiële documenten. Een AI die uitsluitend op wetgeving is getraind, kan deze subtiele maar cruciale aspecten missen.
2. Interpretatie en Context Juridische teksten zijn vaak complex en onderhevig aan interpretatie. Zonder de menselijke capaciteit om context te begrijpen, kan een AI moeite hebben met het toepassen van wetten op specifieke situaties op een manier die ethisch verantwoord is.
3. Dynamische Aard van Ethisch denken Maatschappelijke normen en waarden evolueren continu. Wat vandaag acceptabel is, kan morgen als onethisch worden beschouwd. Een AI moet dus flexibel en aanpasbaar zijn om met deze veranderingen om te gaan.
4. Ethiek versus Legaliteit Het is belangrijk om te erkennen dat niet alles wat legaal is, ethisch juist is, en vice versa. Een AI moet het vermogen hebben om verder te kijken dan de letter van de wet en de geest van ethische principes te begrijpen.

Aanvullende Strategieën voor een Menselijke Normen en Waarden in AI

Om een AI te ontwikkelen die echt resoneert met menselijke ethiek, is een meer holistische benadering nodig.

1. Integratie van Culturele en Sociale Data

Door de AI bloot te stellen aan literatuur, filosofie, kunst en geschiedenis, kan het systeem een dieper inzicht krijgen in de menselijke conditie en de complexiteit van ethische vraagstukken.

2. Menselijke Interactie en Feedback

Het betrekken van experts uit de ethiek, psychologie en sociologie bij het trainingsproces kan helpen om de AI te verfijnen. Menselijke feedback kan zorgen voor nuance en corrigeren waar het systeem tekortschiet.

3. Continue Leren en Aanpassen

AI-systemen moeten worden ontworpen om te leren van nieuwe informatie en zich aan te passen aan veranderende normen en waarden. Dit vereist een infrastructuur die voortdurende updates en hertraining mogelijk maakt.

4. Transparantie en Uitlegbaarheid

Het is cruciaal dat AI-beslissingen transparant en uitlegbaar zijn. Dit vergemakkelijkt niet alleen het vertrouwen van gebruikers, maar stelt ontwikkelaars ook in staat om ethische overwegingen te evalueren en het systeem bij te sturen waar nodig.

Conclusie

Het trainen van een AI op basis van wetboeken en jurisprudentie is een waardevolle stap richting het ontwikkelen van systemen met een begrip van menselijke normen en waarden. Echter, om een AI te creëren die echt ethisch handelt op een manier die vergelijkbaar is met mensen. Hiervoor is een multidisciplinaire aanpak nodig. Door wetgeving te combineren met culturele, sociale en ethische inzichten, en door menselijke expertise te integreren in het trainingsproces, kunnen we AI-systemen ontwikkelen die niet alleen intelligent zijn, maar ook wijs en empathisch. Laten we kijken wat de toekomst kan brengen

Aanvullende bronnen:

• Ethische principes en (niet-)bestaande juridische regels voor AI. Dit artikel bespreekt de ethische eisen waaraan AI-systemen moeten voldoen om betrouwbaar te zijn. Data en Maatschappij
• AI Governance uitgelegd: Een overzicht van hoe AI-governance kan bijdragen aan de ethische en verantwoorde implementatie van AI binnen organisaties. Aipersoonelstraining 
• De drie pijlers van verantwoordelijke AI: hoe te voldoen aan de Europese AI-wet. Dit artikel behandelt de kernprincipes van ethische AI-toepassingen volgens de nieuwe Europese wetgeving. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. Een academische studie over het opleiden van AI-onderzoekers met een focus op ethische verantwoordelijkheid. ArXiv