Etičko treniranje umjetne inteligencije

U svijetu umjetne inteligencije jedan od najvećih izazova je razviti AI sustave koji nisu samo inteligentni, nego i postupaju u skladu s etičkim normama i vrijednostima koje odgovaraju ljudskim. Jedan pristup tome je treniranje AI pomoću zakona i sudske prakse kao osnove. Ovaj članak istražuje tu metodu i razmatra dodatne strategije za stvaranje AI s ljudskim normama i vrijednostima. Ovaj prijedlog sam također iznio u ime Nizozemske AI koalicije ministarstvu Pravde i Sigurnosti u strateškom dokumentu koji smo izradili za ministarstvo.

Korištenje GAN-ova za identifikaciju praznina

Generativne suparničke mreže (GAN-ovi) mogu poslužiti kao alat za otkrivanje praznina u zakonodavstvu. Generiranjem scenarija koji izlaze izvan postojećih zakona, GAN-ovi mogu otkriti moguće etičke dileme ili neadresirane situacije. To omogućuje razvijačima da identificiraju i rješavaju te praznine, što daje AI-u potpuniji etički skup podataka za učenje. Naravno, također su nam potrebni pravnici, suci, političari i etičari kako bi model dodatno izbrusili

Mogućnosti i ograničenja etičkog treniranja AI-ja 

Iako je treniranje na zakonodavstvu solidna polazna točka, postoji nekoliko važnih razmatranja:

1. Ograničen prikaz normi i vrijednosti Zakoni ne pokrivaju sve aspekte ljudske etike. Mnoge norme i vrijednosti su kulturno uvjetovane i nisu zapisane u službenim dokumentima. AI koja je trenirana isključivo na zakonodavstvu može propustiti te suptilne, ali ključne aspekte.
2. Tumačenje i kontekst Pravni tekstovi često su složeni i podložni tumačenju. Bez ljudske sposobnosti razumijevanja konteksta, AI može imati poteškoća s primjenom zakona na specifične situacije na etički prihvatljiv način.
3. Dinamična priroda etičkog razmišljanja Društvene norme i vrijednosti kontinuirano se razvijaju. Ono što je danas prihvatljivo, sutra se može smatrati neetičnim. AI mora biti fleksibilna i prilagodljiva kako bi odgovarala tim promjenama.
4. Etika naspram legalnosti Važno je prepoznati da nije sve što je zakonito i etički ispravno, i obrnuto. AI mora imati sposobnost gledanja dalje od slova zakona i razumijevanja duha etičkih načela.

Dodatne strategije za ljudske norme i vrijednosti u AI-ju

Da bismo razvili AI koja zaista rezonira s ljudskom etikom, potrebna je holističkija metodologija.

1. Integracija kulturnih i društvenih podataka

Izlaganjem AI-ja književnosti, filozofiji, umjetnosti i povijesti, sustav može dobiti dublje razumijevanje ljudskog stanja i složenosti etičkih pitanja.

2. Ljudska interakcija i povratne informacije

Uključivanje stručnjaka iz etike, psihologije i sociologije u proces treniranja može pomoći u doterivanju AI-ja. Ljudske povratne informacije mogu unijeti nijanse i ispraviti gdje sustav zaostaje.

3. Kontinuirano učenje i prilagodba

AI sustavi trebaju biti dizajnirani da uče iz novih informacija i prilagođavaju se promjenjivim normama i vrijednostima. To zahtijeva infrastrukturu koja omogućuje kontinuirana ažuriranja i ponovno treniranje.

4. Transparentnost i objašnjivost

Ključno je da odluke AI-ja budu transparentne i objašnjive. To ne samo da olakšava povjerenje korisnika, već omogućuje i razvijačima da procijene etička razmatranja i po potrebi prilagode sustav.

Zaključak

Treniranje AI na temelju zakonika i sudske prakse vrijedan je korak prema razvoju sustava koji razumiju ljudske norme i vrijednosti. Međutim, da bismo stvorili AI koja zaista etično djeluje na način usporediv s ljudskim, potrebna je multidisciplinarna pristup. Kombiniranjem zakonodavstva s kulturnim, društvenim i etičkim uvidima, te integriranjem ljudske stručnosti u proces treniranja, možemo razviti AI sustave koji nisu samo inteligentni, nego i mudri i empatični. Pogledajmo što dalje budućnost može donijeti

Dodatni izvori:

• Etička načela i (ne)postojeća pravna pravila za AI. Ovaj članak raspravlja o etičkim zahtjevima koje AI sustavi moraju ispuniti kako bi bili pouzdani. Podaci i društvo
• Objašnjenje AI upravljanjaPregled kako upravljanje AI-jem može doprinijeti etičkoj i odgovornoj implementaciji AI-ja unutar organizacija. Obuka AI osoblja 
• Tri stupnja odgovorne AI: kako udovoljiti europskom zakonu o AI-ju. Ovaj članak obrađuje temeljna načela etičkih AI primjena prema novoj europskoj legislativi. Emerce
• Obučavanje etički odgovornih AI istraživača: studija slučaja. Akademska studija o obrazovanju AI istraživača s naglaskom na etičku odgovornost. ArXiv