ხელოვნური ინტელექტის ეთიკური სწავლება

ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში ერთ-ერთი უდიდესი გამოწვევა არის AI სისტემების განვითარება, რომლებიც არა მხოლოდ ჭკვიანები არიან, არამედ მოქმედებენ ეთიკური ნორმებისა და ღირებულებების შესაბამისად, რომლებიც ადამიანისას შეესაბამება. ერთ-ერთი მიდგომა ამისთვის არის AI-ს სწავლება კანონმდებლობისა და იურიდიული პრაქტიკის გამოყენებით, როგორც საფუძველზე. ეს სტატია იკვლევს ამ მეთოდს და განიხილავს დამატებით სტრატეგიებს, რათა შექმნას AI, რომელსაც აქვს ადამიანური ნორმები და ღირებულებები. მე ეს წინადადება გავაკეთე ასევე ნიდერლანდების AI კოალიციის სახელით იუსტიციისა და უსაფრთხოების სამინისტროსთვის სტრატეგიულ დოკუმენტში, რომელიც სამინისტროს დავალებით დავწერეთ.

GAN-ების გამოყენება ხარვეზების გამოვლენისთვის

გენერაციული მოწინააღმდეგე ქსელები (GAN-ები) შეიძლება გამოიყენონ ინსტრუმენტად, რათა აღმოაჩინონ სამართლებრივი ხარვეზები. არსებული კანონების ფარგლებს გარეთ სცენარების გენერირებით, GAN-ები შეიძლება გამოავლინონ შესაძლო ეთიკური დილემები ან დაუდგენელი სიტუაციები. ეს საშუალებას აძლევს შემქმნელებს ამ ხარვეზების იდენტიფიცირებას და მათზე მუშაობას, რაც AI-ს აძლევს უფრო სრულ ეთიკურ მონაცემთა ბაზას სწავლებისთვის. რა თქმა უნდა, ჩვენ გვჭირდება იურისტები, მოსამართლეები, პოლიტიკოსები და ეთიკოსები, რათა მოდელი დახვეწონ.

შესაძლებლობები და შეზღუდვები AI-ს ეთიკური სწავლებისას

მიუხედავად იმისა, რომ კანონმდებლობაზე სწავლება მყარ საწყისს წარმოადგენს, არსებობს რამდენიმე მნიშვნელოვანი საკითხი:

1. ნორმებისა და ღირებულებების შეზღუდული ასახვა კანონები არ მოიცავს ადამიანის ეთიკის ყველა ასპექტს. ბევრი ნორმა და ღირებულება კულტურულად განისაზღვრება და არ არის ოფიციალურ დოკუმენტებში ჩაწერილი. AI, რომელიც მხოლოდ კანონმდებლობაზეა სწავლებული, შეიძლება გამოტოვოს ეს ნიუანსები, რომლებიც მნიშვნელოვანია.
2. ინტერპრეტაცია და კონტექსტი იურიდიული ტექსტები ხშირად კომპლექსურია და საჭიროებს ინტერპრეტაციას. ადამიანის უნარის გარეშე კონტექსტის გაგების, AI-ს შეიძლება გაუჭირდეს კანონების გამოყენება კონკრეტულ სიტუაციებზე ეთიკურად.
3. ეთიკური აზროვნების დინამიური ბუნება საზოგადოებრივი ნორმები და ღირებულებები მუდმივად ევოლუციას განიცდის. რაც დღეს მისაღებია, ხვალ შეიძლება არეთიკური იყოს. AI-ს უნდა ჰქონდეს მოქნილობა და ადაპტაციის უნარი ამ ცვლილებებთან გასამკლავებლად.
4. ეთიკა vs. ლეგალობა მნიშვნელოვანია აღიარება, რომ არა ყველაფერი, რაც ლეგალურია, ეთიკურად სწორია და პირიქით. AI-ს უნდა ჰქონდეს უნარი, გადახედოს კანონების სიტყვას და გაიგოს ეთიკური პრინციპების სული.

დამატებითი სტრატეგიები AI-ში ადამიანური ნორმებისა და ღირებულებების შესანარჩუნებლად

საჭიროა უფრო ჰოლისტიკური მიდგომა, რათა განვითარდეს AI, რომელიც ნამდვილად ასახავს ადამიანურ ეთიკას.

1. კულტურული და სოციალური მონაცემების ინტეგრაცია

AI-სთვის exposing ლიტერატურას, ფილოსოფიას, ხელოვნებას და ისტორიას შეუძლია სისტემას მისცეს ღრმა გაგება ადამიანის მდგომარეობისა და ეთიკური საკითხების სირთულის შესახებ.

2. ადამიანური ინტერაქცია და გამოხმაურება

ეთიკის, ფსიქოლოგიისა და სოციოლოგიის ექსპერტების ჩართვა სასწავლო პროცესში შეიძლება დაეხმაროს AI-ს დახვეწაში. ადამიანური გამოხმაურება უზრუნველყოფს ნიუანსებს და გამოსწორებებს, სადაც სისტემა ნაკლებად ეფექტურია.

3. უწყვეტი სწავლა და ადაპტაცია

AI სისტემები უნდა იყოს შექმნილი ისე, რომ ისწავლონ ახალი ინფორმაციისგან და მოერგონ ცვალებად ნორმებსა და ღირებულებებს. ეს მოითხოვს ინფრასტრუქტურას, რომელიც უზრუნველყოფს მუდმივ განახლებებს და გადამზადებას.

4. გამჭვირვალობა და ახსნადობა

ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ AI-ის გადაწყვეტილებები იყოს გამჭვირვალე და ახსნადი. ეს არა მხოლოდ ზრდის მომხმარებელთა ნდობას, არამედ საშუალებას აძლევს შემქმნელებს ეთიკური საკითხების შეფასებას და სისტემის კორექციას საჭიროების შემთხვევაში.

დასკვნა

AI-ს სწავლება კანონმდებლობისა და იურიდიული პრაქტიკის საფუძველზე მნიშვნელოვანი ნაბიჯია ადამიანის ნორმებისა და ღირებულებების გაგების მქონე სისტემების განვითარებისკენ. თუმცა, AI-ს შექმნა, რომელიც ნამდვილად ეთიკურად მოქმედებს ადამიანის მსგავსად, მოითხოვს მრავალდისციპლინურ მიდგომას. კანონმდებლობის კომბინირება კულტურულ, სოციალურ და ეთიკურ ცოდნასთან და ადამიანის ექსპერტიზის ჩართვა სასწავლო პროცესში საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ AI სისტემები, რომლებიც არა მხოლოდ ჭკვიანები არიან, არამედ ბრძენები და ემპათიურები. დავაკვირდეთ, რას მოგვიტანს მომავალი

დამატებითი რესურსები:

• AI-ს ეთიკური პრინციპები და (არ)არსებული იურიდიული წესები. ეს სტატია განიხილავს ეთიკურ მოთხოვნებს, რომლებსაც AI სისტემები უნდა აკმაყოფილებდნენ, რათა იყვნენ სანდო. Data en Maatschappij
• AI მართვის ახსნა: მიმოხილვა, თუ როგორ შეუძლია AI მართვას დაეხმაროს AI-ს ეთიკურ და პასუხისმგებლიან დანერგვაში ორგანიზაციებში. Aipersoonelstraining 
• პასუხისმგებელი AI-ს სამი სვეტი: როგორ დავაკმაყოფილოთ ევროპული AI კანონი. ეს სტატია მოიცავს ეთიკური AI-ს ძირითადი პრინციპებს ახალი ევროპული კანონმდებლობის მიხედვით. Emerce
• ეთიკურად პასუხისმგებელი AI მკვლევრების ტრენინგი: შემთხვევის კვლევა. აკადემიური კვლევა AI მკვლევრების ეთიკური პასუხისმგებლობის მიმართულებით მომზადების შესახებ. ArXiv