인공지능의 윤리적 훈련

인공지능 분야에서 가장 큰 과제 중 하나는 지능적일 뿐만 아니라 인간의 윤리적 규범과 가치에 따라 행동하는 AI 시스템을 개발하는 것입니다. 이에 대한 한 가지 접근 방식은 법전과 판례를 기반으로 AI를 훈련하는 것입니다. 이 기사는 이 방법을 탐구하고 인간과 유사한 규범과 가치를 가진 AI를 만들기 위한 추가 전략을 살펴봅니다. 저는 또한 네덜란드 AI 연합을 대표하여 법무부의 의뢰로 작성한 전략 보고서에서 이 제안을 했습니다.

GAN을 사용하여 격차 식별

생성적 적대 신경망(GAN)은 법률의 격차를 발견하는 도구로 사용될 수 있습니다. 기존 법률을 벗어나는 시나리오를 생성함으로써 GAN은 잠재적인 윤리적 딜레마 또는 다루지 않은 상황을 밝힐 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 이러한 격차를 식별하고 해결하여 AI가 학습할 수 있는 보다 완전한 윤리적 데이터 세트를 확보할 수 있습니다. 물론 모델을 미세 조정하려면 법률가, 판사, 정치인 및 윤리학자도 필요합니다.

AI 윤리 훈련의 가능성과 한계

법률에 대한 훈련은 견고한 출발점을 제공하지만 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다.

1. 규범과 가치의 제한된 표현 법률은 인간 윤리의 모든 측면을 다루지 않습니다. 많은 규범과 가치는 문화적으로 결정되며 공식 문서에 기록되지 않습니다. 법률에만 훈련된 AI는 이러한 미묘하지만 중요한 측면을 놓칠 수 있습니다.
2. 해석 및 맥락 법률 텍스트는 종종 복잡하고 해석의 여지가 있습니다. 맥락을 이해하는 인간의 능력 없이는 AI가 윤리적으로 책임 있는 방식으로 특정 상황에 법률을 적용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
3. 윤리적 사고의 역동적인 특성 사회적 규범과 가치는 끊임없이 진화합니다. 오늘날 허용되는 것이 내일은 비윤리적인 것으로 간주될 수 있습니다. 따라서 AI는 이러한 변화에 대처하기 위해 유연하고 적응할 수 있어야 합니다.
4. 윤리 대 합법성 합법적인 모든 것이 윤리적으로 올바른 것은 아니며 그 반대도 마찬가지라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. AI는 법률의 문자를 넘어 윤리적 원칙의 정신을 이해할 수 있어야 합니다.

AI에서 인간의 규범과 가치를 위한 추가 전략

인간 윤리와 진정으로 공감하는 AI를 개발하려면 보다 전체적인 접근 방식이 필요합니다.

1. 문화 및 사회 데이터 통합

AI를 문학, 철학, 예술 및 역사에 노출시킴으로써 시스템은 인간의 조건과 윤리적 문제의 복잡성에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2. 인간 상호 작용 및 피드백

윤리학, 심리학 및 사회학 전문가를 훈련 과정에 참여시키면 AI를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인간의 피드백은 시스템이 부족한 부분을 미묘하게 조정하고 수정할 수 있습니다.

3. 지속적인 학습 및 적응

AI 시스템은 새로운 정보로부터 학습하고 변화하는 규범과 가치에 적응하도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 지속적인 업데이트 및 재훈련을 가능하게 하는 인프라가 필요합니다.

4. 투명성 및 설명 가능성

AI 결정이 투명하고 설명 가능해야 한다는 것이 중요합니다. 이는 사용자 신뢰를 촉진할 뿐만 아니라 개발자가 윤리적 고려 사항을 평가하고 필요에 따라 시스템을 조정할 수 있도록 합니다.

결론

법전과 판례를 기반으로 AI를 훈련하는 것은 인간의 규범과 가치를 이해하는 시스템을 개발하는 데 중요한 단계입니다. 그러나 인간과 유사한 방식으로 진정으로 윤리적으로 행동하는 AI를 만들려면 다학제적 접근 방식이 필요합니다. 법률을 문화적, 사회적, 윤리적 통찰력과 결합하고 인간 전문 지식을 훈련 과정에 통합함으로써 우리는 지능적일 뿐만 아니라 현명하고 공감하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. 미래가 무엇을 가져올지 봅시다.

추가 자료:

• AI에 대한 윤리적 원칙 및 (비)존재하는 법률 규칙. 이 기사는 AI 시스템이 신뢰할 수 있기 위해 충족해야 하는 윤리적 요구 사항에 대해 논의합니다. 데이터 및 사회
• AI 거버넌스 설명: AI 거버넌스가 조직 내에서 AI의 윤리적이고 책임감 있는 구현에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 개요입니다. AI 인사 교육
• 책임 있는 AI의 세 가지 기둥: 유럽 AI 법률을 준수하는 방법. 이 기사는 새로운 유럽 법률에 따른 윤리적 AI 애플리케이션의 핵심 원칙을 다룹니다. 이머스
• 윤리적으로 책임 있는 AI 연구자 훈련: 사례 연구. 윤리적 책임에 중점을 둔 AI 연구자 교육에 대한 학술 연구입니다. 아카이브