Dirbtinio intelekto etiškas mokymas

Dirbtinio intelekto pasaulyje viena iš didžiausių iššūkių yra sukurti AI sistemas, kurios ne tik būtų protingos, bet ir veiksmus vykdytų pagal etines normas ir vertybes, atitinkančias žmogaus. Vienas požiūris yra mokyti AI remiantis įstatymais ir jurisprudencija kaip pagrindu. Šis straipsnis nagrinėja šią metodiką ir aptaria papildomas strategijas, kaip sukurti AI, turintį žmogiškas normas ir vertybes. Šią pasiūlymą aš taip pat pateikiau Nyderlandų AI koalicijos vardu Teisingumo ir Saugumo ministerijai strateginiame dokumente, kurį rengėme ministerijos užsakymu.

GAN naudojimas spragoms identifikuoti

Generatyviniai priešininkų tinklai (GAN) gali tarnauti kaip priemonė atrasti teisės spragas. Generuodami scenarijus, kurie nepatenka į esamus įstatymus, GAN gali atskleisti galimas etines dilemas ar neadresuotas situacijas. Tai leidžia kūrėjams identifikuoti ir spręsti šias spragas, suteikiant AI išsamesnį etinį duomenų rinkinį mokymuisi. Žinoma, mums taip pat reikia teisininkų, teisėjų, politikų ir etikos specialistų, kad būtų galima tikslinti modelį

Etiško DI mokymo galimybės ir ribotumai 

Nors mokymas remiantis įstatymais suteikia tvirtą pradžią, yra keletas svarbių apsvarstymų:

1. Ribotas normų ir vertybių atspindys Įstatymai neapima visų žmogaus etikos aspektų. Daugelis normų ir vertybių yra kultūriškai nustatytos ir nėra įtvirtintos oficialiuose dokumentuose. DI, mokyta remiantis vien tik teisės aktais, gali praleisti šiuos subtilius, bet kritiškai svarbius aspektus.
2. Interpretacija ir kontekstas Teisiniai tekstai dažnai yra sudėtingi ir priklauso nuo interpretacijos. Neturėdama žmogaus gebėjimo suprasti kontekstą, DI gali susidurti su sunkumais taikant įstatymus konkrečiose situacijose etiškai priimtinu būdu.
3. Etiško mąstymo dinamiškumas Visuomeninės normos ir vertybės nuolat kinta. Tai, kas šiandien priimtina, rytoj gali būti laikoma neetišku. DI turi būti lanksti ir prisitaikanti, kad galėtų reaguoti į šiuos pokyčius.
4. Etika prieš legalumą Svarbu pripažinti, kad ne viskas, kas yra teisėta, yra etiškai teisinga, ir atvirkščiai. DI turi turėti gebėjimą matyti toliau už įstatymo raidę ir suprasti etinių principų dvasią.

Papildomos strategijos žmogiškosioms normoms ir vertybėms AI

Kad AI iš tikrųjų atitiktų žmogaus etiką, reikia holistiškesnio požiūrio.

1. Kultūrinių ir socialinių duomenų integracija

Paveikus AI literatūra, filosofija, menais ir istorija, sistema gali giliau suprasti žmogaus būklę ir etinių klausimų sudėtingumą.

2. Žmogiškas bendradarbiavimas ir grįžtamasis ryšys

Įtraukiant etikos, psichologijos ir sociologijos ekspertus į mokymo procesą galima padėti tobulinti AI. Žmogiškas grįžtamasis ryšys suteikia niuansų ir koreguoja ten, kur sistema trūksta.

3. Nuolatinis mokymasis ir prisitaikymas

AI sistemos turi būti kuriamos taip, kad mokytųsi iš naujos informacijos ir prisitaikytų prie kintančių normų bei vertybių. Tam reikalinga infrastruktūra, kuri leistų nuolat atnaujinti ir persimokyti modelius.

4. Skaidrumas ir paaiškinamumas

Ypač svarbu, kad AI sprendimai būtų skaidrūs ir paaiškinami. Tai ne tik didina vartotojų pasitikėjimą, bet ir leidžia kūrėjams įvertinti etinius aspektus bei prireikus koreguoti sistemą.

Išvados

AI mokymas remiantis įstatymais ir jurisprudencija yra vertingas žingsnis link sistemų, suprantančių žmogaus normas ir vertybes. Tačiau norint sukurti AI, kuris iš tikrųjų elgtųsi etiškai panašiai kaip žmogus, reikalingas tarpdisciplininis požiūris. Derindami teisę su kultūrinėmis, socialinėmis ir etinėmis įžvalgomis bei integruodami žmogišką ekspertizę į mokymo procesą, galime kurti AI sistemas, kurios ne tik protingos, bet ir išmintingos bei empatiškos. Pažvelkime, kas toliau ateitis gali atnešti

Papildomi šaltiniai:

• Etiniai principai ir (ne)esantys teisiniai AI reguliavimai. Šis straipsnis aptaria etinius reikalavimus, kuriuos turi atitikti dirbtinio intelekto sistemos, kad būtų patikimos. Duomenys ir visuomenė
• AI valdymas paaiškintasPeržvalga, kaip AI valdymas gali prisidėti prie etinės ir atsakingos AI diegimo organizacijose. AI personalo mokymai 
• Trys atsakingos AI atramos: kaip atitikti Europos AI įstatymus. Šis straipsnis aptaria pagrindinius etinės AI taikymo principus pagal naująjį Europos reglamentavimą. Emerce
• Mokymas etinių ir atsakingų AI tyrėjų: atvejis. Akademinis tyrimas apie AI tyrėjų rengimą, orientuotą į etinę atsakomybę. ArXiv