Mākslīgā intelekta (MI) ētisko apmācību nodrošināšana

Mākslīgā intelekta (MI) pasaulē viens no lielākajiem izaicinājumiem ir tādu MI sistēmu izstrāde, kas ir ne tikai inteliģentas, bet arī rīkojas saskaņā ar cilvēka ētikas normām un vērtībām. Viens no veidiem, kā to panākt, ir apmācīt MI, izmantojot likumu kodeksus un jurisprudenci kā pamatu. Šis raksts pēta šo metodi un aplūko papildu stratēģijas, lai radītu MI ar cilvēciskām normām un vērtībām. Es šo priekšlikumu Nīderlandes MI koalīcijas vārdā iesniedzu arī Tieslietu un drošības ministrijai stratēģijas dokumentā, ko sagatavojām pēc ministrijas uzdevuma.

GAN (Ģeneratīvo Adversāro Tīklu) izmantošana nepilnību identificēšanai

Ģeneratīvie Adversārie Tīkli (GAN) var kalpot kā instruments, lai atklātu nepilnības likumdošanā. Ģenerējot scenārijus, kas neietilpst esošajos likumos, GAN var atklāt iespējamās ētiskās dilemmas vai neatrisinātas situācijas. Tas ļauj izstrādātājiem identificēt un novērst šīs nepilnības, nodrošinot MI pilnīgāku ētisko datu kopu, no kuras mācīties. Protams, modeļa precizēšanai mums būs nepieciešami arī juristi, tiesneši, politiķi un ētikas speciālisti.

MI ētisko apmācību iespējas un ierobežojumi 

Lai gan apmācība, balstoties uz likumdošanu, sniedz stabilu sākumpunktu, ir jāņem vērā vairāki būtiski aspekti:

1. Ierobežots normu un vērtību atspoguļojums Likumi neaptver visus cilvēka ētikas aspektus. Daudzas normas un vērtības ir kulturāli noteiktas un nav nostiprinātas oficiālos dokumentos. Mākslīgais intelekts, kas apmācīts tikai uz likumdošanas pamata, var nepamanīt šos smalkos, bet kritiski svarīgos aspektus.
2. Interpretācija un konteksts Juridiskie teksti bieži ir sarežģīti un atkarīgi no interpretācijas. Bez cilvēka spējas izprast kontekstu, mākslīgais intelekts var saskarties ar grūtībām piemērot likumus konkrētām situācijām veidā, kas ir ētiski pamatots.
3. Etiķa dinamiskā daba Sabiedrības normas un vērtības nepārtraukti attīstās. Tas, kas šodien ir pieņemams, rīt var tikt uzskatīts par neētisku. Tāpēc AI jābūt elastīgai un pielāgojamai, lai tiktu galā ar šīm pārmaiņām.
4. Etika pret likumību Ir svarīgi atzīt, ka ne viss, kas ir likumīgs, ir ētiski pareizs, un otrādi. AI jābūt spējai redzēt tālāk par likuma burtu un izprast ētikas principu garu.

Papildu stratēģijas cilvēciskajām normām un vērtībām MI sistēmās

Lai izstrādātu mākslīgo intelektu (AI), kas patiesi atbilst cilvēciskajai ētikai, nepieciešama holistiskāka pieeja.

1. Kultūras un sociālo datu integrācija

Pakļaujot AI literatūrai, filozofijai, mākslai un vēsturei, sistēma var gūt dziļāku izpratni par cilvēka stāvokli un ētikas jautājumu sarežģītību.

2. Cilvēka mijiedarbība un atgriezeniskā saite

Ētikas, psiholoģijas un socioloģijas ekspertu iesaistīšana apmācību procesā var palīdzēt precizēt AI. Cilvēka atgriezeniskā saite var nodrošināt nianses un koriģēt sistēmas trūkumus.

3. Nepārtraukta mācīšanās un pielāgošanās

AI sistēmām jābūt veidotām tā, lai tās mācītos no jaunas informācijas un pielāgotos mainīgajiem standartiem un vērtībām. Tas prasa infrastruktūru, kas nodrošina nepārtrauktu atjaunināšanu un atkārtotu apmācību.

4. Pārredzamība un izskaidrojamība

Ir būtiski, lai AI pieņemtie lēmumi būtu pārredzami un izskaidrojami. Tas ne tikai veicina lietotāju uzticēšanos, bet arī ļauj izstrādātājiem novērtēt ētiskos apsvērumus un vajadzības gadījumā koriģēt sistēmu.

Secinājums

AI apmācīšana, pamatojoties uz likumu kodeksiem un jurisprudenci, ir vērtīgs solis, lai izstrādātu sistēmas, kurām ir izpratne par cilvēku normām un vērtībām. Tomēr, lai radītu AI, kas patiešām rīkojas ētiski līdzīgi cilvēkiem, ir nepieciešama daudznozaru pieeja. Apvienojot likumdošanu ar kultūras, sociālajām un ētiskajām atziņām, kā arī integrējot cilvēka zināšanas apmācības procesā, mēs varam izstrādāt AI sistēmas, kas ir ne tikai inteliģentas, bet arī gudras un empātiskas. Apskatīsim, ko nākotne varīs

Papildu resursi:

• Ētikas principi un (ne)esošie juridiskie noteikumi AI jomā. Šajā rakstā apskatītas ētiskās prasības, kas jāievēro AI sistēmām, lai tās būtu uzticamas. Dati un sabiedrība
• AI pārvaldība paskaidrota: Pārskats par to, kā AI pārvaldība var veicināt ētisku un atbildīgu AI ieviešanu organizācijās. Personāla apmācība 
• Atbildīga MI trīs pīlāri: kā izpildīt Eiropas MI likuma prasības. Šis raksts aplūko ētiskas mākslīgā intelekta (MI) pielietojumu pamatprincipus saskaņā ar jauno Eiropas likumdošanu. Emerce
• Mācīšana ētiski atbildīgiem AI pētniekiem: gadījuma izpēte. Akadēmisks pētījums par MI pētnieku apmācību ar uzsvaru uz ētiskajām atbildībām. ArXiv