Mākslīgā intelekta ētiska apmācība

Mākslīgās inteliģences pasaulē viens no lielākajiem izaicinājumiem ir MI sistēmu izstrāde, kas ir ne tikai inteliģentas, bet arī rīkojas saskaņā ar cilvēku ētikas normām un vērtībām. Viena no pieejām tam ir MI apmācība, izmantojot likumu krājumus un jurisprudenci kā pamatu. Šis raksts pēta pēta šo metodi un aplūko papildu stratēģijas, lai radītu MI ar cilvēkam līdzīgām normām un vērtībām. Es šo ierosinājumu iesniedzu Arī Nēderlandu MI koalīcijas vārdā Tieslietu un drošības ministrijai stratēģijas dokumentā, ko mēs izstrādājām pēc ministrijas uzdevuma.

GAN (Generatīvo Adversāro Tīklu) izmantošana nepilnību noteikšanai

Generatīvās adversārās tīklis (GAN) var kalpot kā instruments, lai atklātu trūkumus likumdošanā. Ģenerējot scenārijus, kas neietilpst esošajos likumos, GAN var atklāt iespējamās ētiskās dilemmas vai neapskatītas situācijas. Tas ļauj attīstītājiem identificēt un novērst šīs nepilnības, tādejādi nodrošinot MI ar pilnīgu ētisku datu kopu, no kuras mācīties. Protams, mums ir nepieciešami arī juristi, tiesneši, politiķi un ētiķi, lai precīzi noregulētu modeli.

Mākslīgā intelekta ētiskas apmācības iespējas un ierobežojumi 

Lai gan apmācība, pamatojoties uz likumdošanu, sniedz stabilu sākumpunktu, ir vairāki svarīgi apsvērītie jautājumi:

1. Normu un vērtību ierobežots atspoguļojums Likumi nesedz visus cilvēciskās 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 pakļauti interpretācijai. Bez cilvēka spējas saprast kontekstu, mākslīgais intelekts var saskarties ar grūtībām piemērot likumus konkrētām situācijām veidā, kas ir ētiski pamatots.
3. Etiķas dinamiskā daba Sabiedrības normas un vērtības nepārtraukti attīstās. Tas, kas šodien ir pieņemams, rīt var tikt uzskatīts par neētisku. Tāpēc AI jābūt elastīgam un pielāgojamam, lai tiktu galā ar šīm pārmaiņām.
4. Ētika pret likumību Ir svarīgi atzīt, ka ne viss, kas ir likumīgs, ir ētiski pareizs, un otrādi. AI jābūt spējai paskatīties tālāk par likuma burtu un izprast ētikas principu garu.

Papildu stratēģijas cilvēciskajām normām un vērtībām mākslīgajā intelektā

Lai izstrādātu mākslīgo intelektu (MI), kas patiesi rezonē ar cilvēka ētiku, ir nepieciešama holistiskāka pieeja.

1. Kultūras un sociālo datu integrācija

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

2. Cilvēka mijiedarbība un atsauksmes

Ētikas, psiholoģijas un socioloģijas ekspertu iesaistīšana apmācības procesā var palīdzēt precizēt MI. Cilvēka atsauksmes var nodrošināt nianses un labot gadījumus, kur sistēma atpaliek.

3. Nepārtraukta mācīšanās un pielāgošanās

AI sistēmām jābūt izstrādātām 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 ļoti svarīgi, lai AI 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 un integrējot cilvēka zināšanas apmācības procesā, mēs varam izstrādāt AI sistēmas, kas ir ne tikai inteliģentas, bet arī gudras un empātiskas. Apskatīsim, ko nākotne var nest

Papildu avoti:

• Ētikas principi un (ne)esošie juridiskie noteikumi MI jomā. Šis raksts apspriež ētiskās prasības, kas jāievēro mākslīgā intelekta (MI) sistēmām, lai tās būtu uzticamas. Dati un sabiedrība
• AI pārvaldība izskaidrota: Pārskats par to, kā MI pārvaldība var veicināt MI ētisku un atbildīgu ieviešanu organizācijās. Personāla apmācība 
• Atbildīgas AI trīs pīlāri: kā ievērot Eiropas AI likumu. Šis raksts aplūko ētiskas AI lietojumu pamatprincipus saskaņā ar jauno Eiropas likumdošanu. Emerce
• Mākslīgā intelekta (MI) ētikas atbildīgu pētnieku apmācība: gadījuma izpēte. Akadēmisks pētījums par AI pētnieku apmācību, koncentrējoties uz ētiskajām atbildībām. ArXiv