Mākslīgā intelekta ētiska apmācība

Mākslīgā intelekta pasaulē viens no lielākajiem izaicinājumiem ir izstrādāt AI sistēmas, kas ne tikai ir inteliģentas, bet arī rīkojas saskaņā ar ētiskām normām un vērtībām, kas atbilst cilvēku uzskatiem. Viens pieejas veids ir apmācīt AI, izmantojot likumu krājumus un tiesu praksi kā pamatu. Šis raksts pēta šo metodi un apskata papildu stratēģijas, lai izveidotu AI ar cilvēkam līdzīgām normām un vērtībām. Šo ierosinājumu esmu arī paudis Nīderlandes AI koalījas vārdā Iekšlietu un Tieslietu ministrijai stratēģijas dokumentā, ko mēs sagatavojām ministrijas pasūtījumā.

Tukšumu identificēšana, izmantojot GAN

Ģeneratīvās pretinieku tīklus (GAN) var izmantot kā rīku, lai atklātu nepilnības tiesību aktos. Radot scenārijus, kas ārpus esošajiem likumiem, GAN var izgaismot iespējamas ētiskas dilemmas vai neatrisinātas situācijas. Tas ļauj izstrādātājiem identificēt un risināt šos trūkumus, nodrošinot AI plašāku ētisko datu kopu, no kuras mācīties. Protams, mums arī nepieciešami juristi, tiesneši, politiķi un ētikas speciālisti, lai smalki nostādītu modeli.

Ētiskas AI apmācības iespējas un ierobežojumi 

Lai gan apmācība, balstoties uz likumiem, ir droša sākumpunkts, pastāv vairāki būtiski apsvērumi:

1. Normu un vērtību ierobežota atspoguļošana Likumi neaptver visus cilvēku ētikas aspektus. Daudzas normas un vērtības ir kultūras noteiktas un nav fiksētas oficiālos dokumentos. AI, kas apmācīta tikai pēc likumiem, var palaist garām šos smalkos, taču būtiskos aspektus.
2. Interpretācija un konteksts Juridiskie teksti bieži ir sarežģīti un pakļauti interpretācijai. Bez cilvēka spējas saprast kontekstu AI var rasties grūtības piemērot likumus konkrētās situācijās ētiski atbildīgā veidā.
3. Ētiskā domāšanas mainīgā daba Sabiedrības normas un vērtības pastāvīgi attīstās. Kas šodien ir pieņemami, rīt var tikt uzskatīts par neētisku. AI tāpēc jābūt elastīgai un pielāgojamai, lai tiktu galā ar šīm pārmaiņām.
4. Ētika pret legalitāti Ir svarīgi atzīt, ka ne viss, kas ir likumīgi, ir ētiski pareizi, un otrādi. AI jāspēj saredzēt vairāk par likuma burtu un saprast ētisko principu garu.

Papildu stratēģijas cilvēku normu un vērtību iekļaušanai AI

Lai izveidotu AI, kas patiesi atbilst cilvēku ētikai, nepieciešama holistiskāka pieeja.

1. Kultūras un sociālo datu integrācija

Izpazīstinot AI ar literatūru, filozofiju, mākslu un vēsturi, sistēma var iegūt dziļāku izpratni par cilvēka stāvokli un ētisko jautājumu sarežģītību.

2. Cilvēku mijiedarbība un atgriezeniskā saite

Iesaistot apmācībā ētikas, psiholoģijas un socioloģijas ekspertus, var palīdzēt precizēt AI. Cilvēku atgriezeniskā saite nodrošina nianses un koriģē tur, kur sistēma pieļauj trūkumus.

3. Pastāvīga mācīšanās un pielāgošanās

AI sistēmām jābūt projektētām tā, lai tās mācītos no jaunas informācijas un pielāgotos mainīgām normām un vērtībām. Tas prasa infrastruktūru, kas atbalsta nepārtrauktus atjauninājumus un pārmācīšanu.

4. Caurspīdīgums un izskaidrojams darbības princips

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

Secinājums

Apmācība, balstoties uz likumu krājumiem un tiesu praksi, ir vērtīgs solis ceļā uz sistēmām, kuras saprot cilvēku normas un vērtības. Tomēr, lai radītu AI, kas patiešām rīkojas ētiski un cilvēkam līdzīgā veidā, nepieciešama daudzdisciplināra pieeja. Apvienojot likumus ar kultūras, sociālajām un ētiskajām atziņām un integrējot cilvēku ekspertīzi apmācības procesā, mēs varam izstrādāt AI sistēmas, kas ne tikai ir inteliģentas, bet arī gudras un empātiskas. Apskatīsim, kas tālāk nākotne var nestāvēt

Papildu resursi:

• Ētiskie principi un (ne)esošie juridiskie noteikumi AI jomā. Šajā rakstā tiek apspriesti ētiskie nosacījumi, kam AI sistēmām jāatbilst, lai tām būtu uzticēšanās vērtība. Dati un sabiedrība
• AI pārvaldība izskaidrotaPārskats par to, kā AI pārvaldība var veicināt ētisku un atbildīgu AI ieviešanu organizācijās. AI personāla apmācība 
• Trīs pamatstūrakmeņi atbildīgai AI: kā atbilst Eiropas AI likumam. Šajā rakstā apskatīti ētiskās AI lietošanas pamatprincipi saskaņā ar jaunajiem Eiropas tiesību aktiem. Emerce
• Apmācīt ētiski atbildīgus AI pētniekus: gadījuma izpēte. Akadēmisks pētījums par AI pētnieku izglītību ar uzsvaru uz ētisko atbildību. ArXiv