Ētiska mākslīgā intelekta apmācība

Mākslīgā intelekta pasaulē viena no lielākajām izaicinājumiem ir izstrādāt AI sistēmas, kas ne tikai ir inteliģentas, bet arī rīkojas saskaņā ar ētiskajiem standartiem un vērtībām, kas atbilst cilvēka vērtībām. Viena pieeja šim ir AI apmācība, izmantojot likumgrāmatas un tiesas praksi kā pamatu. Šis raksts izpēta šo metodi un aplūko papildu stratēģijas, lai radītu AI ar cilvēka līdzīgām normām un vērtībām. Es arī iesniedzu šo ieteikumu Nīderlandes AI koalīcijas vārdā Ministrijai J&V stratēģijas dokumentā, ko mēs rakstījām pēc ministrijas uzdevuma.

GAN izmantošana plaisu identificēšanai

Ģeneratīvās pretinieku tīklu (GAN) var kalpot kā instruments, lai atklātu likumdošanas nepilnības. Ģenerējot scenārijus, kas pārsniedz esošās likumdošanas robežas, GAN var izgaismot iespējamus ētiskus dilemmas vai neatrisinātas situācijas. Tas ļauj izstrādātājiem identificēt un risināt šīs plaisas, nodrošinot AI plašāku ētisko datu kopu, no kuras mācīties. Protams, mums arī ir vajadzīgi juristi, tiesneši, politiķi un ētikas eksperti, lai precīzi noskaņotu modeli.

Iespējas un ierobežojumi ētiskā AI apmācībā 

Lai gan apmācība uz likumdošanas sniedz stabilu sākumpunktu, ir dažas svarīgas apsvērumi:

1. Ierobežota normu un vērtību attēlojums Likumi neaptver visus cilvēka ētikas aspektus. Daudzas normas un vērtības ir kultūras noteiktas un nav fiksētas oficiālos dokumentos. AI, kas apmācīts tikai uz likumdošanas pamata, var palaist garām šos smalkos, bet būtiskos aspektus.
2. Interpretācija un konteksts Juridiskie teksti bieži ir sarežģīti un pakļauti interpretācijai. Bez cilvēka spējas izprast kontekstu, AI var saskarties ar grūtībām piemērot likumus konkrētās situācijās tādā veidā, kas ir ētiski atbildīgs.
3. Dinamisks ētiskās domāšanas raksturs Sabiedrības normas un vērtības nepārtraukti attīstās. Tas, kas šodien ir pieņemams, rīt var tikt uzskatīts par neētisku. Tādēļ AI jābūt elastīgam un pielāgojamam, lai spētu tikt galā ar šīm pārmaiņām.
4. Ētika pret likumību Ir svarīgi atzīt, ka ne viss, kas likumīgi, ir ētiski pareizi, un otrādi. AI jābūt spējīgam skatīties pāri likuma burtam un izprast ētisko principu garu.

Papildu stratēģijas cilvēka normu un vērtību AI jomā

Lai izstrādātu AI, kas patiesi atbilst cilvēka ētikai, ir nepieciešama holistiskāka pieeja.

1. Kultūras un sociālo datu integrācija

Izraudzot AI literatūrai, filozofijai, mākslai un vēsturei, sistēma var iegūt dziļāku izpratni par cilvēka stāvokli un ētisko jautājumu sarežģītību.

2. Cilvēku mijiedarbība un atgriezeniskā saite

Ētikas, psiholoģijas un socioloģijas ekspertu iesaistīšana apmācības procesā var palīdzēt precizēt AI. Cilvēku atgriezeniskā saite var nodrošināt nianses un labot vietas, kur sistēma trūkst.

3. Nepārtrauktā mācīšanās un pielāgošanās

AI sistēmas jāprojektē tā, lai tās mācītos no jaunām zināšanām un pielāgotos mainīgajiem standartiem un vērtībām. Tas prasa infrastruktūru, kas ļauj veikt nepārtrauktus atjauninājumus un pārtreniņus.

4. Caurspīdīgums un paskaidrojamais raksturs

Ir būtiski, lai AI lēmumi būtu caurspīdīgi un paskaidrojami. Tas ne tikai veicina lietotāju uzticību, bet arī ļauj izstrādātājiem izvērtēt ētiskos apsvērumus un, ja nepieciešams, korekcijas veikt sistēmā.

Secinājums

AI apmācība, balstoties uz likumgrāmatām un tiesas praksi, ir vērtīgs solis ceļā uz sistēmu izstrādi, kas izprot cilvēka normas un vērtības. Tomēr, lai radītu AI, kas patiesi rīkojas ētiski tādā pašā veidā kā cilvēki, ir nepieciešama daudzdisciplināra pieeja. Apvienojot likumdošanu ar kultūras, sociālajiem un ētiskajiem ieskatiem, kā arī integrējot cilvēku ekspertīzi apmācības procesā, mēs varam izstrādāt AI sistēmas, kas ne tikai ir inteliģentas, bet arī gudras un empātiskas. Apskatīsim, kas nākotne var nest

Papildu resursi:

• Ētiskie principi un (ne)esoši juridiskie noteikumi AI Šis raksts aplūko ētiskās prasības, kurām AI sistēmām jāatbilst, lai būtu uzticamas. Dati un sabiedrība
• AI pārvaldība paskaidrotaPārskats par to, kā AI pārvaldība var veicināt ētisku un atbildīgu AI ieviešanu organizācijās AI personāla apmācība 
• Trīs atbildīgās AI pīlāri: kā izpildīt Eiropas AI likumu Šis raksts aplūko ētisku AI lietojumu pamatprincipus saskaņā ar jaunajiem Eiropas likumiem Emerce
• Ētiski atbildīgu AI pētnieku apmācība: gadījuma izpēte Akadēmisks pētījums par AI pētnieku apmācību, koncentrējoties uz ētisko atbildību ArXiv