I en verden med kunstig intelligens er en av de største utfordringene å utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men som også handler i tråd med etiske normer og verdier som samsvarer med menneskelige. En tilnærming til dette er å trene AI ved hjelp av lovbøker og rettspraksis som grunnlag. Denne artikkelen utforsker denne metoden og ser på tilleggsstrategier for å skape en AI med menneskelignende normer og verdier. Jeg fremmet også dette forslaget på vegne av den nederlandske AI-koalisjonen til Justis- og Sikkerhetsdepartementet i et strategidokument vi utarbeidet på oppdrag fra departementet.
Bruk av GAN-er for å Identifisere Hull
Generative Adversarial Networks (GAN-er) kan tjene som et instrument for å avdekke hull i lovgivningen. Ved å generere scenarier som faller utenfor eksisterende lover, kan GAN-er belyse potensielle etiske dilemmaer eller uadresserte situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og adressere disse hullene, slik at AI-en får et mer komplett etisk datasett å lære av. Naturligvis trenger vi også jurister, dommere, politikere og etikere for å finjustere modellen.
Selv om trening på lovgivning gir et solid utgangspunkt, er det noen viktige hensyn:

For å utvikle en KI som virkelig resonnerer med menneskelig etikk, kreves en mer helhetlig tilnærming.
1. Integrering av kulturelle og sosiale data
Ved å eksponere KI-en for litteratur, filosofi, kunst og historie, kan systemet få en dypere forståelse av den menneskelige tilstand og kompleksiteten i etiske spørsmål.
2. Menneskelig interaksjon og tilbakemelding
Involvering av eksperter innen etikk, psykologi og sosiologi i treningsprosessen kan bidra til å finjustere KI-en. Menneskelig tilbakemelding kan sikre nyanser og korrigere der systemet kommer til kort.
3. Kontinuerlig Læring
AI-systemer må utformes for å lære av ny informasjon og tilpasse seg endrede normer og verdier. Dette krever en infrastruktur som muliggjør kontinuerlige oppdateringer og omskolering.
4. Åpenhet og Forklarbarhet
Det er avgjørende at AI-beslutninger er transparente og forklarbare. Dette letter ikke bare brukernes tillit, men gjør det også mulig for utviklere å vurdere etiske hensyn og justere systemet ved behov.
Trening av en AI basert på lovbøker og rettspraksis er et verdifullt skritt mot å utvikle systemer med en forståelse av menneskelige normer og verdier. Men for å skape en AI som virkelig handler etisk på en måte som ligner mennesker, kreves det en tverrfaglig tilnærming. Ved å kombinere lovgivning med kulturell, sosial og etisk innsikt, og ved å integrere menneskelig ekspertise i treningsprosessen, kan vi utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men også kloke og empatiske. La oss se på hva Fremtid kan levere
Tilleggsressurser: