Etisk Trening av AI

I kunstig intelligens-verdenen er en av de største utfordringene å utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men som også handler i samsvar med etiske normer og verdier som samsvarer med menneskets. En tilnærming til dette er å trene AI ved hjelp av lovbøker og rettspraksis som grunnlag. Denne artikkelen utforsker denne metoden og ser på tilleggstrategier for å skape en AI med menneskelignende normer og verdier. Jeg har også fremmet dette forslaget på vegne av den nederlandske AI-koalisjonen til Justis- og sikkerhetsdepartementet i et strategipapir vi har skrevet på oppdrag fra departementet.

Bruk av GAN-er for å identifisere hull

Generative Adversarial Networks (GAN-er) kan tjene som et verktøy for å oppdage hull i lovgivningen. Ved å generere scenarioer som faller utenfor eksisterende lover, kan GAN-er avdekke mulige etiske dilemmaer eller uadressert situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og håndtere disse hullene, slik at AI-en får et mer komplett etisk datasett å lære fra. Selvfølgelig trenger vi også jurister, dommere, politikere og etikere for å finjustere modellen.

Muligheter og begrensninger ved etisk trening av en AI

Selv om trening basert på lovgivning gir et solid utgangspunkt, er det noen viktige hensyn:

1. Begrenset gjengivelse av normer og verdier Lover dekker ikke alle aspekter av menneskelig etikk. Mange normer og verdier er kulturelt betinget og ikke nedfelt i offisielle dokumenter. En AI som kun er trent på lovgivning, kan gå glipp av disse subtile, men viktige aspektene.
2. Fortolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og åpne for tolkning. Uten menneskets evne til å forstå kontekst, kan en AI ha vanskeligheter med å anvende lover på spesifikke situasjoner på en etisk forsvarlig måte.
3. Den dynamiske naturen til etisk tenkning Samfunnets normer og verdier utvikler seg kontinuerlig. Det som er akseptabelt i dag, kan anses som uetisk i morgen. En AI må derfor være fleksibel og tilpasningsdyktig for å håndtere disse endringene.
4. Etikk versus lovlighet Det er viktig å erkjenne at ikke alt som er lovlig, er etisk riktig, og omvendt. En AI må ha evnen til å se utover lovens bokstav og forstå ånden i etiske prinsipper.

Tilleggstrategier for menneskelige normer og verdier i AI

For å utvikle en AI som virkelig resonnerer med menneskelig etikk, kreves en mer helhetlig tilnærming.

1. Integrering av kulturelle og sosiale data

Ved å eksponere AI 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

Å involvere eksperter innen etikk, psykologi og sosiologi i treningsprosessen kan hjelpe med å finjustere AI-en. Menneskelig tilbakemelding kan tilføre nyanser og korrigere der systemet svikter.

3. Kontinuerlig læring og tilpasning

AI-systemer må designes for å lære av ny informasjon og tilpasse seg endrede normer og verdier. Dette krever en infrastruktur som muliggjør kontinuerlige oppdateringer og retrening.

4. Transparens 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 evaluere etiske hensyn og justere systemet der det trengs.

Konklusjon

Å trene en AI basert på lovbøker og rettspraksis er et verdifullt steg mot å utvikle systemer med forståelse for menneskelige normer og verdier. For å skape en AI som virkelig handler etisk på en måte som ligner mennesker, kreves en tverrfaglig tilnærming. Ved å kombinere lovgivning med kulturelle, sosiale og etiske innsikter, 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 hva fremtiden kan bringe.

Tilleggsressurser:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene AI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data en Maatschappij
• AI Governance forklart: En oversikt over hvordan AI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av AI i organisasjoner. Aipersoonelstraining
• De tre søylene for ansvarlig AI: hvordan oppfylle den europeiske AI-loven. Denne artikkelen tar for seg kjerneprinsippene for etiske AI-applikasjoner i henhold til ny europeisk lovgivning. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. En akademisk studie om opplæring av AI-forskere med fokus på etisk ansvarlighet. ArXiv