Etisk trening av kunstig intelligens

I en verden av 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 supplerende strategier 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 Beredskapsdepartementet 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 verktøy for å avdekke mangler 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 håndtere disse hullene, slik at AI-en får et mer komplett etisk datasett å lære av. Selvfølgelig trenger vi også jurister, dommere, politikere og etikere for å finjustere modellen.

Muligheter og begrensninger ved etisk trening av en KI 

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

1. Begrenset visning av normer og verdier Lover dekker ikke alle aspekter ved menneskelig etikk. Mange normer og verdier er kulturelt betinget og ikke nedfelt i offisielle dokumenter. En KI som utelukkende er trent på lovgivning, kan overse disse subtile, men avgjørende aspektene.
2. Tolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og gjenstand for tolkning. Uten den menneskelige evnen til å forstå kontekst, kan en AI slite med å anvende lover på spesifikke situasjoner på en etisk forsvarlig måte.
3. Etisk tenkningens dynamiske natur Samfunnets normer og verdier er i stadig utvikling. Det som er akseptabelt i dag, kan betraktes 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 KI må ha evnen til å se forbi lovens bokstav og forstå ånden i etiske prinsipper.

Supplerende strategier for menneskelige normer og verdier i KI

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 og Tilpasning

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 ny trening.

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 vurdere etiske hensyn og justere systemet ved behov.

Konklusjon

Trening av en AI basert på lovbøker og rettspraksis er et verdifullt skritt mot å utvikle systemer med forståelse for 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 bringe

Tilleggsressurser:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for KI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene KI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data og samfunn
• KI-styring forklart: En oversikt over hvordan AI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av KI i organisasjoner.  Personlig opplæring  
• De tre pilarene for ansvarlig KI: hvordan man oppfyller EUs AI-lov.  Denne artikkelen tar for seg kjerne-prinsippene for etisk KI-bruk i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Trening av etisk ansvarlige AI-forskere: en casestudie. En akademisk studie om opplæring av KI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv