Etisk trening av kunstig intelligens

I kunstig intelligensens verden er en av de største utfordringene å utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men også handler i samsvar med etiske normer og verdier som stemmer overens 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 tilleggsstrategier for å skape en AI med menneskelignende normer og verdier. Jeg har også kommet med dette forslaget på vegne av den nederlandske AI-koalisjonen til Justis- og sikkerhetsdepartementet i et strategidokument vi skrev på oppdrag fra departementet.

Bruk av GAN-er for å identifisere hull

Generative Adversarial Networks (GAN-er) kan her tjene som et verktøy for å oppdage hull i lovgivningen. Ved å generere scenarier som faller utenfor eksisterende lover, kan GAN-er avdekke mulige etiske dilemmaer eller uadresserte situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og håndtere disse hullene, slik at AI-en har 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 AI

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

1. Begrenset representasjon 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 utelukkende er trent på lovgivning, kan savne 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 ha vanskelig for å anvende lover på spesifikke situasjoner på en måte som er etisk forsvarlig.
3. Dynamisk natur av etisk tenkning Samfunnsnormer og verdier utvikler seg kontinuerlig. Det som er akseptabelt i dag, kan bli ansett som uetisk i morgen. En AI må derfor være fleksibel og tilpasningsdyktig for å håndtere disse endringene.
4. Etikk versus legalitet 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.

Tilleggsstrategier for menneskelige normer og verdier i AI

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

1. Integrering av kulturelle og sosiale data

Ved å eksponere AI-en for litteratur, filosofi, kunst og historie, kan systemet få en dypere innsikt i den menneskelige tilstanden og kompleksiteten i etiske spørsmål.

2. Menneskelig interaksjon og tilbakemelding

Involvering av eksperter innen etikk, psykologi og sosiologi i treningsprosessen kan bidra til å forbedre AI-en. Menneskelig tilbakemelding kan gi 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 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 evaluere etiske hensyn og justere systemet der det er nødvendig.

Konklusjon

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. For å skape en AI som virkelig handler etisk på en måte som ligner mennesker, er imidlertid en tverrfaglig tilnærming nødvendig. 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.

Tilleggskilder:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene som AI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data og samfunn
• AI Governance forklart: En oversikt over hvordan AI-governance kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av AI i organisasjoner. AI-personaltrening
• De tre pilarene i ansvarlig AI: hvordan overholde den europeiske AI-loven. Denne artikkelen behandler kjerneprinsippene for etiske AI-applikasjoner i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. En akademisk studie om opplæring av AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv