Etisk trening av kunstig intelligens

I verden av kunstig intelligens 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 menneskers. En tilnærming til dette er å trene AI ved hjelp av lovverk og rettspraksis som grunnlag. Denne artikkelen utforsker denne metoden og ser på tilleggstrategier for å skape en AI med menneskelignende normer og verdier. Jeg foreslo også dette på vegne av den nederlandske AI-koalisjonen til Justis- og sikkerhetsdepartementet i et strategipapir vi skrev 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 kaste lys over potensielle etiske dilemmaer eller uadresserte situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og ta tak i 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 på lovverk gir et solid utgangspunkt, er det noen viktige betraktninger:

1. Begrenset framstilling 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 lovverk, kan mangle disse subtile men avgjørende aspektene.
2. Fortolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og gjenstand for fortolkning. Uten den menneskelige evnen 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 Sosiale normer 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.

Ytterligere strategier 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-en for litteratur, filosofi, kunst og historie kan systemet få en dypere forståelse av den menneskelige tilstand og kompleksiteten i etiske problemstillinger.

2. Menneskelig interaksjon og tilbakemelding

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

3. Kontinuerlig læring og tilpasning

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

4. Transparens og forklarbarhet

Det er avgjørende at AI-beslutninger er transparente og forklarbare. Dette fremmer ikke bare brukernes tillit, men gjør det også mulig for utviklere å vurdere etiske hensyn og justere systemet ved behov.

Konklusjon

Å trene en AI basert på lovverk og rettspraksis er et verdifullt skritt 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, er det imidlertid nødvendig med 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 de fremtid kan føre til

Tilleggsressurser:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for KI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene som AI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data og samfunn
• KI-governance forklart: En oversikt over hvordan KI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av KI i organisasjoner. AI-personelopplæring 
• De tre søylene for ansvarlig KI: hvordan overholde den europeiske KI-lovgivningen. Dette artikkelen tar for seg kjerneprinsippene for etiske KI-applikasjoner i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Opplæring av etisk ansvarlige KI-forskere: en casestudie. En vitenskapelig studie om utdanning av KI-forskere med fokus på etisk ansvarlighet. ArXiv