Den etiske treningen av kunstig intelligens

I den kunstige 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 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 fungere som et verktøy for å avdekke hull i lovgivningen. Ved å generere scenarier som ligger utenfor eksisterende lover, kan GAN-er avdekke potensielle etiske dilemmaer eller uadressert situasjoner. Dette gjør utviklere i stand til å identifisere og håndtere disse hullene, slik at AI får et mer komplett etisk datasett å lære fra. Naturligvis trenger vi også jurister, dommere, politikere og etikere for å finjustere modellen.

Muligheter og begrensninger ved etisk trening av en AI 

Selv om opplæring på lovgivning gir et solid utgangspunkt, er det noen viktige betraktninger:

1. Begrenset fremstilling av normer og verdier Lover dekker ikke alle aspekter av menneskelig etikk. Mange normer og verdier er kulturelt bestemte og er ikke fastsatt i offisielle dokumenter. En AI som kun er trent på lovgivning, kan gå glipp av disse subtile, men kritiske aspektene.
2. Tolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og underlagt tolkning. 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 Samfunnsnormer og verdier utvikler seg kontinuerlig. Det som i dag er akseptabelt, kan i morgen bli betraktet som uetisk. 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.

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

2. Menneskelig interaksjon og tilbakemelding

Å involvere eksperter fra etikk, psykologi og sosiologi i treningsprosessen kan bidra til å finpusse AI. 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 nyopplæring.

4. Transparens og forklarbarhet

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

Konklusjon

Opplæring av en AI basert på lovbøker og rettspraksis er et verdifullt steg 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, er 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 vise og empatiske. La oss se hva fremtid 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 og samfunn
• AI-styring forklart: En oversikt over hvordan AI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av AI i organisasjoner. AI-personelltrening 
• De tre pilarene for ansvarlig AI: hvordan overholde den europeiske AI-loven. Denne artikkelen behandler kjerneprinsippene for etisk AI-bruk i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Opplæring av etisk ansvarlige AI-forskere: en casestudie. En akademisk studie om opplæring av AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv