Etyczne Trenowanie Sztucznej Inteligencji

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest rozwijanie systemów AI, które są nie tylko inteligentne, ale także działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi zgodnymi z ludzkimi. Jednym z podejść jest trenowanie AI przy użyciu kodeksów prawnych i orzecznictwa jako podstawy. Ten artykuł bada tę metodę i przygląda się dodatkowym strategiom tworzenia AI o ludzkich normach i wartościach. Zaproponowałem również tę sugestię w imieniu holenderskiej koalicji AI Ministerstwu Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który przygotowaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN do Identyfikacji Luk

Generatywne Sieci Przeciwstawne (GAN) mogą służyć jako narzędzie do odkrywania luk w przepisach prawnych. Generując scenariusze wykraczające poza istniejące prawa, sieci GAN mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub nieuregulowane sytuacje. Pozwala to deweloperom na identyfikację i zajęcie się tymi lukami, dzięki czemu AI dysponuje pełniejszym etycznym zbiorem danych do nauki. Oczywiście, do dopracowania modelu potrzebujemy również prawników, sędziów, polityków i etyków.

Możliwości i Ograniczenia Etycznego Trenowania AI 

Chociaż trenowanie na podstawie przepisów prawnych stanowi solidny punkt wyjścia, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii:

1. Ograniczone odzwierciedlenie norm i wartości Prawo nie obejmuje wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości jest uwarunkowanych kulturowo i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. Sztuczna inteligencja szkolona wyłącznie na podstawie przepisów prawa może pominąć te subtelne, lecz kluczowe aspekty.
2. Interpretacja i kontekst Teksty prawne są często złożone i podlegają interpretacji. Bez ludzkiej zdolności rozumienia kontekstu, sztuczna inteligencja może mieć trudności z etycznie odpowiedzialnym stosowaniem prawa w konkretnych sytuacjach.
3. Dynamiczny charakter etyki Normy społeczne i wartości stale ewoluują. To, co jest akceptowalne dzisiaj, jutro może być uznane za nieetyczne. Sztuczna inteligencja musi być zatem elastyczna i adaptowalna, aby radzić sobie z tymi zmianami.
4. Etyka a prawo Należy uznać, że nie wszystko, co jest legalne, jest etycznie słuszne, i odwrotnie. AI musi mieć zdolność wykraczania poza literę prawa i rozumienia ducha zasad etycznych.

Dodatkowe Strategie dla Ludzkich Wartości w AI

Aby opracować AI, która naprawdę rezonuje z ludzką etyką, potrzebne jest bardziej holistyczne podejście.

1. Integracja Danych Kulturowych i Społecznych

Wystawienie AI na działanie literatury, filozofii, sztuki i historii może pomóc systemowi uzyskać głębszy wgląd w kondycję ludzką i złożoność kwestii etycznych.

2. Interakcja i Informacja Zwrotna od Człowieka

Zaangażowanie ekspertów z dziedziny etyki, psychologii i socjologii w proces szkolenia może pomóc w dopracowaniu AI. Informacja zwrotna od ludzi może zapewnić niuanse i korygować tam, gdzie system zawodzi.

Ciągła Nauka

Systemy AI muszą być projektowane tak, aby uczyły się na podstawie nowych informacji i dostosowywały się do zmieniających się norm i wartości. Wymaga to infrastruktury umożliwiającej ciągłe aktualizacje i ponowne szkolenie.

Przejrzystość i Wyjaśnialność

Kluczowe jest, aby decyzje AI były przejrzyste i możliwe do wyjaśnienia. Ułatwia to nie tylko zaufanie użytkowników, ale także pozwala deweloperom oceniać względy etyczne i korygować system w razie potrzeby.

Wnioski

Trenowanie sztucznej inteligencji na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa jest cennym krokiem w kierunku rozwijania systemów rozumiejących ludzkie normy i wartości. Jednakże, aby stworzyć AI, która naprawdę postępuje etycznie w sposób porównywalny do ludzi, potrzebne jest podejście multidyscyplinarne. Łącząc prawodawstwo ze spostrzeżeniami kulturowymi, społecznymi i etycznymi oraz integrując ludzką wiedzę z procesem szkolenia, możemy rozwijać systemy AI, które są nie tylko inteligentne, ale także mądre i empatyczne. Zobaczmy, co przyszłość przynieść

Dodatkowe zasoby:

• Zasady etyczne i (nie)obowiązujące przepisy prawne dotyczące AI. Artykuł ten omawia wymogi etyczne, jakim muszą sprostać systemy AI, aby były godne zaufania. Dane i Społeczeństwo
• Wyjaśnienie AI Governance: Przegląd tego, jak zarządzanie AI może przyczynić się do etycznego i odpowiedzialnego wdrażania AI w organizacjach. Szkolenia AI 
• Trzy filary odpowiedzialnej SI: jak spełnić wymogi europejskiej ustawy o SI. Ten artykuł omawia podstawowe zasady etycznego wdrażania sztucznej inteligencji zgodnie z nowymi przepisami europejskimi. Emerce
• Szkolenie etycznie odpowiedzialnych badaczy AI: studium przypadku. Badanie akademickie dotyczące kształcenia badaczy SI ze szczególnym uwzględnieniem odpowiedzialności etycznej. ArXiv