Etyczne szkolenie AI

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest opracowanie systemów AI, które nie tylko są inteligentne, ale także działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi odpowiadającymi tym ludzkim. Jednym z podejść jest trenowanie AI na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa. Ten artykuł bada tę metodę i rozważa dodatkowe strategie tworzenia AI z normami i wartościami zbliżonymi do ludzkich. Sugerowałem to również w imieniu Holenderskiej Koalicji AI do Ministerstwa Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który napisaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN do identyfikacji luk

Generative Adversarial Networks (GAN) mogą służyć jako narzędzie do odkrywania luk w prawie. Generując scenariusze wykraczające poza istniejące przepisy, GAN mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub sytuacje nieobjęte regulacjami. Pozwala to twórcom na identyfikację i rozwiązanie tych luk, dzięki czemu AI ma pełniejszy zestaw danych etycznych do nauki. Oczywiście potrzebujemy również prawników, sędziów, polityków i etyków, aby dopracować model.

Możliwości i ograniczenia etycznego trenowania AI

Chociaż trenowanie na podstawie prawa stanowi solidny punkt wyjścia, istnieje kilka ważnych kwestii do rozważenia:

1. Ograniczone odzwierciedlenie norm i wartości Prawo nie obejmuje wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości jest kulturowo uwarunkowanych i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. AI trenowana wyłącznie na podstawie prawa może nie uchwycić tych subtelnych, ale kluczowych aspektów.
2. Interpretacja i kontekst Teksty prawne są często skomplikowane i podlegają interpretacji. Bez ludzkiej zdolności rozumienia kontekstu AI może mieć trudności z zastosowaniem prawa do konkretnych sytuacji w sposób etycznie odpowiedzialny.
3. Dynamiczny charakter myślenia etycznego Normy i wartości społeczne ciągle się zmieniają. To, co dziś jest akceptowalne, jutro może być uznane za nieetyczne. AI musi być więc elastyczna i zdolna do adaptacji wobec tych zmian.
4. Etyka kontra legalność Ważne jest, aby uznać, że nie wszystko, co jest legalne, jest etyczne i odwrotnie. AI musi mieć zdolność patrzenia poza literalne brzmienie prawa i rozumienia ducha zasad etycznych.

Dodatkowe strategie dla ludzkich norm i wartości w AI

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

1. Integracja danych kulturowych i społecznych

Eksponując AI na literaturę, filozofię, sztukę i historię, system może uzyskać głębsze zrozumienie ludzkiej kondycji i złożoności kwestii etycznych.

2. Interakcja i feedback od ludzi

Zaangażowanie ekspertów z dziedziny etyki, psychologii i socjologii w proces treningowy może pomóc w dopracowaniu AI. Ludzka informacja zwrotna wprowadza niuanse i koryguje tam, gdzie system zawodzi.

3. Ciągłe uczenie się i adaptacja

Systemy AI powinny być zaprojektowane tak, aby uczyć się na podstawie nowych informacji i dostosowywać do zmieniających się norm i wartości. Wymaga to infrastruktury umożliwiającej ciągłe aktualizacje i ponowne trenowanie.

4. Przejrzystość i wyjaśnialność

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

Wnioski

Trenowanie AI na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa to wartościowy krok w kierunku tworzenia systemów rozumiejących ludzkie normy i wartości. Jednak aby stworzyć AI, która naprawdę działa etycznie w sposób porównywalny z ludźmi, potrzebne jest podejście multidyscyplinarne. Łącząc prawo z wglądami kulturowymi, społecznymi i etycznymi oraz integrując ludzką ekspertyzę w proces treningowy, możemy opracować systemy AI, które nie tylko są inteligentne, ale także mądre i empatyczne. Zobaczmy, co może przynieść przyszłość.

Dodatkowe źródła:

• Zasady etyczne i (nie)istniejące przepisy prawne dla AI. Ten artykuł omawia wymagania etyczne, które muszą spełniać systemy AI, aby były wiarygodne. Data en Maatschappij
• Wyjaśnienie zarządzania AI: Przegląd, jak zarządzanie AI może przyczynić się do etycznej i odpowiedzialnej implementacji AI w organizacjach. Aipersoonelstraining
• Trzy filary odpowiedzialnej AI: jak spełnić europejskie prawo AI. Ten artykuł omawia kluczowe zasady etycznych zastosowań AI zgodnie z nowym europejskim prawem. Emerce
• Szkolenie etycznie odpowiedzialnych badaczy AI: studium przypadku. Akademickie badanie dotyczące kształcenia badaczy AI z naciskiem na odpowiedzialność etyczną. ArXiv