Etyczne szkolenie sztucznej inteligencji

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest opracowanie systemów AI, które nie tylko są inteligentne, ale też działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi zgodnymi z wartościami ludzkimi. Jednym z podejść jest trenowanie AI w oparciu o kodeksy prawne i orzecznictwo. Ten artykuł bada tę metodę i przygląda się dodatkowm strategiom tworzenia AI z normami i wartościami zbliżonymi do ludzkich. Taką propozycję przedstawiłem także w imieniu Holenderskiej Koalicji ds. AI ministerstwu Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który przygotowaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN-ów do identyfikacji luk

Generative Adversarial Networks (GAN) mogą służyć jako narzędzie do wykrywania luk w ustawodawstwie. Generując scenariusze wykraczające poza istniejące prawo, GAN-y mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub nieuregulowane sytuacje. Umożliwia to deweloperom zidentyfikowanie i zaadresowanie tych luk, dzięki czemu AI dysponuje bardziej kompletnym zbiorem danych etycznych do nauki. Oczywiście potrzebujemy także prawników, sędziów, polityków i etyków, aby dopracować model.

Możliwości i ograniczenia etycznego szkolenia SI 

Chociaż trenowanie na podstawie ustawodawstwa stanowi solidny punkt wyjścia, istnieje kilka istotnych kwestii do rozważenia:

1. Ograniczone odwzorowanie norm i wartości Prawodawstwo nie obejmuje wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości ma charakter kulturowy i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. SI szkolona wyłącznie na podstawie przepisów może nie uchwycić tych subtelnych, lecz kluczowych aspektów.
2. Interpretacja i kontekst Teksty prawne są często złożone i podlegają interpretacji. Bez ludzkiej zdolności rozumienia kontekstu SI może mieć trudności z zastosowaniem prawa do konkretnych sytuacji w sposób etycznie uzasadniony.
3. Dynamiczny charakter myślenia etycznego Normy i wartości społeczne nieustannie się zmieniają. To, co dziś jest akceptowalne, jutro może być uznane za nieetyczne. SI musi być więc elastyczna i zdolna do adaptacji, by radzić sobie z tymi zmianami.
4. Etyka a legalność Ważne jest uznanie, że nie wszystko, co jest legalne, jest etyczne i odwrotnie. SI powinna mieć zdolność patrzenia poza literę prawa i rozumienia ducha zasad etycznych.

Dodatkowe strategie dla ludzkich norm i wartości w SI

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

1. Integracja danych kulturowych i społecznych

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

2. Interakcja ludzka i sprzężenie zwrotne

Zaangażowanie ekspertów z zakresu etyki, psychologii i socjologii w proces treningowy może pomóc w dopracowaniu AI. Opinie ludzi wprowadzają niuanse i korygują tam, gdzie system zawodzi.

3. Ciągłe uczenie się i adaptacja

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

4. Przejrzystość i wyjaśnialność

Krytyczne jest, aby decyzje AI były przejrzyste i dające się wyjaśnić. Ułatwia to nie tylko budowanie zaufania użytkowników, ale także pozwala deweloperom oceniać kwestie etyczne i korygować system tam, gdzie to konieczne.

Wniosek

Szkolenie AI w oparciu o kodeksy prawne i orzecznictwo jest cennym krokiem w kierunku tworzenia systemów rozumiejących normy i wartości ludzkie. Jednak aby stworzyć AI, która naprawdę postępuje etycznie w sposób porównywalny z człowiekiem, potrzebne jest podejście multidyscyplinarne. Łącząc ustawodawstwo z wglądem kulturowym, społecznym i etycznym oraz integrując wiedzę ekspertów w procesie treningowym, możemy opracować systemy AI, które nie tylko są inteligentne, ale też mądre i empatyczne. Zobaczmy, jakie przyszłość może przynieść

Dodatkowe źródła:

• Zasady etyczne i (nie)istniejące przepisy prawne dotyczące AI. To artykuł omawia wymagania etyczne, jakim powinny odpowiadać systemy SI, aby były godne zaufania. Dane i społeczeństwo
• Wyjaśnienie zarządzania AI: Przegląd tego, jak zarządzanie AI może przyczynić się do etycznego i odpowiedzialnego wdrażania AI w organizacjach. Szkolenie personelu AI 
• Trzy filary odpowiedzialnej AI: jak spełnić wymogi unijnego prawa dotyczącego AI. To artykuł omawia podstawowe zasady etycznych zastosowań AI zgodnie z nowym europejskim prawodawstwem. Emerce
• Szkolenie etycznie odpowiedzialnych badaczy AI: studium przypadku. Studium akademickie dotyczące kształcenia badaczy AI z naciskiem na odpowiedzialność etyczną. ArXiv