O Treinamento Ético da Inteligência Artificial

No mundo da inteligência artificial, um dos maiores desafios é desenvolver sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas que também ajam de acordo com normas e valores éticos compatíveis com os humanos. Uma abordagem para isso é treinar a IA com base em códigos legais e jurisprudência. Este artigo explora esse método e analisa estratégias complementares para criar uma IA com normas e valores semelhantes aos humanos. Fiz essa sugestão também em nome da Coalizão Holandesa de IA ao Ministério da Justiça e Segurança em um documento estratégico que redigimos por encomenda do ministério.

Uso de GANs para Identificar Lacunas

Redes Generativas Adversariais (GANs) podem servir como uma ferramenta para descobrir lacunas na legislação. Ao gerar cenários que ficam fora das leis existentes, as GANs podem revelar possíveis dilemas éticos ou situações não abordadas. Isso permite que os desenvolvedores identifiquem e tratem essas lacunas, fornecendo ao sistema de IA um conjunto de dados éticos mais completo para aprender. Naturalmente, também precisamos de juristas, juízes, políticos e éticos para aperfeiçoar o modelo.

Possibilidades e Limitações do treino ético de uma IA 

Embora treinar com base na legislação ofereça um ponto de partida sólido, existem algumas considerações importantes:

1. Representação Limitada de Normas e Valores As leis não cobrem todos os aspetos da ética humana. Muitas normas e valores são culturalmente determinados e não estão consignados em documentos oficiais. Uma IA treinada exclusivamente com base na legislação pode perder esses aspetos subtis mas cruciais.
2. Interpretação e Contexto Os textos jurídicos são frequentemente complexos e sujeitos a interpretação. Sem a capacidade humana de compreender o contexto, uma IA pode ter dificuldade em aplicar leis a situações específicas de forma eticamente responsável.
3. Natureza Dinâmica do Pensamento Ético As normas e valores sociais evoluem continuamente. O que hoje é aceitável pode vir a ser considerado antiético amanhã. Uma IA deve, portanto, ser flexível e adaptável para lidar com essas mudanças.
4. Ética versus Legalidade É importante reconhecer que nem tudo o que é legal é eticamente correto, e vice-versa. Uma IA deve ter a capacidade de ir além da letra da lei e compreender o espírito dos princípios éticos.

Estratégias Adicionais para Normas e Valores Humanos na IA

Para desenvolver uma IA que realmente ressoe com a ética humana, é necessária uma abordagem mais holística.

1. Integração de Dados Culturais e Sociais

Ao expor a IA à literatura, filosofia, arte e história, o sistema pode obter uma compreensão mais profunda da condição humana e da complexidade das questões éticas.

2. Interação e Feedback Humanos

Envolver especialistas em ética, psicologia e sociologia no processo de treino pode ajudar a refinar a IA. O feedback humano pode proporcionar nuances e corrigir onde o sistema apresenta deficiências.

3. Aprendizagem Contínua e Adaptação

Os sistemas de IA devem ser projetados para aprender com novas informações e se adaptar a normas e valores em mudança. Isso exige uma infraestrutura que possibilite atualizações contínuas e re-treinamento.

4. Transparência e Explicabilidade

É crucial que as decisões da IA sejam transparentes e explicáveis. Isso não só facilita a confiança dos utilizadores, como também permite aos desenvolvedores avaliar considerações éticas e ajustar o sistema quando necessário.

Conclusão

Treinar uma IA com base em códigos legais e jurisprudência é um passo valioso rumo ao desenvolvimento de sistemas com compreensão das normas e valores humanos. No entanto, para criar uma IA que atue de forma verdadeiramente ética — de maneira comparável aos humanos — é necessária uma abordagem multidisciplinar. Ao combinar legislação com percepções culturais, sociais e éticas, e ao integrar expertise humana no processo de treino, podemos desenvolver sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas também sábios e empáticos. Vejamos o que a futuro pode trazer

Recursos adicionais:

• Princípios éticos e regras jurídicas (in)existentes para a IA. Este artigo aborda os requisitos éticos que os sistemas de IA devem cumprir para serem confiáveis. Dados e Sociedade
• Governança de IA explicadaVisão geral de como a governança de IA pode contribuir para a implementação ética e responsável da IA nas organizações. Formação de pessoal em IA 
• As três pilares da IA responsável: como cumprir a lei europeia de IA. Este artigo trata dos princípios fundamentais das aplicações éticas de IA segundo a nova legislação europeia. Emerce
• Formação de Investigadores de IA Eticamente Responsáveis: um Estudo de Caso. Um estudo académico sobre a formação de investigadores em IA com foco na responsabilidade ética. ArXiv