Этичное обучение искусственного интеллекта

В мире искусственного интеллекта одна из самых больших проблем — разработка систем ИИ, которые не только умны, но и действуют в соответствии с этическими нормами и ценностями, соответствующими человеческим. Одним из подходов к этому является обучение ИИ на основе сводов законов и судебной практики. В этой статье рассматривается этот метод и изучаются дополнительные стратегии для создания ИИ с человеческими нормами и ценностями. Я также выдвинул это предложение от имени Голландской коалиции ИИ Министерству юстиции и безопасности в стратегическом документе, который мы подготовили по заказу министерства.

Использование ГАН для выявления пробелов

Генеративно-состязательные сети (ГАН) могут служить инструментом для обнаружения пробелов в законодательстве. Генерируя сценарии, выходящие за рамки существующих законов, ГАН могут выявить потенциальные этические дилеммы или неучтенные ситуации. Это позволяет разработчикам выявлять и устранять эти пробелы, предоставляя ИИ более полный этический набор данных для обучения. Конечно, нам также понадобятся юристы, судьи, политики и специалисты по этике для тонкой настройки модели.

Возможности и ограничения этичного обучения ИИ 

Хотя обучение на законодательстве дает прочную отправную точку, необходимо учитывать несколько важных моментов:

1. Ограниченное отражение норм и ценностей Законы не охватывают все аспекты человеческой этики. Многие нормы и ценности определяются культурой и не закреплены в официальных документах. ИИ, обученный исключительно на законодательстве, может упустить эти тонкие, но критически важные аспекты.
2. Толкование и контекст Юридические тексты часто сложны и допускают толкование. Без человеческой способности понимать контекст ИИ может испытывать трудности с применением законов к конкретным ситуациям этически обоснованным образом.
3. Динамика этического мышления Социальные нормы и ценности постоянно развиваются. То, что приемлемо сегодня, завтра может считаться неэтичным. Следовательно, ИИ должен быть гибким и адаптируемым, чтобы справляться с этими изменениями.
4. Этика против законности Важно признать, что не все законное является этически правильным, и наоборот. ИИ должен иметь возможность смотреть дальше буквы закона и понимать дух этических принципов.

Дополнительные стратегии для внедрения человеческих ценностей в ИИ

Для разработки ИИ, который действительно соответствует человеческой этике, требуется более целостный подход.

1. Интеграция данных

Знакомство ИИ с литературой, философией, искусством и историей может помочь системе глубже понять человеческое состояние и сложность этических вопросов.

2. Обратная связь

Привлечение экспертов в области этики, психологии и социологии к процессу обучения может помочь усовершенствовать ИИ. Человеческая обратная связь может обеспечить необходимую нюансировку и исправить недостатки системы.

3. Постоянное обучение и адаптация

Системы ИИ должны быть спроектированы так, чтобы обучаться на новой информации и адаптироваться к меняющимся нормам и ценностям. Это требует инфраструктуры, которая обеспечивает постоянные обновления и переобучение.

4. Прозрачность и объяснимость

Критически важно, чтобы решения ИИ были прозрачными и объяснимыми. Это не только способствует доверию пользователей, но и позволяет разработчикам оценивать этические аспекты и корректировать систему при необходимости.

Заключение

Обучение ИИ на основе сводов законов и судебной практики — ценный шаг к разработке систем, понимающих человеческие нормы и ценности. Однако, чтобы создать ИИ, который действительно действует этично, подобно человеку, необходим междисциплинарный подход. Сочетая законодательство с культурными, социальными и этическими знаниями, а также интегрируя человеческий опыт в процесс обучения, мы можем разрабатывать системы ИИ, которые будут не только интеллектуальными, но и мудрыми и чуткими. Давайте посмотрим, что... будущее принести

Дополнительные ресурсы:

• Этические принципы и (не)существующие правовые нормы для ИИ. В этой статье рассматриваются этические требования, которым должны соответствовать системы ИИ, чтобы быть надежными. Данные и общество
• Объяснение ИИ-управления: Обзор того, как управление ИИ может способствовать этичному и ответственному внедрению ИИ в организациях. Обучение персонала 
• Три столпа ответственного ИИ: как соответствовать Европейскому закону об ИИ. В этой статье рассматриваются основные принципы этичного применения ИИ в соответствии с новым европейским законодательством. Emerce
• Обучение специалистов по этически ответственным исследованиям в области ИИ: тематическое исследование. Академическое исследование о подготовке исследователей ИИ с акцентом на этическую ответственность. ArXiv