Этические аспекты обучения искусственного интеллекта

В мире искусственного интеллекта одной из самых больших проблем является разработка систем ИИ, которые не только интеллектуальны, но и действуют в соответствии с этическими нормами и ценностями, соответствующими человеческим. Один из подходов к этому — обучение ИИ с использованием правовых кодексов и прецедентного права в качестве основы. В этой статье исследуется этот метод и рассматриваются дополнительные стратегии для создания ИИ с человеческими нормами и ценностями. Я также сделал это предложение от имени Голландской коалиции ИИ Министерству юстиции и безопасности в стратегическом документе, который мы написали по поручению министерства.

Использование GAN для выявления пробелов

Генеративно-состязательные сети (GAN) могут служить инструментом для выявления пробелов в законодательстве. Генерируя сценарии, выходящие за рамки существующих законов, GAN могут выявить возможные этические дилеммы или неурегулированные ситуации. Это позволяет разработчикам выявлять и устранять эти пробелы, предоставляя ИИ более полный этический набор данных для обучения. Конечно, нам также нужны юристы, судьи, политики и этики, чтобы доработать модель.

Возможности и ограничения этического обучения ИИ

Хотя обучение на законодательстве является прочной отправной точкой, есть несколько важных соображений:

1. Ограниченное представление норм и ценностей Законы не охватывают все аспекты человеческой этики. Многие нормы и ценности культурно обусловлены и не закреплены в официальных документах. ИИ, обученный исключительно на законодательстве, может упустить эти тонкие, но важные аспекты.
2. Интерпретация и контекст Юридические тексты часто сложны и подлежат интерпретации. Без человеческой способности понимать контекст ИИ может испытывать трудности с применением законов к конкретным ситуациям этически ответственным образом.
3. Динамический характер этического мышления Общественные нормы и ценности постоянно развиваются. То, что сегодня приемлемо, завтра может считаться неэтичным. Поэтому ИИ должен быть гибким и адаптируемым, чтобы справляться с этими изменениями.
4. Этика против законности Важно признать, что не все, что законно, этически правильно, и наоборот. ИИ должен быть способен смотреть дальше буквы закона и понимать дух этических принципов.

Дополнительные стратегии для человеческих норм и ценностей в ИИ

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

1. Интеграция культурных и социальных данных

Позволяя ИИ изучать литературу, философию, искусство и историю, система может получить более глубокое понимание человеческого состояния и сложности этических вопросов.

2. Человеческое взаимодействие и обратная связь

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

3. Непрерывное обучение и адаптация

Системы ИИ должны быть разработаны для обучения на новой информации и адаптации к изменяющимся нормам и ценностям. Это требует инфраструктуры, которая позволяет постоянно обновлять и переобучать.

4. Прозрачность и объяснимость

Крайне важно, чтобы решения ИИ были прозрачными и объяснимыми. Это не только способствует доверию пользователей, но и позволяет разработчикам оценивать этические соображения и корректировать систему по мере необходимости.

Заключение

Обучение ИИ на основе правовых кодексов и прецедентного права является ценным шагом к разработке систем, понимающих человеческие нормы и ценности. Однако для создания ИИ, который действительно действует этически так же, как люди, необходим междисциплинарный подход. Объединяя законодательство с культурными, социальными и этическими знаниями и интегрируя человеческий опыт в процесс обучения, мы можем разрабатывать системы ИИ, которые не только интеллектуальны, но и мудры и эмпатичны. Давайте посмотрим, что может принести будущее.

Дополнительные источники:

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