Etično usposabljanje umetne inteligence

V svetu umetne inteligence je eden največjih izzivov razvoj sistemov UI, ki niso le inteligentni, ampak delujejo tudi v skladu z etičnimi normami in vrednotami, ki ustrezajo človeškim. Eden od pristopov k temu je usposabljanje UI z uporabo zakonikov in sodne prakse kot osnove. Ta članek raziskuje to metodo in preučuje dodatne strategije za ustvarjanje UI s človeškimi normami in vrednotami. To predlog sem podal tudi v imenu nizozemske koalicije za UI nizozemskemu Ministrstvu za pravosodje in varnost v strateškem dokumentu, ki smo ga pripravili po naročilu ministrstva.

Uporaba GAN-ov za prepoznavanje vrzeli

Generativni nasprotniški sistemi (GAN-i) lahko služijo kot orodje za odkrivanje vrzeli v zakonodaji. Z generiranjem scenarijev, ki presegajo obstoječe zakone, lahko GAN-i razkrijejo morebitne etične dileme ali neobravnavane situacije. To razvijalcem omogoča, da te vrzeli prepoznajo in jih naslovijo, s čimer ima UI na voljo popolnejši etični nabor podatkov za učenje. Seveda pa potrebujemo tudi pravnike, sodnike, politike in etike, da model izpopolnimo.

Možnosti in omejitve etičnega usposabljanja umetne inteligence 

Medtem ko usposabljanje na podlagi zakonodaje ponuja trdno izhodišče, obstajajo nekatere pomembne številke:

1. Omejena predstavitev norm in vrednot Zakoni ne pokrivajo vseh vidikov človeške etike. Številne norme in vrednote so kulturno določene in niso zapisane v uradnih dokumentih. Umetna inteligenca, ki je usposobljena izključno na podlagi zakonodaje, lahko te subtilne, a ključne vidike spregleda.
2. Interpretacija in kontekst Pravna besedila so pogosto zapletena in odvisna od interpretacije. Brez človeške sposobnosti razumevanja konteksta se lahko umetna inteligenca pri etično odgovorni uporabi zakonov v specifičnih situacijah znajde v težavah.
3. Dinamična narava etičnega razmišljanja Družbene norme in vrednote se nenehno razvijajo. Kar je danes sprejemljivo, se lahko jutri šteje za neetično. Umetna inteligenca mora biti torej prilagodljiva in sposobna obravnavati te spremembe.
4. Etika proti zakonitosti Pomembno je priznati, da ni vse, kar je zakonito, etično pravilno, in obratno. Umetna inteligenca mora imeti sposobnost pogledati dlje od črke zakona in razumeti duh etičnih načel.

Dodatne strategije za človeške norme in vrednote v umetni inteligenci

Za razvoj umetne inteligence, ki bi resnično odmevala s človeško etiko, je potreben bolj celosten pristop.

1. Integracija kulturnih in družbenih podatkov

Z izpostavitvijo umetne inteligence literaturi, filozofiji, umetnosti in zgodovini lahko sistem pridobi globlji vpogled v človeško stanje in zapletenost etičnih vprašanj.

2. Človeška interakcija in povratne informacije

Vključitev strokovnjakov s področja etike, psihologije in sociologije v proces usposabljanja lahko pomaga pri izpopolnjevanju umetne inteligence. Človeške povratne informacije lahko zagotovijo nianse in popravijo, kjer sistem zaostaja.

3. Nadaljnje učenje in prilagajanje

Sisteme umetne inteligence je treba zasnovati tako, da se učijo iz novih informacij in se prilagajajo spreminjajočim se normam in vrednotam. To zahteva infrastrukturo, ki omogoča stalne posodobitve in ponovno usposabljanje.

4. Preglednost in razložljivost

Ključnega pomena je, da so odločitve umetne inteligence pregledne in razložljive. To ne le olajša zaupanje uporabnikov, temveč tudi omogoča razvijalcem, da ocenijo etične vidike in po potrebi sistem popravijo.

Zaključek

Usposabljanje umetne inteligence na podlagi zakonikov in sodne prakse je dragocen korak k razvoju sistemov z razumevanjem človeških norm in vrednot. Vendar pa je za ustvarjanje umetne inteligence, ki resnično deluje etično na način, podoben človeku, potrebna multidisciplinarna pristopnost. Z združevanjem zakonodaje s kulturnimi, socialnimi in etičnimi vpogledi ter z vključevanjem človeške strokovnosti v proces usposabljanja lahko razvijamo sisteme umetne inteligence, ki niso le inteligentni, ampak tudi modri in empatični. Poglejmo, kaj prihodnost lahko prinesejo

Dodatni viri:

• Etična načela in (ne)obstoječa pravna pravila za UI. Ta članek obravnava etične zahteve, ki jih morajo izpolnjevati sistemi umetne inteligence, da so zanesljivi. Podatki in družba
• Pojasnjen AI Governance: Pregled, kako lahko upravljanje UI prispeva k etični in odgovorni uvedbi UI v organizacijah.  Usposabljanje osebja za UI  
• Trije stebri odgovorne AI: kako izpolniti zahteve evropskega zakona o AI. Ta članek obravnava temeljna načela etične uporabe AI v skladu z novo evropsko zakonodajo. Emerce
• Usposabljanje etično odgovornih raziskovalcev umetne inteligence: študija primera. Akademska študija o izobraževanju raziskovalcev AI s poudarkom na etični odgovornosti. ArXiv