Etično usposabljanje umetne inteligence

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

Uporaba GAN-ov za prepoznavanje vrzeli

Generativni nasprotniški sistemi (GAN-i) lahko služijo kot orodje za odkrivanje vrzeli v zakonodaji. Z ustvarjanjem scenarijev, ki spadajo zunaj obstoječih zakonov, lahko GAN-i razkrijejo potencialne etične dileme ali neobravnavane situacije. To razvijalcem omogoča, da te vrzeli prepoznajo in jih naslovijo, s čimer AI pridobi popolnejši etični nabor podatkov za učenje. Seveda pa potrebujemo tudi pravnike, sodnike, politike in etike, da model dodelajo.

Možnosti in omejitve etičnega usposabljanja AI 

Čeprav usposabljanje na podlagi zakonodaje ponuja trdno izhodišče, obstajajo nekatere ključne točke, ki jih je treba upoštevati:

1. Omejen prikaz norm in vrednot Zakoni ne pokrivajo vseh vidikov človeške etike. Številne norme in vrednote so kulturno pogojene 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 umetna inteligenca lahko težko etično pravilno uporablja zakone v specifičnih situacijah.
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 zato prilagodljiva in sprejemljiva za te spremembe.
4. Etika proti zakonitosti Pomembno je priznati, da ni vse, kar je zakonito, etično pravilno, in obratno. Umetna inteligenca mora imeti sposobnost, da preseže črko zakona in razume duh etičnih načel.

Dodatne strategije za vključevanje človeških vrednot v AI

Za razvoj umetne inteligence, ki resnično odmeva 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 kompleksnost 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, kadar sistem zaostaja.

3. Nenehno učenje in prilagajanje

Sistemi umetne inteligence morajo biti zasnovani tako, da se učijo iz novih informacij in se prilagajajo spreminjajočim se normam in vrednotam. To zahteva infrastrukturo, ki omogoča nenehne 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, ki razumejo človeške norme in vrednote. Vendar pa je za ustvarjanje umetne inteligence, ki resnično deluje etično na način, primerljiv s človeškim, potrebna multidisciplinarna pristop. Z združevanjem zakonodaje s kulturnimi, socialnimi in etičnimi spoznanji ter z vključevanjem človeške strokovnosti v proces usposabljanja lahko razvijamo sisteme umetne inteligence, ki niso le inteligentni, temveč tudi modri in empatični. Poglejmo, kaj prihodnost prinašati

Dodatni viri:

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