Etisk träning av artificiell intelligens

I artificiell intelligens värld är en av de största utmaningarna att utveckla AI-system som inte bara är intelligenta, utan också agerar enligt etiska normer och värderingar som överensstämmer med mänskliga. Ett tillvägagångssätt för detta är att träna AI med hjälp av lagböcker och rättspraxis som grund. Denna artikel utforskar denna metod och tittar på kompletterande strategier för att skapa en AI med mänskliga normer och värderingar. Jag har också gjort detta förslag på uppdrag av den nederländska AI-koalitionen till justitie- och säkerhetsministeriet i ett strategidokument som vi skrev på uppdrag av ministeriet.

Användning av GAN:er för att identifiera luckor

Generative Adversarial Networks (GAN:er) kan här fungera som ett instrument för att upptäcka luckor i lagstiftningen. Genom att generera scenarier som faller utanför befintliga lagar kan GAN:er avslöja möjliga etiska dilemman eller oadresserade situationer. Detta gör det möjligt för utvecklare att identifiera och åtgärda dessa luckor, vilket ger AI:n en mer komplett etisk dataset att lära sig från. Naturligtvis behöver vi också jurister, domare, politiker och etiker för att finjustera modellen.

Möjligheter och begränsningar med etisk träning av en AI

Även om träning på lagstiftning erbjuder en solid utgångspunkt, finns det några viktiga överväganden:

1. Begränsad representation av normer och värderingar Lagar täcker inte alla aspekter av mänsklig etik. Många normer och värderingar är kulturellt bestämda och inte fastställda i officiella dokument. En AI som enbart tränas på lagstiftning kan missa dessa subtila men avgörande aspekter.
2. Tolkning och kontext Juridiska texter är ofta komplexa och föremål för tolkning. Utan den mänskliga förmågan att förstå kontext kan en AI ha svårt att tillämpa lagar på specifika situationer på ett etiskt ansvarsfullt sätt.
3. Dynamisk natur av etiskt tänkande Samhälleliga normer och värderingar utvecklas ständigt. Vad som är acceptabelt idag kan betraktas som oetiskt imorgon. En AI måste därför vara flexibel och anpassningsbar för att hantera dessa förändringar.
4. Etik kontra legalitet Det är viktigt att inse att inte allt som är lagligt är etiskt korrekt, och vice versa. En AI måste ha förmågan att se bortom lagens bokstav och förstå andan i etiska principer.

Kompletterande strategier för mänskliga normer och värderingar i AI

För att utveckla en AI som verkligen resonerar med mänsklig etik krävs ett mer holistiskt tillvägagångssätt.

1. Integration av kulturell och social data

Genom att exponera AI för litteratur, filosofi, konst och historia kan systemet få en djupare insikt i det mänskliga tillståndet och komplexiteten i etiska frågor.

2. Mänsklig interaktion och feedback

Att involvera experter inom etik, psykologi och sociologi i träningsprocessen kan hjälpa till att förfina AI:n. Mänsklig feedback kan ge nyans och korrigera där systemet brister.

3. Kontinuerlig inlärning och anpassning

AI-system måste utformas för att lära sig av ny information och anpassa sig till förändrade normer och värderingar. Detta kräver en infrastruktur som möjliggör kontinuerliga uppdateringar och omskolning.

4. Transparens och förklarbarhet

Det är avgörande att AI-beslut är transparenta och förklarbara. Detta underlättar inte bara användarnas förtroende, utan gör det också möjligt för utvecklare att utvärdera etiska överväganden och justera systemet vid behov.

Slutsats

Att träna en AI baserat på lagböcker och rättspraxis är ett värdefullt steg mot att utveckla system med en förståelse för mänskliga normer och värderingar. Men för att skapa en AI som verkligen agerar etiskt på ett sätt som liknar människor. För detta krävs ett multidisciplinärt tillvägagångssätt. Genom att kombinera lagstiftning med kulturella, sociala och etiska insikter, och genom att integrera mänsklig expertis i träningsprocessen, kan vi utveckla AI-system som inte bara är intelligenta, utan också visa och empatiska. Låt oss se vad framtiden kan föra med sig.

Ytterligare källor:

• Etiska principer och (icke-)existerande juridiska regler för AI. Denna artikel diskuterar de etiska krav som AI-system måste uppfylla för att vara tillförlitliga. Data och Samhälle
• AI Governance förklaras: En översikt över hur AI-styrning kan bidra till en etisk och ansvarsfull implementering av AI inom organisationer. Aipersoonelstraining
• De tre pelarna för ansvarsfull AI: hur man uppfyller den europeiska AI-lagen. Denna artikel behandlar kärnprinciperna för etiska AI-tillämpningar enligt den nya europeiska lagstiftningen. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. En akademisk studie om utbildning av AI-forskare med fokus på etiskt ansvar. ArXiv