Etisk träning av artificiell intelligens

Inom artificiell intelligens är en av de största utmaningarna att utveckla AI-system som inte bara är intelligenta utan också agerar i enlighet med etiska normer och värderingar som överensstämmer med mänskliga. Ett sätt att uppnå 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 även framfört detta förslag å den nederländska AI-koalitionens vägnar till Justitie- och Säkerhetsministeriet i ett strategidokument som vi skrev på uppdrag av ministeriet.

Använda GAN:er för att Identifiera Luckor

Generative Adversarial Networks (GAN:er) kan fungera som ett verktyg för att upptäcka luckor i lagstiftningen. Genom att generera scenarier som faller utanför befintliga lagar kan GAN:er belysa potentiella 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 datamängd att lära sig av. Naturligtvis behöver vi också jurister, domare, politiker och etiker för att finjustera modellen.

Möjligheter och begränsningar med etisk AI-träning 

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

1. Begränsad Återspegling av Normer och Värderingar Lagar täcker inte alla aspekter av mänsklig etik. Många normer och värderingar är kulturellt betingade och inte fastställda i officiella dokument. En AI som enbart tränats på lagstiftning kan missa dessa subtila men avgörande aspekter.
2. Tolkning & Kontext Juridiska texter är ofta komplexa och föremål för tolkning. Utan den mänskliga förmågan att förstå sammanhang kan en AI ha svårt att tillämpa lagar på specifika situationer på ett etiskt försvarbart sätt.
3. Etiskt Tänkandes Dynamik Samhällets normer och värderingar utvecklas ständigt. Det som är acceptabelt idag kan betraktas som oetiskt imorgon. En AI måste därför vara flexibel och anpassningsbar för att hantera dessa förändringar.
4. Etik vs. Laglighet 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 Värderingar i AI

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

1. Integration av data

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

2. Mänsklig interaktion

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

3. Fortsatt Lärande

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 krävs ett tvärvetenskapligt angreppssätt. Genom att kombinera lagstiftning med kulturell, social och etisk insikt, och genom att integrera mänsklig expertis i träningsprocessen, kan vi utveckla AI-system som inte bara är intelligenta utan också kloka och empatiska. Låt oss se vad framtid kan medföra

Ytterligare resurser:

• Etiska principer och (icke-)existerande juridiska regler för AI. Denna artikel diskuterar de etiska krav som AI-system måste uppfylla för att vara pålitliga. Data och Samhälle
• AI-styrning förklarad: En översikt över hur AI-styrning kan bidra till etisk och ansvarsfull implementering av AI inom organisationer. AI-utbildning 
• De tre pelarna för ansvarsfull AI: hur man uppfyller EU:s AI-lag. Denna artikel behandlar kärnprinciperna för etiska AI-tillämpningar enligt den nya europeiska lagstiftningen. Emerce
• Utbildning av etiskt ansvarsfulla AI-forskare: en fallstudie. En akademisk studie om utbildning av AI-forskare med fokus på etiskt ansvar. ArXiv