道德地训练人工智能

在人工智能领域，最大的挑战之一是开发不仅智能，而且能够按照与人类相符的伦理规范和价值观行事的AI系统。一种方法是以法律法规和判例作为基础来训练AI。本文探讨了这种方法，并审视了创造具有人类规范和价值观的AI的补充策略。我也曾代表荷兰AI联盟向司法与安全部提出这一建议，并在我们受该部委托撰写的战略文件中进行了阐述。

利用生成对抗网络（GAN）识别漏洞

生成对抗网络（GAN）可以作为发现法律漏洞的工具。通过生成超出现有法律范围的情景，GAN能够揭示潜在的伦理困境或未被处理的情况。这使开发者能够识别并解决这些漏洞，从而为AI提供更完整的伦理数据集进行学习。当然，我们还需要法律专家、法官、政治家和伦理学家来对模型进行细致调整。

伦理训练AI的可能性与局限性

虽然以法律为基础的训练提供了坚实的起点，但仍有一些重要的考虑因素：

1. 规范和价值观的有限体现法律并未涵盖人类伦理的所有方面。许多规范和价值观是文化决定的，未被正式文件记录。仅依赖法律训练的AI可能会忽视这些微妙但关键的方面。
2. 解释与语境法律文本通常复杂且需要解释。没有人类理解语境的能力，AI可能难以以伦理负责的方式将法律应用于具体情境。
3. 伦理思维的动态特性社会规范和价值观不断演变。今天被接受的行为，明天可能被视为不道德。因此，AI必须具备灵活性和适应性以应对这些变化。
4. 伦理与合法性的区别必须认识到，合法的行为不一定是伦理的，反之亦然。AI需要具备超越法律条文，理解伦理原则精神的能力。

赋予AI人类规范和价值观的补充策略

为了开发真正符合人类伦理的AI，需要更全面的方法。

1. 融合文化和社会数据

通过让AI接触文学、哲学、艺术和历史，系统可以更深入地理解人类状况及伦理问题的复杂性。

2. 人类互动与反馈

在训练过程中引入伦理学、心理学和社会学专家，有助于细化AI。人类反馈可以提供细微差别并纠正系统的不足。

3. 持续学习与适应

AI系统应设计为能够从新信息中学习，并适应不断变化的规范和价值观。这需要支持持续更新和再训练的基础设施。

4. 透明性与可解释性

AI决策必须透明且可解释。这不仅有助于赢得用户信任，也使开发者能够评估伦理考量，并在必要时调整系统。

结论

基于法律法规和判例训练AI，是朝着开发理解人类规范和价值观的系统迈出的宝贵一步。然而，要创造真正以类似人类方式进行伦理行为的AI，需要多学科的方法。通过将法律与文化、社会及伦理洞见结合，并将人类专业知识融入训练过程，我们能够开发出不仅智能，而且智慧且富有同理心的AI系统。让我们拭目以待未来会带来什么。

补充资源：

• AI的伦理原则与（不存在的）法律规则。 本文讨论了AI系统必须满足的伦理要求，以确保其可靠性。 Data en Maatschappij
• AI治理解读：概述了AI治理如何促进组织内AI的伦理和负责任实施。 Aipersoonelstraining 
• 负责任AI的三大支柱：如何遵守欧洲AI法规。 本文介绍了根据新欧洲法规的伦理AI应用核心原则。 Emerce
• 伦理责任AI研究人员培训：案例研究。 一项关于培养注重伦理责任的AI研究人员的学术研究。 ArXiv