伦理化人工智能的训练

在人工智能的世界中，最大的挑战之一是开发不仅智能，而且其行为符合人类道德规范和价值观的人工智能系统。一种实现方法是利用法典和判例法作为基础来训练人工智能。本文探讨了这种方法，并研究了其他策略，以创建具有类人规范和价值观的人工智能。我代表荷兰人工智能联盟，在我们受司法和安全部委托撰写的一份战略文件中，也向该部提出了这一建议。

使用 GAN 识别法律空白

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场景，GAN 可以揭示潜在的伦理困境或未解决的情况。这使得开发人员能够识别并解决这些空白，从而使人工智能拥有更完整的伦理数据集供其学习。当然，我们也需要律师、法官、政治家和伦理学家来完善模型。

道德训练人工智能的可能性与局限性 

尽管基于法律进行训练提供了一个坚实的基础，但仍有一些重要的注意事项：

1. 规范和价值观的局限性体现 法律并未涵盖人类伦理的方方面面。许多规范和价值观是文化决定的，并未记录在官方文件中。仅基于法律法规训练的人工智能可能会忽略这些微妙但至关重要的方面。
2. 解读与背景 法律文本通常复杂且容易产生歧义。如果没有理解上下文的人类能力，人工智能在以合乎道德的方式将法律应用于特定情况时可能会遇到困难。
3. 伦理思维的动态性 社会规范和价值观在不断演变。今天可以接受的事情，明天可能被视为不道德。因此，人工智能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 重要的是要认识到，并非所有合法的事情都是合乎道德的，反之亦然。人工智能必须具备超越法律条文、理解道德原则精髓的能力。

将人类价值观融入人工智能的补充策略

要开发出真正符合人类伦理的AI，需要一种更全面的方法。

1. 整合文化与社会数据

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境况和伦理问题的复杂性。

2. 人机互动与反馈

让伦理学、心理学和社会学专家参与到训练过程中，有助于完善AI。人类的反馈可以提供细微差别，并在系统不足之处进行纠正。

3. 持续学习与适应

人工智能系统必须被设计成能够从新信息中学习，并适应不断变化的规范和价值观。这需要一个支持持续更新和再训练的基础设施。

4. 透明度与可解释性

人工智能的决策必须是透明且可解释的，这一点至关重要。这不仅有助于建立用户的信任，还能使开发人员能够评估伦理考量并在必要时调整系统。

结论

基于法律和判例来训练人工智能是朝着开发具有人类规范和价值观理解的系统迈出的有价值的一步。然而，要创造出在行为上真正符合人类伦理的AI，则需要一种多学科的方法。通过将立法与文化、社会和伦理见解相结合，并将人类专业知识融入培训过程，我们可以开发出不仅智能，而且明智和富有同理心的人工智能系统。让我们看看如何 未来 带来

附加资源：

• 人工智能的伦理原则和（尚不存在的）法律法规。 本文讨论了人工智能系统为确保可靠性必须满足的道德要求。 数据与社会
• AI治理解析：概述人工智能治理如何促进组织内部人工智能的道德和负责任的实施。 人工智能人员培训 
• 负责任AI的三大支柱：如何遵守欧洲AI法案。 本文将探讨根据新的欧洲法规，伦理化AI应用的核心原则。 Emerce
• 培养具有道德责任感的AI研究人员：一个案例研究。 一项关于培养具有伦理责任感的AI研究人员的学术研究。 ArXiv