人工智能的伦理训练

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。一种方法是以法律条文和判例为基础训练AI。本文探讨了这一方法，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报告中阐述了此观点。

利用生成对抗网络识别漏洞

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覆盖的情况。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精细调整模型。

伦理训练人工智能的可能性与局限 

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. 规范与价值的有限呈现 法律无法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。仅以法律为训练基础的人工智能，可能会忽视这些微妙但关键的方面。
2. 解读与语境 法律文本通常复杂且易于多种解读。缺乏理解语境的人类能力，人工智能可能难以以伦理负责的方式将法律应用于具体情境。
3. 伦理思维的动态本质 社会规范和价值观不断演变。今天被接受的，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，并非所有合法的行为都是伦理正确的，反之亦然。人工智能必须具备超越法律条文，理解伦理原则精神的能力。

人工智能中的人类规范与价值观的补充策略

要开发真正符合人类伦理的人工智能，需要采取更为整体的方法。

1. 融合文化与社会数据

通过让人工智能接触文学、哲学、艺术和历史，系统能够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，有助于完善人工智能。人类反馈能够带来细微差别，并纠正系统的不足之处。

3. 持续学习与适应

人工智能系统必须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. 透明性与可解释性

确保人工智能决策的透明性和可解释性至关重要。这不仅有助于增强用户信任，也使开发者能够评估伦理考量，并在必要时调整系统。

结论

基于法律条文和判例训练人工智能，是朝着开发具有人类规范和价值理解能力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人工智能，需要多学科的方法。通过将法律与文化、社会及伦理洞见相结合，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人工智能系统。让我们来看看 未来 能够带来

补充资源：

• 人工智能的伦理原则及（非）现行法律规范。 本文探讨了人工智能系统必须满足的伦理要求，以确保其可信赖性。 数据与社会
• 人工智能治理解析：概述人工智能治理如何助力组织内人工智能的伦理与负责任实施。 人工智能人员培训 
• 负责任人工智能的三大支柱：如何遵守欧洲人工智能法规。 本文阐述了根据最新欧洲法规的伦理人工智能应用核心原则。 Emerce
• 伦理责任人工智能研究人员培训：案例研究。 一项关于培养具备伦理责任感的人工智能研究人员的学术研究。 ArXiv