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，而且其行为符合人类道德规范和价值观的AI系统。一种方法是利用法典和判例法作为基础来训练AI。本文探讨了这种方法，并研究了创建具有类人规范和价值观的AI的补充策略。我还在一份受司法和安全部委托撰写的战略文件中，代表荷兰AI联盟向该部提出了这一建议。

使用GAN识别差距

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差距，从而使AI拥有更完整的伦理数据集进行学习。当然，我们还需要律师、法官、政治家和伦理学家来完善模型。

AI伦理训练的可能性和局限性

尽管基于法律的训练提供了一个坚实的基础，但仍有一些重要的考虑因素：

1. 规范和价值观的有限代表性 法律不能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，并未写入官方文件。仅凭法律训练的AI可能会错过这些微妙但至关重要的方面。
2. 解释和语境 法律文本通常复杂且需要解释。如果缺乏理解语境的人类能力，AI可能难以以符合伦理的方式将法律应用于特定情况。
3. 伦理思维的动态性 社会规范和价值观不断演变。今天可接受的，明天可能被视为不道德。因此，AI必须灵活且适应性强，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伦理上正确的，反之亦然。AI必须能够超越法律条文，理解伦理原则的精神。

AI中人类规范和价值观的补充策略

为了开发真正与人类伦理产生共鸣的AI，需要一种更全面的方法。

1. 文化和社会数据的整合

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

2. 人际互动和反馈

让伦理学、心理学和社会学专家参与训练过程，有助于完善AI。人类反馈可以提供细微差别，并在系统不足时进行纠正。

3. 持续学习和适应

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。这需要一个能够持续更新和再训练的基础设施。

4. 透明度和可解释性

AI决策的透明度和可解释性至关重要。这不仅有助于建立用户信任，还使开发人员能够评估伦理考量并在必要时调整系统。

结论

以法典和判例法为基础训练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，要创建一个真正以与人类相似的方式进行伦理行为的AI，需要一种多学科的方法。通过将法律与文化、社会和伦理洞察相结合，并将人类专业知识整合到训练过程中，我们可以开发出不仅智能，而且明智和富有同情心的AI系统。让我们看看未来会带来什么。

补充资源：

• AI的伦理原则和（不存在的）法律规则。本文讨论了AI系统为可靠而必须满足的伦理要求。数据与社会
• AI治理解释：关于AI治理如何促进AI在组织内伦理和负责任实施的概述。AI人事培训
• 负责任AI的三大支柱：如何遵守欧洲AI法。本文讨论了根据新的欧洲立法，伦理AI应用的核心原则。Emerce
• 伦理负责任AI研究人员的培训：案例研究。一项关于培养AI研究人员并侧重伦理责任的学术研究。ArXiv