人工智能的伦理训练

在人工智能的世界中，最大的挑战之一是开发出不仅智能，而且其行为符合人类道德规范和价值观的人工智能系统。实现这一目标的一种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，并研究了创建具有类人规范和价值观的人工智能的其他策略。我曾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，向该部提出了这一建议。

使用生成对抗网络（GAN）识别法律空白

生成对抗网络（GAN）可作为发现立法漏洞的工具。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被涵盖的情况。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。

伦理训练人工智能的可能性与局限性 

尽管基于立法进行训练提供了一个坚实起点，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。仅根据法律进行训练的AI可能会忽略这些微妙但至关重要的方面。
2. 解释与背景 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，AI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。人工智能必须有能力超越法律条文，理解道德原则的精神。

超越法律的补充性战略：实现人类价值观

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. 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，系统可以更深入地理解人类状况和伦理问题的复杂性。

2. 人机交互与反馈

让伦理学、心理学和社会学专家参与培训过程，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

人工智能决策的透明性和可解释性至关重要。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

基于法典和判例来训练人工智能是朝着开发出理解人类规范和价值观的系统迈出的有价值的一步。然而，要创造出在行为上真正能与人类相媲美的合乎伦理的人工智能，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，并通过将人类专业知识整合到培训过程中，我们可以开发出不仅智能而且明智和富有同情心的人工智能系统。让我们看看什么 未来 带来

附加资源：

• 人工智能的伦理原则和（现有或不存在的）法律法规。 本文讨论了人工智能系统为实现可靠性必须满足的伦理要求。 数据与社会
• 人工智能治理解析：概述人工智能治理如何有助于组织内部人工智能的伦理和负责任的实施。 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案。 本文讨论了根据新的欧洲立法，道德人工智能应用的核心原则。 Emerce
• 培训合乎道德的AI研究人员：一个案例研究。 一项关于培养人工智能研究人员并侧重于道德责任的学术研究。 ArXiv