Etisk Træning af Kunstig Intelligens

I kunstig intelligens' verden er en af de største udfordringer at udvikle AI-systemer, der ikke blot er intelligente, men som også handler i overensstemmelse med etiske normer og værdier, der matcher menneskets. En tilgang hertil er at træne AI ved hjælp af lovbæger og retspraksis som fundament. Denne artikel udforsker denne metode og ser på supplerende strategier til at skabe en AI med menneskelignende normer og værdier. Jeg fremsatte også dette forslag på vegne af den hollandske AI-koalition til Justitsministeriet i et strategipapir, vi udarbejdede på ministeriets anmodning.

Brug af GAN'er til at Identificere Huller

Generative Adversarial Networks (GAN'er) kan tjene som et instrument til at opdage huller i lovgivningen. Ved at generere scenarier, der falder uden for de eksisterende love, kan GAN'er afdække potentielle etiske dilemmaer eller uadresserede situationer. Dette gør det muligt for udviklere at identificere og adressere disse huller, således at AI'en får et mere komplet etisk datasæt at lære af. Naturligvis har vi også brug for jurister, dommere, politikere og etikere til at finjustere modellen.

Muligheder og Begrænsninger ved Etisk AI-Træning 

Selvom træning på lovgivning giver et solidt udgangspunkt, er der nævneværdige overvejelser:

1. Begrænset Afspejling af Normer og Værdier Love dækker ikke alle aspekter af menneskelig etik. Mange normer og værdier er kulturelt betingede og ikke nedfældt i officielle dokumenter. En AI, der udelukkende er trænet på lovgivning, kan overse disse subtile, men afgørende aspekter.
2. Fortolkning og Kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og åbne for fortolkning. Uden den menneskelige evne til at forstå kontekst kan en AI have besværligt ved at anvende love på specifikke situationer på en etisk forsvarlig måde.
3. Dynamisk Karakter af Etisk Tænkning Samfundsmæssige normer og værdier udvikler sig konstant. Hvad der er acceptabelt i dag, kan betragtes som uetisk i morgen. En AI skal derfor være fleksibel og tilpasningsdygtig for at håndtere disse ændringer.
4. Etik versus Legalitet Det er vigtigt at anerkende, at ikke alt, hvad der er lovligt, er etisk korrekt, og omvendt. En AI skal have evnen til at se ud over lovens bogstav og forstå essensen af etiske principper.

Supplerende Strategier for Menneskelige Normer og Værdier i AI

For at udvikle en AI, der virkelig resonerer med menneskelig etik, er en mere holistisk tilgang nødvendig.

1. Integration af Kulturelle og Sociale Data

Ved at udsætte AI'en for litteratur, filosofi, kunst og historie kan systemet opnå en dybere indsigt i den menneskelige tilstand og kompleksiteten af etiske spørgsmål.

2. Menneskelig Interaktion og Feedback

Inddragelse af eksperter inden for etik, psykologi og sociologi i træningsprocessen kan hjælpe med at forfine AI'en. Menneskelig feedback kan tilføre nuance og korrigere, hvor systemet halter bagefter.

3. Kontinuerlig Læring og Tilpasning

AI-systemer skal designes til at lære af ny information og tilpasse sig skiftende normer og værdier. Dette kræver en infrastruktur, der muliggør løbende opdateringer og genoptræning.

4. Gennemsigtighed og Forklarlighed

Det er afgørende, at AI-beslutninger er gennemsigtige og forklarlige. Dette letter ikke blot brugernes tillid, men giver også udviklere mulighed for at evaluere etiske overvejelser og justere systemet efter behov.

Konklusion

Træning af en AI baseret på lovbæger og retspraksis er et værdifuldt skridt hen imod udvikling af systemer med en forståelse af menneskelige normer og værdier. For at skabe en AI, der reelt handler etisk på en måde, der kan sammenlignes med mennesker, er der dog brug for en tværfaglig tilgang. Ved at kombinere lovgivning med kulturelle, sociale og etiske indsigter og ved at integrere menneskelig ekspertise i træningsprocessen, kan vi udvikle AI-systemer, der ikke blot er intelligente, men også vise og empatiske. Lad os se, hvad fremtiden kan bringe. fremtiden kan bringe

Yderligere Ressourcer:

• Etiske principper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikel diskuterer de etiske krav, som AI-systemer skal opfylde for at være troværdige. Data og Samfund
• AI Styring Forklaret: Et overblik over, hvordan AI-styring kan bidrage til den etiske og ansvarlige implementering af AI i organisationer. Personaletræning 
• De tre søjler i ansvarlig AI: Sådan overholder man EU's AI-lov. Denne artikel behandler kerneprincipperne for etisk AI-anvendelse i henhold til den nye europæiske lovgivning. Emerce
• Uddannelse af Etisk Ansvarlige AI-forskere: Et Casestudie. Et akademisk studie om uddannelse af AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv