אימון אתי של בינה מלאכותית

בעולם הבינה המלאכותית, אחד האתגרים הגדולים ביותר הוא פיתוח מערכות AI שהן לא רק חכמות, אלא גם פועלות בהתאם לנורמות וערכים אתיים התואמים לאלו של בני אדם. גישה אחת לכך היא אימון AI באמצעות ספרי חוקים ופסיקה כבסיס. מאמר זה בוחן שיטה זו ובוחן אסטרטגיות נוספות ליצירת AI עם נורמות וערכים דמויי אנוש. הצעה זו הוגשה גם על ידי קואליציית ה-AI ההולנדית למשרד המשפטים והביטחון במסגרת נייר אסטרטגיה שכתבנו בהזמנת המשרד.

שימוש ב-GANs לזיהוי פערים

רשתות יריבות יוצרות (GANs) יכולות לשמש ככלי לגילוי הפערים בחקיקה. על ידי יצירת תרחישים שאינם מכוסים על ידי החוקים הקיימים, GANs יכולות לחשוף דילמות אתיות פוטנציאליות או מצבים שלא טופלו. זה מאפשר למפתחים לזהות ולטפל בפערים אלו, ובכך להבטיח של-AI תהיה מערך נתונים אתי שלם יותר ללמוד ממנו. כמובן, אנו זקוקים גם למשפטנים, שופטים, פוליטיקאים ואנשי אתיקה כדי ללטש את המודל.

אפשרויות ומגבלות באימון אתי של בינה מלאכותית 

אף על פי שהאימון על חקיקה מספק נקודת התחלה מוצקה, ישנן מספר שיקולים חשובים:

1. ייצוג מוגבל של ערכים ונורמות חוקים אינם מכסים את כל ההיבטים של האתיקה האנושית. ערכים ונורמות רבים הם תלויי-תרבות ואינם מקובעים במסמכים רשמיים. בינה מלאכותית שאומנה אך ורק על חקיקה עלולה לפספס היבטים עדינים אך מכריעים אלו.
2. פרשנות והקשר טקסטים משפטיים הם לרוב מורכבים ונתונים לפרשנות. ללא היכולת האנושית להבין הקשר, בינה מלאכותית עלולה להתקשות ביישום חוקים על מצבים ספציפיים באופן שהוא אחראי מבחינה אתית.
3. האופי הדינמי של חשיבה אתית נורמות וערכים חברתיים מתפתחים ללא הרף. מה שמקובל היום, עלול להיחשב בלתי מוסרי מחר. לכן, בינה מלאכותית חייבת להיות גמישה וניתנת להתאמה כדי להתמודד עם שינויים אלה.
4. אתיקה מול חוקיות חשוב להכיר בכך שלא כל מה שהוא חוקי הוא בהכרח נכון מבחינה אתית, ולהיפך. לבינה מלאכותית צריכה להיות היכולת להסתכל מעבר לאות הכתובה של החוק ולהבין את רוח העקרונות האתיים.

אסטרטגיות נוספות להטמעת ערכים אנושיים ב-AI

כדי לפתח AI שמהדהד באמת עם האתיקה האנושית, נדרשת גישה הוליסטית יותר.

1. שילוב נתונים תרבותיים וחברתיים

על ידי חשיפת ה-AI לספרות, פילוסופיה, אמנות והיסטוריה, המערכת יכולה לרכוש הבנה עמוקה יותר של המצב האנושי ומורכבותם של סוגיות אתיות.

2. אינטראקציה ומשוב אנושי

מעורבות מומחים מתחומי האתיקה, הפסיכולוגיה והסוציולוגיה בתהליך האימון יכולה לסייע בזיקוק ה-AI. משוב אנושי יכול להבטיח ניואנסים ולתקן היכן שהמערכת לוקה בחסר.

3. למידה והתאמה מתמשכת

מערכות בינה מלאכותית צריכות להיות מתוכננות ללמוד ממידע חדש ולהסתגל לנורמות וערכים משתנים. הדבר דורש תשתית המאפשרת עדכונים ואימון מחדש מתמשכים.

4. שקיפות והסברתיות

חיוני שהחלטות הבינה המלאכותית יהיו שקופות וניתנות להסבר. זה לא רק מקל על אמון המשתמשים, אלא גם מאפשר למפתחים להעריך שיקולים אתיים ולכוונן את המערכת במידת הצורך.

סיכום

אימון בינה מלאכותית על בסיס ספרי חוקים ופסיקה הוא צעד בעל ערך לקראת פיתוח מערכות בעלות הבנה של נורמות וערכים אנושיים. עם זאת, כדי ליצור בינה מלאכותית שתפעל באמת באופן אתי בדומה לבני אדם, נדרשת גישה רב-תחומית. על ידי שילוב חקיקה עם תובנות תרבותיות, חברתיות ואתיות, ושילוב מומחיות אנושית בתהליך האימון, נוכל לפתח מערכות בינה מלאכותית שהן לא רק חכמות, אלא גם בעלות חוכמה ואמפתיה. בואו נראה מה ה עתיד יכול להביא

מקורות נוספים:

• עקרונות אתיים וכללים משפטיים (קיימים ולא קיימים) עבור בינה מלאכותית. מאמר זה דן בדרישות האתיות שעל מערכות בינה מלאכותית לעמוד בהן כדי להיות אמינות. נתונים וחברה
• ממשל בינה מלאכותית מוסבר: סקירה של האופן שבו ממשל בינה מלאכותית יכול לתרום ליישום אתי ומבוקר של בינה מלאכותית בתוך ארגונים. הכשרת צוות 
• שלושת עמודי התווך של בינה מלאכותית אחראית: כיצד לעמוד בחוק הבינה המלאכותית האירופי. מאמר זה דן בעקרונות הליבה של יישומי בינה מלאכותית אתיים בהתאם לחקיקה האירופית החדשה. Emerce
• Training Ethically Responsible AI Researchers: a Case Study. מחקר אקדמי על הכשרת חוקרי בינה מלאכותית עם דגש על אחריות אתית. ArXiv