A mesterséges intelligencia világában az egyik legnagyobb kihívás olyan MI-rendszerek fejlesztése, amelyek nem csupán intelligensek, hanem az emberi normáknak és értékeknek megfelelő etikai standardok szerint is cselekednek. Ennek egyik megközelítése az MI jogi kódexek és ítélkezési gyakorlat alapján történő képzése. Ez a cikk ezt a módszert vizsgálja, és kiegészítő stratégiákat is áttekint egy emberihez hasonló normákkal és értékekkel rendelkező MI létrehozásához. Ezt a javaslatot a holland MI koalíció nevében a Belügyminisztérium számára is előterjesztettem egy általunk készített stratégiai dokumentumban, amelyet a minisztérium megbízásából írtunk.
GAN-ok (Generatív Adversariális Hálózatok) Használata Hiányosságok Azonosítására
A Generatív Adversariális Hálózatok (GAN-ok) eszközként szolgálhatnak a jogszabályi hiányosságok feltárására. Azáltal, hogy olyan forgatókönyveket generálnak, amelyek a meglévő törvényeken kívül esnek, a GAN-ok rávilágíthatnak a lehetséges etikai dilemmákra vagy a nem kezelt helyzetekre. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy azonosítsák és kezeljék ezeket a hiányosságokat, így az MI egy teljesebb etikai adathalmazból tanulhat. Természetesen szükségünk van jogászokra, bírákra, politikusokra és etikusokra is a modell finomhangolásához.
Bár a jogszabályokon alapuló képzés szilárd kiindulópontot jelent, néhány fontos szempontot figyelembe kell venni:

Ahhoz, hogy olyan mesterséges intelligenciát fejlesszünk, amely valóban rezonál az emberi etikával, holisztikusabb megközelítésre van szükség.
1. Kulturális és társadalmi adatok integrálása
Az MI irodalomnak, filozófiának, művészetnek és történelemnek való kitettsége révén a rendszer mélyebb betekintést nyerhet az emberi létállapotba és az etikai kérdések összetettségébe.
2. Emberi interakció és visszajelzés
Etikai, pszichológiai és szociológiai szakértők bevonása a képzési folyamatba segíthet az MI finomításában. Az emberi visszajelzés árnyaltságot biztosíthat, és korrigálhatja azokat a területeket, ahol a rendszer hiányosságokat mutat.
3. Folyamatos tanulás és alkalmazkodás
A mesterséges intelligencia rendszereket úgy kell megtervezni, hogy új információkból tanuljanak, és alkalmazkodjanak a változó normákhoz és értékekhez. Ehhez olyan infrastruktúrára van szükség, amely lehetővé teszi a folyamatos frissítéseket és az újratanítást.
4. Átláthatóság és magyarázhatóság
Kritikus fontosságú, hogy a mesterséges intelligencia döntései átláthatóak és magyarázhatók legyenek. Ez nemcsak megkönnyíti a felhasználók bizalmát, hanem lehetővé teszi a fejlesztők számára is, hogy értékeljék az etikai megfontolásokat, és szükség esetén korrigálják a rendszert.
A mesterséges intelligencia jogszabályok és ítélkezési gyakorlat alapján történő betanítása értékes lépés az emberi normák és értékek megértésével rendelkező rendszerek fejlesztése felé. Azonban ahhoz, hogy olyan mesterséges intelligenciát hozzunk létre, amely valóban etikusan, emberhez hasonló módon cselekszik. Ehhez multidiszciplináris megközelítésre van szükség. A jogszabályok kulturális, társadalmi és etikai betekintésekkel való kombinálásával, valamint az emberi szakértelem integrálásával a képzési folyamatba, olyan mesterséges intelligencia rendszereket fejleszthetünk, amelyek nemcsak intelligensek, hanem bölcsek és együttérzőek is. Nézzük meg, mit jövő hozhat
Kiegészítő források: