ხელოვნური ინტელექტის ეთიკური ტრენინგი

ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში ერთ-ერთი ყველაზე დიდი გამოწვევაა ისეთი AI სისტემების შემუშავება, რომლებიც არა მხოლოდ ინტელექტუალურები არიან, არამედ მოქმედებენ ადამიანის ეთიკურ ნორმებთან და ღირებულებებთან შესაბამისობაში. ამის ერთ-ერთი მიდგომაა AI-ის ტრენინგი კანონთა კრებულებისა და სასამართლო პრაქტიკის საფუძველზე. ეს სტატია იკვლევს ამ მეთოდს და განიხილავს დამატებით სტრატეგიებს ადამიანური ნორმებისა და ღირებულებების მქონე AI-ის შესაქმნელად. მე ეს წინადადება ნიდერლანდების AI კოალიციის სახელით წარვადგინე იუსტიციისა და უსაფრთხოების სამინისტროში, სტრატეგიის დოკუმენტში, რომელიც სამინისტროს დაკვეთით დავწერეთ.

GAN-ების გამოყენება ხარვეზების გამოსავლენად

გენერაციული ანტაგონისტური ქსელები (GANs) შეიძლება გამოყენებულ იქნას კანონმდებლობაში არსებული ხარვეზების აღმოსაჩენად. არსებული კანონების მიღმა არსებული სცენარების გენერირებით, GAN-ებს შეუძლიათ გამოავლინონ პოტენციური ეთიკური დილემები ან დაუზუსტებელი სიტუაციები. ეს საშუალებას აძლევს დეველოპერებს ამოიცნონ და გაუმკლავდნენ ამ ხარვეზებს, რითაც AI-ს ექნება უფრო სრულყოფილი ეთიკური მონაცემთა ნაკრები, რომელზეც ის ისწავლის. რა თქმა უნდა, ჩვენ ასევე გვჭირდება იურისტები, მოსამართლეები, პოლიტიკოსები და ეთიკოსები მოდელის დახვეწისთვის.

AI-ის ეთიკური ტრენინგის შესაძლებლობები და შეზღუდვები

მიუხედავად იმისა, რომ კანონმდებლობაზე ტრენინგი მყარ საწყისს იძლევა, არსებობს რამდენიმე მნიშვნელოვანი მოსაზრება:

1. ნორმებისა და ღირებულებების შეზღუდული ასახვა კანონები არ მოიცავს ადამიანის ეთიკის ყველა ასპექტს. ბევრი ნორმა და ღირებულება კულტურულად არის განსაზღვრული და არ არის დაფიქსირებული ოფიციალურ დოკუმენტებში. AI, რომელიც მხოლოდ კანონმდებლობაზეა გაწვრთნილი, შეიძლება გამოტოვოს ეს დახვეწილი, მაგრამ გადამწყვეტი ასპექტები.
2. ინტერპრეტაცია და კონტექსტი იურიდიული ტექსტები ხშირად რთულია და ექვემდებარება ინტერპრეტაციას. ადამიანის კონტექსტის გაგების უნარის გარეშე, AI-ს შეიძლება გაუჭირდეს კანონების გამოყენება კონკრეტულ სიტუაციებში ისე, რომ იყოს ეთიკურად გამართლებული.
3. ეთიკური აზროვნების დინამიური ბუნება საზოგადოებრივი ნორმები და ღირებულებები მუდმივად ვითარდება. ის, რაც დღეს მისაღებია, ხვალ შეიძლება არასწორად ჩაითვალოს. ამიტომ, AI უნდა იყოს მოქნილი და ადაპტირებადი ამ ცვლილებებთან გასამკლავებლად.
4. ეთიკა და კანონიერება მნიშვნელოვანია იმის აღიარება, რომ ყველაფერი, რაც კანონიერია, არ არის ეთიკურად სწორი და პირიქით. AI-ს უნდა ჰქონდეს შესაძლებლობა, გასცდეს კანონის ასოს და გაიგოს ეთიკური პრინციპების სული.

დამატებითი სტრატეგიები ადამიანური ნორმებისა და ღირებულებების AI-ში ინტეგრირებისთვის

იმისათვის, რომ განვავითაროთ AI, რომელიც ნამდვილად შეესაბამება ადამიანის ეთიკას, საჭიროა უფრო ჰოლისტური მიდგომა.

1. კულტურული და სოციალური მონაცემების ინტეგრაცია

AI-ის ლიტერატურის, ფილოსოფიის, ხელოვნებისა და ისტორიის გაცნობით, სისტემას შეუძლია მიიღოს უფრო ღრმა გაგება ადამიანის მდგომარეობისა და ეთიკური საკითხების სირთულეების შესახებ.

2. ადამიანის ინტერაქცია და უკუკავშირი

ეთიკის, ფსიქოლოგიისა და სოციოლოგიის ექსპერტების ჩართვა სასწავლო პროცესში დაგეხმარებათ AI-ის დახვეწაში. ადამიანის უკუკავშირმა შეიძლება უზრუნველყოს ნიუანსი და გამოასწოროს ის, სადაც სისტემა ჩამორჩება.

3. უწყვეტი სწავლა და ადაპტაცია

AI სისტემები უნდა იყოს შემუშავებული ახალი ინფორმაციისგან სასწავლად და ცვალებად ნორმებსა და ღირებულებებთან ადაპტირებისთვის. ეს მოითხოვს ინფრასტრუქტურას, რომელიც იძლევა მუდმივ განახლებებსა და ხელახალ ტრენინგს.

4. გამჭვირვალობა და ახსნადობა

მნიშვნელოვანია, რომ AI-ის გადაწყვეტილებები იყოს გამჭვირვალე და ახსნადი. ეს არა მხოლოდ ამარტივებს მომხმარებელთა ნდობას, არამედ საშუალებას აძლევს დეველოპერებს შეაფასონ ეთიკური მოსაზრებები და საჭიროების შემთხვევაში სისტემა დაარეგულირონ.

დასკვნა

კანონთა კრებულებისა და სასამართლო პრაქტიკის საფუძველზე AI-ის ტრენინგი ღირებული ნაბიჯია ადამიანური ნორმებისა და ღირებულებების გაგების მქონე სისტემების შემუშავებისკენ. თუმცა, იმისათვის, რომ შეიქმნას AI, რომელიც ნამდვილად ეთიკურად მოქმედებს ადამიანებთან შედარებით. ამისათვის საჭიროა მულტიდისციპლინარული მიდგომა. კანონმდებლობის კულტურულ, სოციალურ და ეთიკურ შეხედულებებთან შერწყმით და ადამიანის ექსპერტიზის ინტეგრირებით სასწავლო პროცესში, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ AI სისტემები, რომლებიც არა მხოლოდ ინტელექტუალურები არიან, არამედ ბრძენი და თანამგრძნობი. მოდით ვნახოთ, რას მოიტანს მომავალი

დამატებითი რესურსები:

• ეთიკური პრინციპები და (არ)არსებული სამართლებრივი რეგულაციები AI-სთვის. ეს სტატია განიხილავს ეთიკურ მოთხოვნებს, რომლებსაც AI სისტემებმა უნდა დააკმაყოფილონ სანდოობისთვის. მონაცემები და საზოგადოება
• AI Governance-ის ახსნა: მიმოხილვა იმისა, თუ როგორ შეუძლია AI Governance-ს ხელი შეუწყოს AI-ის ეთიკურ და პასუხისმგებლიან დანერგვას ორგანიზაციებში. Aipersoonelstraining
• პასუხისმგებელი AI-ის სამი საყრდენი: როგორ დავაკმაყოფილოთ ევროპული AI კანონი. ეს სტატია განიხილავს ეთიკური AI აპლიკაციების ძირითად პრინციპებს ახალი ევროპული კანონმდებლობის შესაბამისად. Emerce
• ეთიკურად პასუხისმგებელი AI მკვლევრების ტრენინგი: კეისის კვლევა. აკადემიური კვლევა AI მკვლევრების ტრენინგზე, ეთიკური პასუხისმგებლობის ფოკუსით. ArXiv