Dirbtinio intelekto etinis mokymas

Dirbtinio intelekto pasaulyje vienas didžiausių iššūkių yra kurti DI sistemas, kurios būtų ne tik protingos, bet ir veiktų pagal žmogaus etikos normas ir vertybes. Vienas iš būdų tai pasiekti yra mokyti DI, naudojant įstatymų knygas ir jurisprudenciją kaip pagrindą. Šiame straipsnyje nagrinėjamas šis metodas ir aptariamos papildomos strategijos, kaip sukurti DI, turinčią žmogaus vertybes atspindinčias normas. Šį pasiūlymą aš taip pat pateikiau Nyderlandų DI koalicijos vardu Teisingumo ir saugumo ministerijai strateginiame dokumente, kurį parengėme ministerijos užsakymu.

GAN naudojimas spragoms nustatyti

Generatyviniai priešiški tinklai (GAN) gali būti naudojami kaip priemonė atskleisti teisės aktų spragas. Generuodami scenarijus, kurie nepatenka į esamus įstatymus, GAN gali išryškinti galimas etines dilemas ar nenumatytas situacijas. Tai leidžia kūrėjams nustatyti ir pašalinti šias spragas, taip užtikrinant, kad DI turėtų išsamesnį etinių duomenų rinkinį, iš kurio galėtų mokytis. Žinoma, modeliui tobulinti mums taip pat reikės teisininkų, teisėjų, politikų ir etikos specialistų.

Dirbtinio intelekto etinio mokymo galimybės ir apribojimai 

Nors mokymas remiantis teisės aktais suteikia tvirtą atspirties tašką, reikia atsižvelgti į keletą svarbių dalykų:

1. Ribotas standartų ir vertybių atspindys Įstatymai neapima visų žmogaus etikos aspektų. Daugelis standartų ir vertybių yra kultūriškai nulemti ir neužfiksuoti oficialiuose dokumentuose. Dirbtinis intelektas, apmokytas tik remiantis teisės aktais, gali praleisti šiuos subtilius, bet esminius aspektus.
2. Interpretacija ir kontekstas Teisiniai tekstai dažnai yra sudėtingi ir priklausomi nuo interpretacijos. Be žmogaus gebėjimo suprasti kontekstą, dirbtinis intelektas gali sunkiai taikyti įstatymus konkrečiose situacijose taip, kad tai būtų etiška.
3. Etiško mąstymo dinaminis pobūdis Visuomenės normos ir vertybės nuolat kinta. Tai, kas šiandien priimtina, rytoj gali būti laikoma neetiška. Todėl dirbtinis intelektas turi būti lankstus ir pritaikomas, kad galėtų susidoroti su šiais pokyčiais.
4. Etika prieš teisėtumą Svarbu pripažinti, kad ne viskas, kas legalu, yra etiška, ir atvirkščiai. Dirbtinis intelektas turi gebėti pažvelgti toliau už įstatymo raidės ir suprasti etinių principų dvasią.

Papildomos strategijos, skirtos žmogaus standartams ir vertybėms dirbtinio intelekto srityje

Norint sukurti dirbtinį intelektą, kuris iš tiesų atitiktų žmogaus etiką, reikalingas holistinis požiūris.

1. Kultūrinių ir socialinių duomenų integravimas

Suteikus dirbtiniam intelektui prieigą prie literatūros, filosofijos, meno ir istorijos, sistema gali giliau suprasti žmogaus būklę ir etinių klausimų sudėtingumą.

2. Žmogaus sąveika ir grįžtamasis ryšys

Įtraukimas etikos, psichologijos ir sociologijos ekspertų į mokymo procesą gali padėti patobulinti dirbtinį intelektą. Žmogaus grįžtamasis ryšys gali suteikti niuansų ir ištaisyti sistemos trūkumus.

3. Tęstinis mokymasis ir pritaikymas

Dirbtinio intelekto (DI) sistemos turi būti kuriamos taip, kad jos galėtų mokytis iš naujos informacijos ir prisitaikyti prie kintančių normų bei vertybių. Tam reikalinga infrastruktūra, leidžianti nuolat atnaujinti ir perapmokyti sistemą.

4. Skaidrumas ir paaiškinamumas

Labai svarbu, kad DI priimami sprendimai būtų skaidrūs ir paaiškinami. Tai ne tik palengvina vartotojų pasitikėjimą, bet ir leidžia kūrėjams įvertinti etinius aspektus bei prireikus pakoreguoti sistemą.

Išvada

DI apmokymas, pagrįstas įstatymų kodeksais ir teismų praktika, yra vertingas žingsnis kuriant sistemas, suprantančias žmogaus normas ir vertybes. Tačiau, norint sukurti DI, kuris iš tikrųjų veiktų etiškai taip, kaip žmonės, reikalingas tarpdisciplininis požiūris. Sujungiant teisės aktus su kultūrinėmis, socialinėmis ir etinėmis įžvalgomis bei integruojant žmogaus patirtį į mokymo procesą, galime kurti DI sistemas, kurios yra ne tik protingos, bet ir išmintingos bei empatiškos. Pažiūrėkime, ką ateitis gali atnešti

Papildomi šaltiniai:

• Etiški principai ir (ne)egzistuojančios teisinės nuostatos dėl DI. Šiame straipsnyje aptariami etiniai reikalavimai, kuriuos turi atitikti dirbtinio intelekto sistemos, kad būtų patikimos. Duomenys ir visuomenė
• DI valdymas paaiškintas: Apžvalga, kaip DI valdymas gali prisidėti prie etiško ir atsakingo DI diegimo organizacijose. DI personalo mokymai 
• Trys atsakingo DI ramsčiai: kaip laikytis Europos DI įstatymo. Šiame straipsnyje aptariami etiško dirbtinio intelekto (DI) taikymo pagrindiniai principai pagal naujus Europos teisės aktus. Emerce
• Etikos požiūriu atsakingų dirbtinio intelekto tyrėjų mokymas: atvejų analizė. Akademinis tyrimas apie DI tyrėjų rengimą, sutelkiant dėmesį į etinę atsakomybę. ArXiv