Etisk Trening av Kunstig Intelligens

I en verden med kunstig intelligens er en av de største utfordringene å utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men som også handler i tråd med etiske normer og verdier som samsvarer med menneskelige. En tilnærming til dette er å trene AI ved hjelp av lovbøker og rettspraksis som grunnlag. Denne artikkelen utforsker denne metoden og ser på tilleggsstrategier for å skape en AI med menneskelignende normer og verdier. Jeg har også fremmet dette forslaget på vegne av den nederlandske AI-koalisjonen til Justis- og Sikkerhetsdepartementet i et strategidokument vi utarbeidet på oppdrag fra departementet.

Bruk av GAN-er for å Identifisere Hull

Generative Adversarial Networks (GAN-er) kan tjene som et verktøy for å avdekke lovgivningsmessige mangler. Ved å generere scenarier som faller utenfor eksisterende lover, kan GAN-er belyse potensielle etiske dilemmaer eller uadresserte situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og håndtere disse hullene, slik at AI-en får et mer komplett etisk datasett å lære av. Selvfølgelig trenger vi også jurister, dommere, politikere og etikere for å finjustere modellen.

Muligheter og Begrensninger ved Etisk Trening av en AI 

Selv om trening på lovgivning gir et solid utgangspunkt, er det noen viktige hensyn:

1. Begrenset Gjengivelse av Normer og Verdier Lover dekker ikke alle aspekter av menneskelig etikk. Mange normer og verdier er kulturelt betinget og ikke nedfelt i offisielle dokumenter. En AI som utelukkende er trent på lovgivning, kan overse disse subtile, men kritiske aspektene.
2. Tolkning og Kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og gjenstand for tolkning. Uten den menneskelige evnen til å forstå kontekst, kan en AI slite med å anvende lover på spesifikke situasjoner på en etisk forsvarlig måte.
3. Dynamisk Natur av Etisk Tenkning Samfunnsmessige normer og verdier er i kontinuerlig utvikling. Det som er akseptabelt i dag, kan betraktes som uetisk i morgen. En AI må derfor være fleksibel og tilpasningsdyktig for å håndtere disse endringene.
4. Etikk versus lovlighet Det er viktig å anerkjenne at ikke alt som er lovlig er etisk riktig, og omvendt. En KI må ha evnen til å se forbi lovens bokstav og forstå ånden i etiske prinsipper.

Tilleggsstrategier for Menneskelige Normer og Verdier i AI

For å utvikle en AI som virkelig resonnerer med menneskelig etikk, er en mer helhetlig tilnærming nødvendig.

1. Integrering av Kulturelle og Sosiale Data

Ved å eksponere AI-en for litteratur, filosofi, kunst og historie, kan systemet få en dypere forståelse av den menneskelige tilstand og kompleksiteten i etiske spørsmål.

2. Menneskelig Interaksjon og Tilbakemelding

Involvering av eksperter innen etikk, psykologi og sosiologi i treningsprosessen kan bidra til å forbedre AI-en. Menneskelig tilbakemelding kan tilføre nyanse og korrigere der systemet kommer til kort.

3. Kontinuerlig Læring og Tilpasning

AI-systemer må utformes for å lære av ny informasjon og tilpasse seg skiftende normer og verdier. Dette krever en infrastruktur som muliggjør kontinuerlige oppdateringer og omskolering.

4. Transparens og Forklarbarhet

Det er avgjørende at AI-beslutninger er transparente og forklarbare. Dette letter ikke bare brukernes tillit, men gjør det også mulig for utviklere å evaluere etiske vurderinger og justere systemet ved behov.

Konklusjon

Trening av en AI basert på lovbøker og rettspraksis er et verdifullt skritt mot å utvikle systemer med en forståelse av menneskelige normer og verdier. Men for å skape en AI som virkelig handler etisk på en måte som ligner mennesker, kreves en tverrfaglig tilnærming. Ved å kombinere lovgivning med kulturell, sosial og etisk innsikt, og ved å integrere menneskelig ekspertise i treningsprosessen, kan vi utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men også kloke og empatiske. La oss se hva fremtiden kan bringe

Ytterligere ressurser:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for KI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene KI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data og samfunn
• KI-styring forklart: En oversikt over hvordan KI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av KI i organisasjoner. Personalopplæring 
• De tre pilarene for ansvarlig KI: Hvordan oppfylle EUs KI-lov. Denne artikkelen tar for seg kjerne-prinsippene for etiske KI-applikasjoner i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Trening av etisk ansvarlige KI-forskere: En casestudie. En akademisk studie om opplæring av KI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv