Etisk trening av kunstig intelligens

I den kunstige intelligensens verden er en av de største utfordringene å utvikle AI-systemer som ikke bare er intelligente, men også handler i tråd med etiske normer og verdier som samsvarer med menneskers. 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 innenriksdepartementet i et strategidokument vi skrev på oppdrag fra departementet.

Bruk av GAN-er for å Identifisere Hull

Generative Adversarial Networks (GAN-er) kan tjene som et verktøy for å oppdage mangler i lovgivningen. Ved å generere scenarier som faller utenfor eksisterende lover, kan GAN-er avdekke potensielle etiske dilemmaer eller uadresserte situasjoner. Dette gjør det mulig for utviklere å identifisere og adressere 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 Representasjon 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 gå glipp av disse subtile, men avgjørende aspektene.
2. Tolkning og Kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og åpne 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 Samfunnsnormer og verdier utvikler seg kontinuerlig. 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 Legalitet Det er viktig å erkjenne at ikke alt som er lovlig, er etisk riktig, og omvendt. En AI må ha evnen til å se forbi bokstaven i loven 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. Integrasjon av Kulturelle og Sosiale Data

Ved å eksponere AI-en for litteratur, filosofi, kunst og historie, kan systemet få en dypere innsikt i 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 finjustere AI-en. Menneskelig tilbakemelding kan gi nyanser og korrigere der systemet kommer til kort.

3. Kontinuerlig Læring og Tilpasning

AI-systemer må designes for å lære av ny informasjon og tilpasse seg endrede normer og verdier. Dette krever en infrastruktur som muliggjør kontinuerlige oppdateringer og re-trening.

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 hensyn og justere systemet der det er nødvendig.

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. For å skape en AI som virkelig handler etisk på en måte som kan sammenlignes med mennesker, kreves det 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

Tilleggsressurser:

• Etiske prinsipper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikkelen diskuterer de etiske kravene AI-systemer må oppfylle for å være pålitelige. Data og Samfunn
• AI Governance forklart: En oversikt over hvordan AI-styring kan bidra til etisk og ansvarlig implementering av AI i organisasjoner. AI-personaltrening
• De tre pilarene for ansvarlig AI: hvordan oppfylle EUs AI-lov. Denne artikkelen dekker kjernekonseptene for etiske AI-applikasjoner i henhold til den nye europeiske lovgivningen. Emerce
• Trening av Etisk Ansvarlige AI-forskere: en Case Study. En akademisk studie om opplæring av AI-forskere med fokus på etisk ansvar. ArXiv