Etyczne Trenowanie Sztucznej Inteligencji

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest rozwijanie systemów AI, które nie tylko są inteligentne, ale także działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi zbieżnymi z ludzkimi. Jednym z podejść jest trenowanie AI przy użyciu kodeksów prawnych i orzecznictwa jako podstawy. Ten artykuł bada tę metodę i przygląda się dodatkowym strategiom tworzenia AI o ludzkich normach i wartościach. Przedstawiłem tę sugestię również w imieniu holenderskiej koalicji AI holenderskiemu Ministerstwu Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który przygotowaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN do Identyfikacji Luk

Generatywne Sieci Przeciwstawne (GAN) mogą służyć jako narzędzie do odkrywania luk w przepisach. Generując scenariusze wykraczające poza istniejące prawa, sieci GAN mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub nieuregulowane sytuacje. Pozwala to twórcom na identyfikację i zajęcie się tymi lukami, dzięki czemu AI dysponuje bardziej kompletnym etycznym zbiorem danych do nauki. Oczywiście, potrzebujemy również prawników, sędziów, polityków i etyków, aby dopracować model.

Możliwości i Ograniczenia Etycznego Trenowania AI 

Chociaż trenowanie na podstawie przepisów stanowi solidny punkt wyjścia, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii:

1. Ograniczone Odzwierciedlenie Norm i Wartości Przepisy nie obejmują wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości jest uwarunkowanych kulturowo i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. AI szkolona wyłącznie na podstawie przepisów może pominąć te subtelne, lecz kluczowe aspekty.
2. Interpretacja i Kontekst Teksty prawne są często złożone i podlegają interpretacji. Bez ludzkiej zdolności rozumienia kontekstu, AI może mieć trudności z zastosowaniem przepisów do konkretnych sytuacji w sposób etycznie uzasadniony.
3. Dynamiczny Charakter Myślenia Etycznego Normy i wartości społeczne stale ewoluują. To, co jest akceptowalne dzisiaj, jutro może być uznane za nieetyczne. AI musi być zatem elastyczna i zdolna do adaptacji, aby radzić sobie z tymi zmianami.
4. Etyka kontra Legalność Warto uznać, że nie wszystko, co legalne, jest etycznie poprawne, i odwrotnie. AI musi mieć zdolność wyjścia poza literę prawa i zrozumienia ducha zasad etycznych.

Dodatkowe Strategie dla Ludzkich Norm i Wartości w AI

Aby opracować AI, która autentycznie rezonuje z ludzką etyką, potrzebne jest bardziej holistyczne podejście.

1. Integracja Danych Kulturowych i Społecznych

Wystawiając AI na działanie literatury, filozofii, sztuki i historii, system może zyskać głębsze zrozumienie ludzkiej kondycji i złożoności zagadnień etycznych.

2. Interakcja i Informacja Zwrotna od Człowieka

Zaangażowanie ekspertów z dziedzin etyki, psychologii i socjologii w proces szkoleniowy może pomóc w dopracowaniu AI. Informacja zwrotna od ludzi zapewnia niuanse i koryguje niedociągnięcia systemu.

3. Ciągła Nauka i Adaptacja

Systemy AI powinny być projektowane tak, aby uczyły się na podstawie nowych informacji i dostosowywały do zmieniających się norm i wartości. Wymaga to infrastruktury umożliwiającej stałe aktualizacje i ponowne szkolenie.

4. Przejrzystość i Wyjaślalność

Kluczowe jest, aby decyzje AI były przejrzyste i możliwe do wyjaślenia. Ułatwia to nie tylko zaufanie użytkowników, ale także pozwala twórcom oceniać kwestie etyczne i korygować system w razie potrzeby.

Podsumowanie

Trenowanie AI na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa to cenny krok w kierunku rozwijania systemów rozumiejących ludzkie normy i wartości. Jednakże, aby stworzyć AI, która faktycznie działa etycznie w sposób zbliżony do ludzkiego, potrzebne jest podejście multidyscyplinarne. Poprzez łączenie przepisów z wglądem kulturowym, społecznym i etycznym oraz włączanie ludzkiej ekspertyzy w proces szkoleniowy, możemy opracować systemy AI, które są nie tylko inteligentne, ale także mądre i empatyczne. Zobaczmy, co przyniesie przyszłość przyniesie

Dodatkowe źródła:

• Zasady etyczne i (nie)obowiązujące przepisy prawne dotyczące AI. Ten artykuł omawia wymogi etyczne, którym muszą sprostać systemy AI, aby być godne zaufania. Dane i Społeczeństwo
• Wyjaśnienie Zarządzania AI: Przegląd tego, jak zarządzanie AI może przyczynić się do etycznego i odpowiedzialnego wdrażania AI w organizacjach. Szkolenie Personelu 
• Trzy filary odpowiedzialnej AI: jak spełnić wymogi europejskiej ustawy o sztucznej inteligencji. Artykuł omawia podstawowe zasady etycznego stosowania AI zgodnie z nowymi przepisami europejskimi. Emerce
• Szkolenie Etycznie Odpowiedzialnych Badaczy AI: Studium Przypadku. Badanie akademickie dotyczące szkolenia badaczy AI ze szczególnym uwzględnieniem odpowiedzialności etycznej. ArXiv