Etyczne trenowanie sztucznej inteligencji

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest tworzenie systemów AI, które są nie tylko inteligentne, ale także działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi zgodnymi z ludzkimi. Jednym z podejść do tego jest trenowanie AI przy użyciu kodeksów prawnych i orzecznictwa jako podstawy. Ten artykuł bada tę metodę i przygląda się dodatkowym strategiom tworzenia AI z ludzkimi normami i wartościami. Złożyłem również tę propozycję w imieniu holenderskiej koalicji AI do Ministerstwa Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który napisaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN-ów do Identyfikacji Luk

Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) mogą służyć jako narzędzie do odkrywania luk w przepisach prawnych. Generując scenariusze, które wykraczają poza istniejące prawa, GAN-y mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub nieuregulowane sytuacje. Pozwala to programistom na identyfikację i rozwiązanie tych luk, zapewniając AI bardziej kompletny zbiór danych etycznych do nauki. Oczywiście potrzebujemy również prawników, sędziów, polityków i etyków, aby dopracować model.

Możliwości i Ograniczenia Etycznego Trenowania AI 

Chociaż trenowanie na podstawie przepisów prawnych stanowi solidny punkt wyjścia, istnieje kilka ważnych kwestii do rozważenia:

1. Ograniczone Odzwierciedlenie Norm i Wartości Prawa nie obejmują wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości jest uwarunkowanych kulturowo i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. AI trenowana wyłącznie na podstawie przepisów prawnych może przeoczyć te subtelne, ale 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 prawnych do konkretnych sytuacji w sposób etycznie uzasadniony.
3. Dynamiczna Natura Myślenia Etycznego Normy i wartości społeczne stale ewoluują. To, co jest akceptowalne dzisiaj, jutro może być uznane za nieetyczne. Dlatego AI musi być elastyczna i adaptacyjna, aby radzić sobie z tymi zmianami.
4. Etyka a Legalność Ważne jest, aby uznać, że nie wszystko, co jest legalne, jest etycznie słuszne i odwrotnie. AI musi mieć zdolność wykraczania poza literę prawa i rozumienia ducha zasad etycznych.

Dodatkowe Strategie dla Ludzkich Norm i Wartości w AI

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

1. Integracja Danych Kulturowych i Społecznych

Poprzez udostępnienie AI literatury, filozofii, sztuki i historii, system może uzyskać głębsze zrozumienie ludzkiej kondycji i złożoności kwestii etycznych.

2. Interakcja i Informacja Zwrotna od Człowieka

Zaangażowanie ekspertów z dziedziny etyki, psychologii i socjologii w proces szkoleniowy może pomóc w dopracowaniu AI. Informacja zwrotna od ludzi może zapewnić niuanse i korekty tam, gdzie system zawodzi.

3. Ciągłe Uczenie się i Dostosowywanie

Systemy AI powinny być projektowane tak, aby uczyć się na podstawie nowych informacji i dostosowywać się do zmieniających się norm i wartości. Wymaga to infrastruktury umożliwiającej ciągłe aktualizacje i ponowne szkolenia.

4. Przejrzystość i Wyjaśnialność

Kluczowe jest, aby decyzje AI były przejrzyste i wyjaśnialne. Ułatwia to nie tylko zaufanie użytkowników, ale także pozwala programistom na ocenę rozważań etycznych i korygowanie systemu w razie potrzeby.

Wnioski

Trenowanie AI na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa jest cennym krokiem w kierunku tworzenia systemów rozumiejących ludzkie normy i wartości. Jednakże, aby stworzyć AI, która naprawdę działa etycznie w sposób porównywalny z ludźmi, potrzebne jest multidyscyplinarne podejście. Łącząc przepisy prawne z wglądami kulturowymi, społecznymi i etycznymi oraz integrując wiedzę ludzką w procesie szkoleniowym, możemy tworzyć systemy AI, które są nie tylko inteligentne, ale także mądre i empatyczne. Zobaczmy, co przyniesie przyszłość

Dodatkowe zasoby:

• Zasady etyczne i (nie)istniejące przepisy prawne dotyczące AI. Ten artykuł omawia wymagania etyczne, które muszą spełniać systemy AI, aby były 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 AI 
• Trzy filary odpowiedzialnej AI: jak spełnić wymogi europejskiego prawa o AI. Ten artykuł omawia kluczowe zasady etycznych zastosowań AI zgodnie z nowym europejskim prawem. Emerce
• Szkolenie etycznie odpowiedzialnych badaczy AI: studium przypadku. Studium akademickie dotyczące szkolenia badaczy AI z naciskiem na odpowiedzialność etyczną. ArXiv