O Treinamento Ético da Inteligência Artificial

No mundo da inteligência artificial, um dos maiores desafios é desenvolver sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas que também ajam de acordo com normas e valores éticos que correspondam aos humanos. Uma abordagem para isso é treinar a IA usando códigos legais e jurisprudência como base. Este artigo explora este método e analisa estratégias adicionais para criar uma IA com normas e valores semelhantes aos humanos. Eu também fiz esta sugestão em nome da coalizão holandesa de IA ao Ministério de Justiça e Segurança em um documento estratégico que escrevemos sob encomenda do ministério.

Uso de GANs para Identificar Lacunas

Redes Adversariais Generativas (GANs) podem servir como um instrumento para descobrir as lacunas na legislação. Ao gerar cenários que estão fora das leis existentes, as GANs podem expor possíveis dilemas éticos ou situações não abordadas. Isso permite que os desenvolvedores identifiquem e resolvam essas lacunas, garantindo que a IA tenha um conjunto de dados éticos mais completo para aprender. Naturalmente, também precisaremos de juristas, juízes, políticos e éticos para refinar o modelo

Possibilidades e Limitações do Treinamento Ético de uma IA 

Embora o treinamento com legislação ofereça um ponto de partida sólido, existem algumas considerações importantes:

1. Representação Limitada de Padrões e Valores Leis não cobrem todos os aspetos da ética humana. Muitos padrões e valores são culturalmente determinados e não estão consagrados em documentos oficiais. Uma IA treinada exclusivamente em legislação pode falhar em captar estes aspetos subtis, mas cruciais.
2. Interpretação e Contexto Textos jurídicos são frequentemente complexos e sujeitos a interpretação. Sem a capacidade humana de compreender o contexto, uma IA pode ter dificuldades em aplicar leis a situações específicas de forma eticamente responsável.
3. Natureza Dinâmica do Pensamento Ético As normas e valores sociais evoluem continuamente. O que é aceitável hoje pode ser considerado antiético amanhã. Portanto, uma IA deve ser flexível e adaptável para lidar com essas mudanças.
4. Ética versus Legalidade É importante reconhecer que nem tudo o que é legal é eticamente correto, e vice-versa. Uma IA deve ter a capacidade de olhar além da letra da lei e compreender o espírito dos princípios éticos.

Estratégias Adicionais para Padrões e Valores Humanos em IA

Para desenvolver uma IA que realmente ressoe com a ética humana, é necessária uma abordagem mais holística.

1. Integração de Dados Culturais e Sociais

Ao expor a IA à literatura, filosofia, arte e história, o sistema pode obter uma compreensão mais profunda da condição humana e da complexidade das questões éticas.

2. Interação Humana e Feedback

O envolvimento de especialistas em ética, psicologia e sociologia no processo de treinamento pode ajudar a refinar a IA. O feedback humano pode fornecer nuances e corrigir onde o sistema falha.

3. Aprendizagem e Adaptação Contínuas

Os sistemas de IA devem ser concebidos para aprender com novas informações e adaptar-se a normas e valores em mudança. Isto exige uma infraestrutura que permita atualizações contínuas e retreinamento.

4. Transparência e Explicabilidade

É crucial que as decisões de IA sejam transparentes e explicáveis. Isto não só facilita a confiança do utilizador, como também permite aos programadores avaliar considerações éticas e ajustar o sistema quando necessário.

Conclusão

Treinar uma IA com base em códigos legais e jurisprudência é um passo valioso no sentido de desenvolver sistemas com uma compreensão das normas e valores humanos. No entanto, para criar uma IA que aja eticamente de uma forma verdadeiramente comparável à humana, é necessária uma abordagem multidisciplinar. Ao combinar legislação com conhecimentos culturais, sociais e éticos, e ao integrar a experiência humana no processo de formação, podemos desenvolver sistemas de IA que não são apenas inteligentes, mas também sábios e empáticos. Vejamos o que a futuro pode trazer

Fontes adicionais:

• Princípios éticos e regras jurídicas (inexistentes) para a IA. Este artigo discute os requisitos éticos que os sistemas de IA devem cumprir para serem confiáveis. Dados e Sociedade
• Governança de IA Explicada: Uma visão geral de como a governança de IA pode contribuir para a implementação ética e responsável da IA dentro das organizações.  Treinamento de Pessoal de IA 
• Os três pilares da IA responsável: como cumprir a Lei de IA europeia. Este artigo aborda os princípios centrais das aplicações éticas de IA de acordo com a nova legislação europeia. Emerce
• Treinando Pesquisadores de IA Eticamente Responsáveis: um Estudo de Caso. Um estudo acadêmico sobre a formação de pesquisadores de IA com foco na responsabilidade ética. ArXiv