Этичное обучение искусственного интеллекта

В мире искусственного интеллекта одна из самых больших проблем – это разработка систем ИИ, которые не только умны, но и действуют в соответствии с этическими нормами и ценностями, соответствующими человеческим. Одним из подходов к этому является обучение ИИ с использованием в качестве основы сводов законов и судебной практики. В этой статье рассматривается этот метод и изучаются дополнительные стратегии для создания ИИ с человеческими нормами и ценностями. Я также выдвинул это предложение от имени Голландской коалиции по ИИ Министерству юстиции и общественной безопасности в стратегическом документе, который мы подготовили по заказу министерства.

Использование ГАН для выявления пробелов

Генеративно-состязательные сети (ГАН) могут служить инструментом для обнаружения пробелов в законодательстве. Генерируя сценарии, выходящие за рамки существующих законов, ГАН могут выявить потенциальные этические дилеммы или нерешенные ситуации. Это позволяет разработчикам выявлять и устранять эти пробелы, благодаря чему у ИИ будет более полный этический набор данных для обучения. Конечно, нам также понадобятся юристы, судьи, политики и специалисты по этике для тонкой настройки модели.

Возможности и ограничения этичного обучения ИИ 

Хотя обучение на законодательстве дает прочную отправную точку, есть несколько важных моментов, которые следует учитывать:

1. Ограниченное представление норм и ценностей Законы не охватывают все аспекты человеческой этики. Многие нормы и ценности определяются культурой и не закреплены в официальных документах. ИИ, обученный исключительно на законодательстве, может упустить эти тонкие, но решающие аспекты.
2. Интерпретация и контекст Юридические тексты часто сложны и подвержены интерпретации. Без человеческой способности понимать контекст ИИ может испытывать трудности с применением законов к конкретным ситуациям этически обоснованным образом.
3. Динамический характер этического мышления Социальные нормы и ценности постоянно развиваются. То, что приемлемо сегодня, завтра может считаться неэтичным. Таким образом, ИИ должен быть гибким и адаптируемым, чтобы справляться с этими изменениями.
4. Этика против законности Важно признать, что не все законное является этически правильным, и наоборот. ИИ должен обладать способностью выходить за рамки буквы закона и понимать дух этических принципов.

Дополнительные стратегии для человеческих норм и ценностей в ИИ

Для разработки ИИ, который действительно резонирует с человеческой этикой, требуется более целостный подход.

1. Интеграция культурных и социальных данных

Обучая ИИ на литературе, философии, искусстве и истории, система может получить более глубокое понимание человеческого состояния и сложности этических вопросов.

2. Взаимодействие с человеком и обратная связь

Привлечение экспертов в области этики, психологии и социологии к процессу обучения может помочь усовершенствовать ИИ. Обратная связь от людей может обеспечить нюансы и исправить те моменты, где система не справляется.

3. Продолжение обучения и адаптации

Системы ИИ должны быть спроектированы таким образом, чтобы они могли обучаться на новой информации и адаптироваться к меняющимся нормам и ценностям. Это требует инфраструктуры, которая обеспечивает постоянные обновления и переобучение.

4. Прозрачность и объяснимость

Критически важно, чтобы решения ИИ были прозрачными и объяснимыми. Это не только способствует доверию пользователей, но и позволяет разработчикам оценивать этические соображения и корректировать систему при необходимости.

Заключение

Обучение ИИ на основе сводов законов и судебной практики — это ценный шаг к разработке систем, понимающих человеческие нормы и ценности. Однако, чтобы создать ИИ, который действительно действует этично, подобно человеку, необходим междисциплинарный подход. Сочетая законодательство с культурными, социальными и этическими знаниями, а также интегрируя человеческий опыт в процесс обучения, мы можем разрабатывать системы ИИ, которые будут не только интеллектуальными, но и мудрыми и чуткими. Давайте посмотрим, что будущее может принести

Дополнительные ресурсы:

• Этические принципы и (не)существующие правовые нормы для ИИ. В этой статье обсуждаются этические требования, которым должны соответствовать системы искусственного интеллекта, чтобы быть надежными. Данные и общество
• Объяснение управления ИИ: Обзор того, как управление ИИ может способствовать этичному и ответственному внедрению ИИ в организациях. Обучение персонала ИИ 
• Три столпа ответственного ИИ: как соответствовать европейскому Закону об ИИ. В этой статье рассматриваются основные принципы этичного применения ИИ в соответствии с новым европейским законодательством. Emerce
• Обучение этически ответственных исследователей ИИ: тематическое исследование. Академическое исследование по обучению исследователей ИИ с акцентом на этическую ответственность. ArXiv