In de wereld van kunstmatige intelligentie is een van de grootste uitdagingen het ontwikkelen van AI-systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook handelen volgens ethische normen en waarden die overeenkomen met die van de mens. Een benadering hiervoor is het trainen van AI met behulp van wetboeken en jurisprudentie als basis. Dit artikel verkent deze methode en kijkt naar aanvullende strategieën om een AI te creëren met mensachtige normen en waarden. Ik heb deze suggestie ook gedaan namens de Nederlandse AI coalitie aan het ministerie van J&V in een strategie paper die we in opdracht van het ministerie hebben geschreven.
Gebruik van GAN’s om Hiaten te Identificeren
Generative Adversarial Networks (GAN’s) kunnen hierbij dienen als een instrument om de lacunes in de wetgeving te ontdekken. Door scenario’s te genereren die buiten de bestaande wetten vallen, kunnen GAN’s mogelijke ethische dilemma’s of ongeadresseerde situaties aan het licht brengen. Dit stelt ontwikkelaars in staat om deze hiaten te identificeren en aan te pakken, waardoor de AI een meer volledige ethische dataset heeft om van te leren. Natuurlijk hebben we ook juristen, rechters, politici en ethici nodig om het model fijn te slijpen
Hoewel het trainen op wetgeving een solide startpunt biedt, zijn er enkele belangrijke overwegingen:

Za razvoj umetne inteligence, ki bi resnično odmevala s človeško etiko, je potreben bolj celosten pristop.
1. Integracija kulturnih in družbenih podatkov
Z izpostavitvijo umetne inteligence literaturi, filozofiji, umetnosti in zgodovini lahko sistem pridobi globlji vpogled v človeško stanje in kompleksnost etičnih vprašanj.
2. Človeška interakcija in povratne informacije
Vključitev strokovnjakov s področja etike, psihologije in sociologije v proces usposabljanja lahko pomaga pri izpopolnjevanju umetne inteligence. Človeške povratne informacije lahko zagotovijo nianse in popravijo, kjer sistem zaostaja.
3. Nadaljnje učenje in prilagajanje
Sisteme umetne inteligence je treba zasnovati tako, da se učijo iz novih informacij in se prilagajajo spreminjajočim se normam in vrednotam. To zahteva infrastrukturo, ki omogoča stalne posodobitve in ponovno usposabljanje.
4. Preglednost in razložljivost
Ključnega pomena je, da so odločitve umetne inteligence pregledne in razložljive. To ne le olajša zaupanje uporabnikov, temveč tudi omogoča razvijalcem, da ocenijo etične vidike in po potrebi sistem popravijo.
Usposabljanje umetne inteligence na podlagi zakonikov in sodne prakse je dragocen korak k razvoju sistemov z razumevanjem človeških norm in vrednot. Vendar pa je za ustvarjanje umetne inteligence, ki resnično deluje etično na način, primerljiv s človeškim, potrebna multidisciplinarna pristop. Z združevanjem zakonodaje s kulturnimi, socialnimi in etičnimi vpogledi ter z vključevanjem človeške strokovnosti v proces usposabljanja lahko razvijamo sisteme umetne inteligence, ki niso le inteligentni, ampak tudi modri in empatični. Poglejmo, kaj prihodnost lahko prinese
Dodatni viri: