Etisk träning av artificiell intelligens

I den artificiella intelligensens värld är en av de största utmaningarna att utveckla AI-system som inte bara är intelligenta, utan också agerar enligt etiska normer och värderingar som överensstämmer med människors. Ett sätt att uppnå detta är att träna AI med lagböcker och rättspraxis som grund. Den här artikeln utforskar denna metod och tittar på kompletterande strategier för att skapa en AI med mänskliga normer och värderingar. Jag har också framfört detta förslag å holländska AI-koalitionen till ministeriet för justitie och säkerhet i ett strategidokument som vi skrev på uppdrag av ministeriet.

Användning av GAN:er för att identifiera luckor

Generative Adversarial Networks (GAN:er) kan här fungera som ett verktyg för att upptäcka luckor i lagstiftningen. Genom att generera scenarier som faller utanför befintliga lagar kan GAN:er belysa potentiella etiska dilemman eller oadresserade situationer. Detta gör det möjligt för utvecklare att identifiera och åtgärda dessa luckor, vilket ger AI:n en mer komplett etisk datamängd att lära sig av. Naturligtvis behöver vi också jurister, domare, politiker och etiker för att finjustera modellen.

Möjligheter och begränsningar med etisk träning av en AI

Även om träning på lagstiftning ger en solid utgångspunkt, finns det några viktiga överväganden:

1. Begränsad representation av normer och värderingar Lagar täcker inte alla aspekter av mänsklig etik. Många normer och värderingar är kulturellt betingade och inte fastställda i officiella dokument. En AI som enbart tränats på lagstiftning kan missa dessa subtila men avgörande aspekter.
2. Tolkning och kontext Juridiska texter är ofta komplexa och föremål för tolkning. Utan den mänskliga förmågan att förstå kontext kan en AI ha svårt att tillämpa lagar på specifika situationer på ett etiskt försvarbart sätt.
3. Etiskt tänkandes dynamiska natur Samhälleliga normer och värderingar utvecklas ständigt. Vad som är acceptabelt idag kan betraktas som oetiskt imorgon. En AI måste därför vara flexibel och anpassningsbar för att hantera dessa förändringar.
4. Etik kontra legalitet Det är viktigt att inse att inte allt som är lagligt är etiskt rätt, och vice versa. En AI måste ha förmågan att se bortom lagens bokstav och förstå andemeningen i etiska principer.

Kompletterande strategier för mänskliga normer och värderingar i AI

För att utveckla en AI som verkligen resonerar med mänsklig etik krävs en mer holistisk strategi.

1. Integration av kulturell och social data

Genom att exponera AI:n för litteratur, filosofi, konst och historia kan systemet få en djupare förståelse för det mänskliga tillståndet och komplexiteten i etiska frågor.

2. Mänsklig interaktion och feedback

Att involvera experter inom etik, psykologi och sociologi i träningsprocessen kan hjälpa till att förfina AI:n. Mänsklig feedback kan ge nyans och korrigera där systemet brister.

3. Kontinuerligt lärande och anpassning

AI-system bör utformas för att lära sig av ny information och anpassa sig till förändrade normer och värderingar. Detta kräver en infrastruktur som möjliggör kontinuerliga uppdateringar och omträning.

4. Transparens och förklarbarhet

Det är avgörande att AI-beslut är transparenta och förklarbara. Detta underlättar inte bara användarnas förtroende, utan gör det också möjligt för utvecklare att utvärdera etiska överväganden och justera systemet vid behov.

Slutsats

Att träna en AI baserat på lagböcker och rättspraxis är ett värdefullt steg mot att utveckla system med en förståelse för mänskliga normer och värderingar. För att skapa en AI som verkligen agerar etiskt på ett sätt som liknar människor krävs dock en multidisciplinär strategi. Genom att kombinera lagstiftning med kulturella, sociala och etiska insikter, samt genom att integrera mänsklig expertis i träningsprocessen, kan vi utveckla AI-system som inte bara är intelligenta, utan också kloka och empatiska. Låt oss se vad framtiden kan erbjuda.

Ytterligare resurser:

• Etiska principer och (icke-)befintliga juridiska regler för AI. Denna artikel diskuterar de etiska krav som AI-system måste uppfylla för att vara pålitliga. Data och samhälle
• AI Governance förklarat: En översikt över hur AI-styrning kan bidra till etisk och ansvarsfull implementering av AI inom organisationer. Aipersoonelstraining 
• De tre pelarna för ansvarsfull AI: hur man följer den europeiska AI-lagen. Denna artikel behandlar kärnprinciperna för etiska AI-tillämpningar enligt den nya europeiska lagstiftningen. Emerce
• Utbildning av etiskt ansvarsfulla AI-forskare: en fallstudie. En akademisk studie om utbildning av AI-forskare med fokus på etiskt ansvar. ArXiv