人工智能的道德训练

在人工智能的世界里，最大的挑战之一是开发不仅智能，而且其行为符合人类道德规范和价值观的人工智能系统。一种实现这一目标的方法是利用法律法规和判例法作为基础来训练人工智能。本文探讨了这种方法，并考察了创造具有类人规范和价值观的人工智能的补充策略。我曾代表荷兰人工智能联盟，在为司法与安全部撰写的一份战略文件中提出了这一建议。

使用 GAN 识别法律空白

生成对抗网络（GAN）可以作为一种工具来发现法律法规中的漏洞。通过生成现有法律之外的场景，GAN 可以揭示潜在的道德困境或未解决的情况。这使得开发人员能够识别和解决这些空白，从而使人工智能拥有更完整的道德数据集来学习。当然，我们也需要律师、法官、政治家和伦理学家来完善模型。

人工智能伦理训练的可能性与局限性

虽然基于法律法规进行训练是一个坚实的起点，但也有一些重要的考虑因素：

1. 规范和价值观的有限体现 法律法规并不涵盖人类道德的各个方面。许多规范和价值观是文化决定的，并未载入官方文件。仅基于法律法规训练的人工智能可能会错过这些微妙但至关重要的方面。
2. 解释与语境 法律文本通常很复杂，并且可以被解释。如果缺乏理解语境的人类能力，人工智能在以符合道德的方式将法律应用于特定情况时可能会遇到困难。
3. 道德思维的动态性 社会规范和价值观在不断演变。今天可接受的行为，明天可能被视为不道德。因此，人工智能必须灵活且适应性强，以应对这些变化。
4. 道德与合法性 重要的是要认识到，并非所有合法的事情都是合乎道德的，反之亦然。人工智能必须有能力超越法律条文，理解道德原则的精神。

人工智能中人类规范和价值观的补充策略

要开发真正符合人类道德的人工智能，需要采取更全面的方法。

1. 整合文化和社会数据

通过让人工智能接触文学、哲学、艺术和历史，系统可以更深入地了解人类状况和道德问题的复杂性。

2. 人机互动与反馈

让伦理学、心理学和社会学领域的专家参与训练过程，有助于完善人工智能。人类反馈可以提供细微差别，并在系统不足之处进行纠正。

3. 持续学习与适应

人工智能系统应设计为从新信息中学习，并适应不断变化的规范和价值观。这需要一个能够进行持续更新和再训练的基础设施。

4. 透明度与可解释性

人工智能决策必须透明且可解释，这一点至关重要。这不仅有助于用户建立信任，还能使开发人员能够评估道德考量并在必要时调整系统。

结论

基于法律法规和判例法来训练人工智能，是朝着开发理解人类规范和价值观的系统迈出的有价值的一步。然而，要创造出真正以与人类相似的方式进行道德行为的人工智能，则需要一种多学科的方法。通过将法律法规与文化、社会和伦理见解相结合，并将人类专业知识融入训练过程，我们可以开发出不仅智能，而且明智和富有同情心的人工智能系统。让我们看看未来会带来什么。

补充资源：

• 人工智能的伦理原则和（不存在的）法律规定。 本文讨论了人工智能系统为确保可靠性必须满足的伦理要求。 数据与社会
• 人工智能治理解释：概述了人工智能治理如何促进组织内人工智能的伦理和负责任的实施。 人工智能人员培训
• 负责任人工智能的三大支柱：如何遵守欧洲人工智能法。 本文根据新的欧洲立法，探讨了道德人工智能应用的 核心原则。 Emerce
• 培养有道德责任感的人工智能研究人员：案例研究。 一项关于培养具有道德责任感的人工智能研究人员的学术研究。 ArXiv