Etické trénování umělé inteligence

Ve světě umělé inteligence je jednou z největších výzev vývoj systémů AI, které jsou nejen inteligentní, ale také jednají v souladu s etickými normami a hodnotami, které odpovídají těm lidským. Jedním z přístupů k tomu je trénování AI s využitím zákoníků a judikatury jako základu. Tento článek zkoumá tuto metodu a zabývá se doplňkovými strategiemi pro vytvoření AI s lidskými normami a hodnotami. Tento návrh jsem učinil také jménem nizozemské koalice pro AI ministerstvu spravedlnosti a bezpečnosti ve strategickém dokumentu, který jsme vypracovali na základě pověření ministerstva.

Využití GAN’s k identifikaci mezer

Generativní adversariální sítě (GAN’s) mohou zde sloužit jako nástroj k odhalení mezer v legislativě. Tím, že generují scénáře, které spadají mimo stávající zákony, mohou GAN’s upozornit na potenciální etická dilemata nebo neřešené situace. To umožňuje vývojářům tyto mezery identifikovat a řešit, čímž AI získá úplnější etickou datovou sadu, ze které se může učit. Samozřejmě budeme také potřebovat právníky, soudce, politiky a etiky k doladění modelu.

Možnosti a omezení etického trénování AI 

Ačkoli trénování na legislativě poskytuje solidní výchozí bod, existuje několik důležitých úvah:

1. Omezené zobrazení norem a hodnot Zákony nepokrývají všechny aspekty lidské etiky. Mnoho norem a hodnot je kulturně podmíněno a není zakotveno v oficiálních dokumentech. Umělá inteligence trénovaná výhradně na legislativě může tyto jemné, ale klíčové aspekty přehlédnout.
2. Interpretace a kontext Právní texty jsou často složité a náchylné k interpretaci. Bez lidské schopnosti porozumět kontextu může mít umělá inteligence potíže s aplikací zákonů na konkrétní situace eticky odpovědným způsobem.
3. Dynamická povaha etického uvažování Společenské normy a hodnoty se neustále vyvíjejí. To, co je dnes přijatelné, může být zítra považováno za neetické. Umělá inteligence musí být proto flexibilní a přizpůsobivá, aby se s těmito změnami dokázala vypořádat.
4. Etika versus legalita Je důležité si uvědomit, že ne vše, co je legální, je eticky správné, a naopak. Umělá inteligence musí mít schopnost dívat se za hranice litery zákona a chápat ducha etických principů.

Doplňkové strategie pro lidské normy a hodnoty v AI

K vývoji umělé inteligence, která by skutečně rezonovala s lidskou etikou, je zapotřebí holističtější přístup.

1. Integrace kulturních a sociálních dat

Vystavením umělé inteligence literatuře, filozofii, umění a historii může systém získat hlubší vhled do lidské kondice a složitosti etických otázek.

2. Lidská interakce a zpětná vazba

Zapojení odborníků z oblasti etiky, psychologie a sociologie do tréninkového procesu může pomoci umělou inteligenci zdokonalit. Lidská zpětná vazba může zajistit nuance a korigovat tam, kde systém selhává.

3. Pokračovat ve vzdělávání a přizpůsobování

Systémy umělé inteligence musí být navrženy tak, aby se učily z nových informací a přizpůsobovaly se měnícím se normám a hodnotám. To vyžaduje infrastrukturu, která umožňuje průběžné aktualizace a opětovné trénování.

4. Transparentnost a vysvětlitelnost

Je klíčové, aby rozhodnutí umělé inteligence byla transparentní a vysvětlitelná. To nejen usnadňuje důvěru uživatelů, ale také umožňuje vývojářům posoudit etické aspekty a v případě potřeby systém upravit.

Závěr

Trénování umělé inteligence na základě zákoníků a judikatury je cenným krokem k vývoji systémů, které rozumí lidským normám a hodnotám. Nicméně, pro vytvoření umělé inteligence, která se skutečně eticky chová způsobem srovnatelným s lidmi, je zapotřebí multidisciplinární přístup. Kombinací legislativy s kulturními, sociálními a etickými poznatky a integrací lidské odbornosti do tréninkového procesu můžeme vyvinout systémy umělé inteligence, které jsou nejen inteligentní, ale také moudré a empatické. Podívejme se, co budoucnost může přinést

Doplňkové zdroje:

• Etické principy a (ne)existující právní předpisy pro AI. Tento článek pojednává o etických požadavcích, které musí systémy umělé inteligence splňovat, aby byly důvěryhodné. Data a společnost
• Vysvětlení správy AI: Přehled toho, jak může správa umělé inteligence (AI governance) přispět k etické a odpovědné implementaci AI v rámci organizací. Osobní školení AI 
• Tři pilíře odpovědné AI: jak splnit evropský zákon o umělé inteligenci. Tento článek se zabývá základními principy etických aplikací AI v souladu s novou evropskou legislativou. Emerce
• Vzdělávání eticky odpovědných výzkumníků AI: případová studie. Akademická studie o vzdělávání výzkumníků v oblasti umělé inteligence se zaměřením na etickou odpovědnost. ArXiv