Den etiske træning af kunstig intelligens

I kunstig intelligens-verdenen er en af de største udfordringer at udvikle AI-systemer, der ikke kun er intelligente, men også handler i overensstemmelse med etiske normer og værdier, som stemmer overens med menneskers. En tilgang hertil er at træne AI ved hjælp af lovtekster og retspraksis som grundlag. Denne artikel undersøger denne metode og ser på supplerende strategier for at skabe en AI med menneskelignende normer og værdier. Jeg har også fremsat dette forslag på vegne af den hollandske AI-koalition til Justits- og Sikkerhedsministeriet i et strategioplæg, som vi udarbejdede på ministeriets vegne.

Brug af GAN'er til at identificere huller

Generative Adversarial Networks (GAN'er) kan fungere som et værktøj til at opdage mangler i lovgivningen. Ved at generere scenarier, der falder uden for de eksisterende love, kan GAN'er afdække potentielle etiske dilemmaer eller uadresserede situationer. Dette gør det muligt for udviklere at identificere og adressere disse huller, så AI får et mere fuldstændigt etisk datasæt at lære af. Selvfølgelig har vi også brug for jurister, dommere, politikere og etikere for at finjustere modellen.

Muligheder og begrænsninger ved etisk træning af en AI 

Selvom træning på lovgivning er et solidt udgangspunkt, er der nogle vigtige overvejelser:

1. Begrænset fremstilling af normer og værdier Love dækker ikke alle aspekter af menneskelig etik. Mange normer og værdier er kulturelt bestemte og ikke nedfældet i officielle dokumenter. En AI, der udelukkende er trænet på lovgivning, kan mangle disse subtile, men afgørende aspekter.
2. Fortolkning og kontekst Juridiske tekster er ofte komplekse og genstand for fortolkning. Uden menneskets evne til at forstå kontekst kan en AI have vanskeligt ved at anvende love på konkrete situationer på en etisk forsvarlig måde.
3. Etisk tænkningens dynamiske karakter Samfundets normer og værdier udvikler sig løbende. Hvad der er acceptabelt i dag, kan i morgen opfattes som uetisk. En AI skal derfor være fleksibel og kunne tilpasse sig disse ændringer.
4. Etik versus lovlighed Det er vigtigt at erkende, at ikke alt, hvad der er lovligt, er etisk korrekt, og omvendt. En AI skal kunne kigge ud over lovens bogstav og forstå ånden i etiske principper.

Supplerende strategier for menneskelige normer og værdier i AI

For at udvikle en AI, der virkelig resonerer med menneskelig etik, er en mere holistisk tilgang nødvendig.

1. Integration af kulturelle og sociale data

Ved at udsætte AI'en for litteratur, filosofi, kunst og historie kan systemet opnå en dybere indsigt i den menneskelige tilstand og kompleksiteten af etiske problemstillinger.

2. Menneskelig interaktion og feedback

Involvering af eksperter inden for etik, psykologi og sociologi i træningsprocessen kan hjælpe med at finjustere AI'en. Menneskelig feedback kan tilføre nuancer og rette op, hvor systemet mangler.

3. Kontinuerlig læring og tilpasning

AI-systemer bør designes til at lære af ny information og tilpasse sig skiftende normer og værdier. Det kræver en infrastruktur, der muliggør løbende opdateringer og gen-træning.

4. Transparens og forklarlighed

Det er afgørende, at AI-beslutninger er transparente og forklarlige. Det fremmer ikke blot brugernes tillid, men giver også udviklere mulighed for at evaluere etiske overvejelser og justere systemet efter behov.

Konklusion

At træne en AI på baggrund af lovtekster og retspraksis er et værdifuldt skridt mod at udvikle systemer med forståelse for menneskelige normer og værdier. For at skabe en AI, der virkelig handler etisk på en måde, der ligner menneskers, er der dog behov for en tværfaglig tilgang. Ved at kombinere lovgivning med kulturelle, sociale og etiske indsigter og ved at integrere menneskelig ekspertise i træningsprocessen kan vi udvikle AI-systemer, der ikke kun er intelligente, men også vise og empatiske. Lad os se nærmere på hvad de fremtid kan bringe

Yderligere kilder:

• Etiske principper og (ikke-)eksisterende juridiske regler for AI. Denne artikel diskuterer de etiske krav, som AI-systemer skal opfylde for at være pålidelige. Data og samfund
• AI-governance forklaretEt overblik over, hvordan AI-governance kan bidrage til etisk og ansvarlig implementering af AI i organisationer. AI-personaleuddannelse 
• De tre søjler i ansvarlig AI: hvordan man overholder den europæiske AI-lov. Denne artikel behandler kerneprincipperne for etiske AI-anvendelser i henhold til den nye europæiske lovgivning. Emerce
• Uddannelse af etisk ansvarlige AI-forskere: en casestudie. En akademisk undersøgelse af uddannelse af AI-forskere med fokus på etisk ansvarlighed. ArXiv