Tehisintellekti eetiline treenimine

Kunstliku intelligentsuse maailmas on üks suurimaid väljakutseid välja töötada AI-süsteeme, mis pole mitte ainult targad, vaid ka tegutsevad eetiliste normide ja väärtuste kohaselt, mis vastavad inimeste omadusele. Üks lähenemisviis on treenida AI-d kasutades alusena seadustikke ja kohtupraktikat. See artikkel uurib seda meetodit ja vaatleb täiendavaid strateegiaid inimlikke norme ja väärtusi peegeldava AI loomiseks. Selle ettepaneku esitasin ka Hollandi AI-koalitsiooni nimel Justiits- ja Vabariigi ministeeriumile strateegiakäsikirjas, mille me tellimusel ministeeriumile koostasime.

GAN-ide kasutamine lünkade tuvastamiseks

Generatiivsed vastandvõrkud (GAN-id) võivad siin toimida tööriistana, et avastada õiguslike regulatsioonide puudujääke. Genereerides stsenaariume, mis jäävad olemasolevate seaduste raamidest välja, võivad GAN-id paljastada potentsiaalseid eetilisi dilemmasid või lahendamata olukordi. See võimaldab arendajatel need lüngad tuvastada ja käsitleda, andes AI-le täiuslikuma eetilise andmestiku, millest õppida. Loomulikult vajame mudeli peenhäälestamiseks ka juriste, kohtunikke, poliitikuid ja eetikaeksperte.

Võimalused ja piirangud tehisintellekti eetiliseks koolitamiseks 

Kuigi treenimine seadusandluse alusel pakub tugevat lähtepunkti, tuleb arvesse võtta mitmeid olulisi kaalutlusi:

1. Normide ja väärtuste piiratud esitus Seadused ei kata inimeste eetika kõiki aspekte. Paljud normid ja väärtused on kultuuriliselt määratletud ega ole ametlikult dokumenteeritud. Ainult seaduste põhjal koolitatud tehisintellekt võib neist peentest, kuid olulistest aspektidest ilma jääda.
2. Tõlgendamine ja kontekst Õiguslikud tekstid on sageli keerukad ja tõlgendustele alluvad. Ilma inimvõimekuseta konteksti mõista võib tehisintellektil olla raske seadusi konkreetsetes olukordades eetiliselt kohaselt rakendada.
3. Eetilise mõtlemise dünaamiline olemus Sotsiaalsed normid ja väärtused arenevad pidevalt. See, mis on täna vastuvõetav, võib homme olla ebaeetiline. Tehisintellekt peab seetõttu olema paindlik ja kohanemisvõimeline, et nendega kohaneda.
4. Eetika vs õiguslikkus Oluline on tunnistada, et kõik, mis on seaduslik, ei pruugi olla eetiline ja vastupidi. Tehisintellektil peab olema võime näha seaduse sõnast kaugemale ja mõista eetiliste põhimõtete olemust.

Täiendavad strateegiad inimeste normide ja väärtuste kaasamiseks tehisintellekti

Selleks, et arendada AI-d, mis tõeliselt resoneerub inimeste eetika ja väärtustega, on vajalik holistilisem lähenemine.

1. Kultuurilise ja sotsiaalse andmestiku integreerimine

AI kokkupuude kirjanduse, filosoofia, kunsti ja ajaloo materjalidega võib anda süsteemile sügavama arusaama inimlikust seisundist ja eetiliste küsimuste keerukusest.

2. Inimlik suhtlus ja tagasiside

Eetika-, psühholoogia- ja sotsioloogiaekspertide kaasamine treeningprotsessi aitab AI-d peenhäälestada. Inimlik tagasiside võib tuua nüansse ja korrigeerida kohtades, kus süsteem jääb puudulikuks.

3. Jätkuv õppimine ja kohanemine

AI-süsteemid peavad olema disainitud nii, et nad õpivad uuest teabest ja kohanevad muutuvate normide ja väärtustega. See nõuab infrastruktuuri, mis võimaldab pidevaid uuendusi ja ümberõpet.

4. Läbipaistvus ja seletatavus

On ülioluline, et AI otsused oleksid läbipaistvad ja seletatavad. See ei aita ainult kasutajate usaldust suurendada, vaid võimaldab arendajatel hinnata eetilisi kaalutlusi ja süsteemi vajadusel suunata.

Järeldus

AI treenimine seadusteksti ja kohtupraktika põhjal on väärtuslik samm süsteemide arendamisel, mis mõistavad inimeste norme ja väärtusi. Siiski, et luua AI, mis tõepoolest toimib eetiliselt sarnaselt inimestele, on vajalik multidistsiplineerne lähenemine. Kombineerides seadusandlust kultuuriliste, sotsiaalsete ja eetiliste arusaamadega ning kaasates treeningprotsessi inimspetsialiste, suudame arendada AI-süsteeme, mis pole mitte ainult targad, vaid ka tarkad ja empaatilisemad. Vaatame, mis edasi tulevik saab tuua

Täiendavad allikad:

• Eetilised põhimõtted ja (mitt eksiisteerivad) õigusnormid tehisintellekti kohta. See artikkel käsitleb tehisintellekti süsteemidele esitatavaid eetilisi nõudeid, mis on vajalikud nende usaldusväärsuseks. Andmed ja ühiskond
• AI-juhtimine selgitatud: Ülevaade sellest, kuidas tehisintellekti juhtimine võib aidata organisatsioonides AI eetilisel ja vastutustundlikul juurutamisel. AI-persoone koolitus 
• Vastutustundliku AI kolm alustala: kuidas täita Euroopa AI-seaduse nõudeid. See artikkel käsitleb eetiliste AI-rakenduste põhipõhimõtteid vastavalt uuele Euroopa seadusandlusele. Emerce
• Eetiliselt vastutustundlike AI-uuringute koolitus: juhtumiuuring. Akadeemiline uurimus AI-uuringute koolitamisest, keskendudes eetilisele vastutusele. ArXiv