Etičko treniranje umjetne inteligencije

U svijetu umjetne inteligencije, jedan od najvećih izazova je razvoj AI sustava koji nisu samo inteligentni, već djeluju u skladu s etičkim normama i vrijednostima koje odgovaraju ljudskim. Jedan od pristupa tome je treniranje AI pomoću zakona i sudske prakse kao osnove. Ovaj članak istražuje ovu metodu i razmatra dodatne strategije za stvaranje AI s ljudskim normama i vrijednostima. Ovaj prijedlog dao sam i u ime Nizozemske AI koalicije Ministarstvu pravosuđa i sigurnosti u strateškom dokumentu koji smo izradili po nalogu ministarstva.

Korištenje GAN-ova za identifikaciju praznina

Generativne suparničke mreže (GAN-ovi) mogu poslužiti kao alat za otkrivanje praznina u zakonodavstvu. Generiranjem scenarija koji su izvan postojećih zakona, GAN-ovi mogu otkriti potencijalne etičke dileme ili neriješene situacije. To omogućuje razvojnim programerima da identificiraju i riješe te praznine, čime AI dobiva potpuniji etički skup podataka za učenje. Naravno, za fino podešavanje modela potrebni su nam i pravnici, suci, političari i etičari.

Mogućnosti i ograničenja etičkog treniranja umjetne inteligencije 

Iako treniranje na zakonodavstvu nudi solidnu početnu točku, postoje neka važna razmatranja:

1. Ograničeni prikaz normi i vrijednosti Zakoni ne pokrivaju sve aspekte ljudske etike. Mnoge norme i vrijednosti su kulturološki određene i nisu zabilježene u službenim dokumentima. Umjetna inteligencija obučena isključivo na zakonodavstvu može propustiti te suptilne, ali ključne aspekte.
2. Tumačenje i kontekst Pravni tekstovi su često složeni i podložni tumačenju. Bez ljudske sposobnosti razumijevanja konteksta, umjetna inteligencija može imati poteškoća s primjenom zakona na specifične situacije na etički odgovoran način.
3. Dinamična priroda etičkog razmišljanja Društvene norme i vrijednosti neprestano se razvijaju. Ono što je danas prihvatljivo, sutra se može smatrati neetičnim. Stoga AI mora biti fleksibilan i prilagodljiv kako bi se nosio s tim promjenama.
4. Etika nasuprot zakonitosti Važno je prepoznati da nije sve što je legalno etički ispravno, i obrnuto. AI mora imati sposobnost gledati dalje od slova zakona i razumjeti duh etičkih načela.

Dodatne strategije za ljudske norme i vrijednosti u umjetnoj inteligenciji

Za razvoj umjetne inteligencije koja istinski rezonira s ljudskom etikom, potreban je holističkiji pristup.

1. Integracija kulturnih i društvenih podataka

Izlaganjem umjetne inteligencije literaturi, filozofiji, umjetnosti i povijesti, sustav može steći dublji uvid u ljudsku egzistenciju i složenost etičkih pitanja.

2. Ljudska interakcija i povratna informacija

Uključivanje stručnjaka iz područja etike, psihologije i sociologije u proces obuke može pomoći u usavršavanju umjetne inteligencije. Ljudska povratna informacija može osigurati nijanse i ispraviti nedostatke sustava.

3. Kontinuirano učenje i prilagodba

AI sustavi moraju biti dizajnirani da uče iz novih informacija i prilagođavaju se promjenjivim normama i vrijednostima. To zahtijeva infrastrukturu koja omogućuje kontinuirano ažuriranje i ponovno treniranje.

4. Transparentnost i objašnjivost

Ključno je da su AI odluke transparentne i objašnjive. To ne samo da olakšava povjerenje korisnika, već omogućuje i razvojnim programerima da procijene etička razmatranja i prilagode sustav po potrebi.

Zaključak

Treniranje umjetne inteligencije na temelju zakona i sudske prakse vrijedan je korak prema razvoju sustava s razumijevanjem ljudskih normi i vrijednosti. Međutim, da bi se stvorila umjetna inteligencija koja zaista djeluje etično na način usporediv s ljudima, potreban je multidisciplinarni pristup. Kombiniranjem zakonodavstva s kulturnim, društvenim i etičkim uvidima te integriranjem ljudske stručnosti u proces treniranja, možemo razviti AI sustave koji su ne samo inteligentni, već i mudri i suosjećajni. Pogledajmo što su budućnost donijeti

Dodatni izvori:

• Etička načela i (ne)postojeći pravni propisi za AI. Ovaj članak raspravlja o etičkim zahtjevima kojima AI sustavi moraju udovoljiti kako bi bili pouzdani. Podaci i Društvo
• AI upravljanje objašnjeno: Pregled kako AI upravljanje može doprinijeti etici i odgovornoj implementaciji AI unutar organizacija. Obuka osoblja za AI 
• Tri stupa odgovorne umjetne inteligencije: kako ispuniti europski Zakon o umjetnoj inteligenciji. Ovaj članak obrađuje temeljna načela etičke primjene umjetne inteligencije u skladu s novim europskim zakonodavstvom. Emerce
• Obuka etički odgovornih AI istraživača: studija slučaja. Akademska studija o obrazovanju istraživača umjetne inteligencije s naglaskom na etičku odgovornost. ArXiv