A mesterséges intelligencia etikus tanítása

A mesterséges intelligencia világában az egyik legnagyobb kihívás olyan AI-rendszerek kifejlesztése, amelyek nemcsak intelligensek, hanem az emberi etikai normákkal és értékekkel is összhangban cselekszenek. Egy megközelítés erre az, hogy a jogszabályokat és az ítélkezési gyakorlatot alapként használva képezzük az AI-t. Ez a cikk ezt a módszert vizsgálja, és további stratégiákat tekint át annak érdekében, hogy olyan AI-t hozzunk létre, amely emberközeli normákkal és értékekkel rendelkezik. Ezt a javaslatot a Holland AI-koalíció nevében is megtettem az Igazságügyi és Biztonsági Minisztériumnak egy stratégiai anyagban, amelyet a minisztérium megbízásából írtunk.

Hiányok feltárása GAN-ekkel

A generatív adverszáriális hálózatok (GAN-ek) eszközként szolgálhatnak a jogi szabályozás hiányosságainak feltárására. Olyan forgatókönyveket generálva, amelyek kívül esnek a meglévő törvényeken, a GAN-ek képesek feltárni lehetséges etikai dilemmákat vagy kezeletlen helyzeteket. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy azonosítsák és kezeljék ezeket a hiányokat, így az AI számára teljesebb etikai adathalmaz áll rendelkezésre a tanuláshoz. Természetesen szükségünk van jogászokra, bírókra, politikusokra és etikára szakosodott szakemberekre is a modell finomhangolásához

Az etikus AI-kiképzés lehetőségei és korlátai 

Bár a joganyagokon való képzés szilárd kiindulópontot jelent, vannak néhány fontos megfontolandó szempont:

1. A normák és értékek korlátozott megjelenése A törvények nem fednek le minden emberi etikai szempontot. Sok norma és érték kulturálisan meghatározott, és nem rögzített hivatalos dokumentumokban. Egy kizárólag jogi dokumentumokra betanított MI ezekről a finom, ám döntő jelentőségű aspektusokról lemaradhat.
2. Értelmezés és kontextus A jogi szövegek gyakran összetettek és értelmezésre szorulnak. Emberi kontextusértési képesség nélkül az MI nehezen alkalmazhatja a törvényeket konkrét helyzetekre olyan módon, amely etikusnak tekinthető.
3. Az etikus gondolkodás dinamikus természete A társadalmi normák és értékek folyamatosan változnak. Ami ma elfogadott, holnap etikátlannak minősülhet. Az MI-nek rugalmasnak és alkalmazkodónak kell lennie, hogy lépést tartson ezekkel a változásokkal.
4. Etika versus jogszerűség Fontos elismerni, hogy nem minden, ami jogszerű, etikus, és fordítva. Az MI-nek képesnek kell lennie túltekinteni a törvény betűjén és megérteni az etikai elvek lényegét.

További stratégiák az emberi normák és értékek beépítésére az AI-ba

Ahhoz, hogy olyan AI-t fejlesszünk, amely valóban rezonál az emberi etikával, átfogóbb megközelítés szükséges.

1. Kulturális és társadalmi adatok integrálása

Ha az AI-t irodalomnak, filozófiának, művészetnek és történelemnek tesszük ki, a rendszer mélyebb betekintést nyerhet az emberi létbe és az etikai kérdések összetettségébe.

2. Emberi interakció és visszajelzés

Az etika, a pszichológia és a szociológia szakértőinek bevonása a képzési folyamatba segíthet az AI finomításában. Az emberi visszajelzés árnyaltságot hozhat, és korrigálhatja a rendszer hiányosságait.

3. Folyamatos tanulás és alkalmazkodás

Az AI-rendszereket úgy kell tervezni, hogy új információkból tanuljanak és alkalmazkodjanak a változó normákhoz és értékekhez. Ehhez olyan infrastruktúra szükséges, amely lehetővé teszi a folyamatos frissítéseket és újraképzést.

4. Átláthatóság és magyarázhatóság

Kritikus fontosságú, hogy az AI-döntések átláthatóak és magyarázhatóak legyenek. Ez nemcsak a felhasználók bizalmát segíti elő, hanem lehetővé teszi a fejlesztők számára is az etikai megfontolások értékelését és a rendszer szükség szerinti korrekcióját.

Következtetés

A jogszabályok és az ítélkezési gyakorlat alapján történő AI-képzés értékes lépés a humán normákat és értékeket értő rendszerek fejlesztése felé. Ugyanakkor ahhoz, hogy olyan AI-t hozzunk létre, amely valóban etikusan cselekszik az emberekhez hasonló módon, multidiszciplináris megközelítésre van szükség. A jogi szabályozás kombinálásával a kulturális, társadalmi és etikai felismerésekkel, valamint az emberi szakértelem integrálásával a képzési folyamatba olyan AI-rendszereket fejleszthetünk, amelyek nemcsak intelligensek, hanem bölcsek és empatikusak is. Nézzük meg, mi a jövő hozhat

További források:

• Etikai elvek és (nem-)létező jogi szabályok az MI-re vonatkozóan. Ez a cikk azokat az etikai követelményeket tárgyalja, amelyeknek az MI-rendszereknek meg kell felelniük ahhoz, hogy megbízhatóak legyenek. Adat és társadalom
• MI-gouvernance magyarázata: Áttekintés arról, hogyan járulhat hozzá az MI-gouvernance az MI etikus és felelős bevezetéséhez a szervezeteknél. AI-személyzet képzése 
• A felelős MI három pillére: hogyan feleljünk meg az európai MI-törvénynek. Ez a cikk az etikus MI-alkalmazások alapelveit tárgyalja az új európai jogszabályok szerint. Emerce
• Etikailag felelős MI-kutatók képzése: esettanulmány. Egy akadémiai tanulmány az MI-kutatók képzéséről, etikai felelősségre fókuszálva. ArXiv