Etiškas dirbtinio intelekto mokymas

Dirbtinio intelekto pasaulyje vienas didžiausių iššūkių yra kurti DI sistemas, kurios yra ne tik protingos, bet ir veikia pagal žmogaus vertybes ir etikos normas. Vienas iš būdų tai pasiekti yra mokyti DI, naudojant įstatymų knygas ir teismų praktiką kaip pagrindą. Šiame straipsnyje nagrinėjamas šis metodas ir aptariamos papildomos strategijos, kaip sukurti DI, turinčią žmogiškas normas ir vertybes. Aš taip pat pateikiau šį pasiūlymą Nyderlandų DI koalicijos vardu Teisingumo ir saugumo ministerijai strateginiame dokumente, kurį parengėme ministerijos pavedimu.

GAN (generatyvinių priešiškų tinklų) naudojimas spragoms nustatyti

Generatyviniai priešiški tinklai (GAN) gali būti naudojami kaip priemonė atskleisti teisės aktų spragas. Generuodami scenarijus, kurie nepatenka į esamus įstatymus, GAN gali išryškinti galimas etines dilemas ar nenumatytas situacijas. Tai leidžia kūrėjams nustatyti šias spragas ir jas pašalinti, taip užtikrinant, kad DI turėtų išsamesnį etinių duomenų rinkinį, iš kurio galėtų mokytis. Žinoma, modeliui tobulinti mums taip pat reikės teisininkų, teisėjų, politikų ir etikos specialistų.

Dirbtinio intelekto etinio mokymo galimybės ir apribojimai 

Nors mokymas remiantis teisės aktais suteikia tvirtą atspirties tašką, reikia atsižvelgti į keletą svarbių dalykų:

1. Ribotas normų ir vertybių atspindys Įstatymai neapima visų žmogaus etikos aspektų. Daugelis normų ir vertybių yra nulemtos kultūros ir neužfiksuotos oficialiuose dokumentuose. Dirbtinis intelektas, apmokytas tik remiantis teisės aktais, gali praleisti šiuos subtilius, bet esminius aspektus.
2. Interpretacija ir kontekstas Teisiniai tekstai dažnai yra sudėtingi ir priklausomi nuo interpretacijos. Be žmogaus gebėjimo suprasti kontekstą, dirbtinis intelektas gali susidurti su sunkumais taikydamas įstatymus konkrečiose situacijose etiškai atsakingu būdu.
3. Etiško mąstymo dinaminis pobūdis Socialinės normos ir vertybės nuolat kinta. Tai, kas šiandien priimtina, rytoj gali būti laikoma neetiška. Todėl dirbtinis intelektas turi būti lankstus ir pritaikomas, kad galėtų susidoroti su šiais pokyčiais.
4. Etika prieš teisėtumą Svarbu pripažinti, kad ne viskas, kas legalu, yra etiškai teisinga, ir atvirkščiai. Dirbtinis intelektas turi gebėti pažvelgti plačiau nei įstatymo raidę ir suprasti etinių principų dvasią.

Papildomos strategijos siekiant užtikrinti žmogiškąsias normas ir vertybes DI

Norint sukurti dirbtinį intelektą, kuris iš tiesų atitiktų žmogaus etiką, reikalingas holistinis požiūris.

1. Kultūrinių ir socialinių duomenų integravimas

Suteikiant dirbtiniam intelektui prieigą prie literatūros, filosofijos, meno ir istorijos, sistema gali giliau suprasti žmogaus būklę ir etinių klausimų sudėtingumą.

2. Žmogaus sąveika ir grįžtamasis ryšys

Įtraukiant etikos, psichologijos ir sociologijos ekspertus į mokymo procesą, galima patikslinti dirbtinio intelekto veikimą. Žmogaus grįžtamasis ryšys gali suteikti niuansų ir pataisyti ten, kur sistemai trūksta.

3. Nuolatinis mokymasis ir prisitaikymas

Dirbtinio intelekto (DI) sistemos turi būti kuriamos taip, kad jos mokytųsi iš naujos informacijos ir prisitaikytų prie kintančių normų bei vertybių. Tam reikalinga infrastruktūra, leidžianti nuolat atnaujinti ir pakartotinai mokyti sistemą.

4. Skaidrumas ir paaiškinamumas

Labai svarbu, kad DI priimami sprendimai būtų skaidrūs ir paaiškinami. Tai ne tik palengvina vartotojų pasitikėjimą, bet ir leidžia kūrėjams įvertinti etinius aspektus bei prireikus pakoreguoti sistemą.

Išvada

DI mokymas, pagrįstas įstatymų kodeksais ir teismų praktika, yra vertingas žingsnis kuriant sistemas, suprantančias žmogaus normas ir vertybes. Tačiau, norint sukurti DI, kuris iš tikrųjų veiktų etiškai, panašiai kaip žmonės, reikalingas tarpdisciplininis požiūris. Sujungiant teisės aktus su kultūrinėmis, socialinėmis ir etinėmis įžvalgomis bei integruojant žmogaus patirtį į mokymo procesą, galime kurti DI sistemas, kurios yra ne tik protingos, bet ir išmintingos bei empatiškos. Pažiūrėkime, ką ateitis gali atnešti

Papildomi šaltiniai:

• Etiški principai ir (ne)egzistuojančios teisinės nuostatos dėl DI. Šiame straipsnyje aptariami etiniai reikalavimai, kuriuos turi atitikti dirbtinio intelekto sistemos, kad būtų patikimos. Duomenys ir visuomenė
• DI valdymas paaiškintas: Apžvalga, kaip DI valdymas gali prisidėti prie etiško ir atsakingo DI diegimo organizacijose. DI asmeninio mokymai 
• Trys atsakingo DI ramsčiai: kaip laikytis Europos DI akto. Šiame straipsnyje aptariami etiško dirbtinio intelekto (DI) taikymo pagrindiniai principai pagal naujus Europos teisės aktus. Emerce
• Atsakingai etiškai dirbančių dirbtinio intelekto tyrėjų mokymai: atvejų analizė. Akademinis tyrimas apie DI tyrėjų rengimą, sutelkiant dėmesį į etinę atsakomybę. ArXiv