Mākslīgā intelekta ētiska apmācīšana

Mākslīgā intelekta pasaulē viens no lielākajiem izaicinājumiem ir tādu MI sistēmu izstrāde, kas ir ne tikai viedas, bet arī darbojas saskaņā ar ētikas normām un vērtībām, kuras atbilst cilvēku normām un vērtībām. Viena no pieejām ir apmācīt MI, par pamatu izmantojot tiesību aktus un judikatūru. Šajā rakstā aplūkota šī metode, kā arī papildu stratēģijas, lai radītu MI ar cilvēkiem raksturīgām normām un vērtībām. Esmu izteicis šo ierosinājumu arī Nīderlandes MI koalīcijas vārdā Tieslietu un drošības ministrijai stratēģijas dokumentā, ko izstrādājām pēc ministrijas pasūtījuma.

GAN izmantošana nepilnību identificēšanai

Ģeneratīvie adversārie tīkli (GAN) šeit var kalpot kā instruments, lai atklātu nepilnības tiesību aktos. Ģenerējot scenārijus, uz kuriem neattiecas spēkā esošie likumi, GAN var atklāt iespējamās ētiskās dilemmas vai situācijas, kas nav pienācīgi reglamentētas. Tas ļauj izstrādātājiem identificēt un novērst šīs nepilnības, tādējādi nodrošinot MI ar pilnīgāku ētisko datu kopu, no kuras mācīties. Protams, modeļa pilnveidošanai mums ir vajadzīgi arī juristi, tiesneši, politiķi un ētikas speciālisti.

Mākslīgā intelekta ētiskas apmācīšanas iespējas un ierobežojumi 

Lai gan apmācība, izmantojot tiesību aktus, ir labs sākumpunkts, jāņem vērā vairāki būtiski aspekti:

1. Ierobežota normu un vērtību atspoguļošana Likumi neaptver visus cilvēku ētikas aspektus. Daudzas normas un vērtības nosaka kultūra, un tās nav ietvertas oficiālos dokumentos. Mākslīgais intelekts, kas apmācīts tikai uz tiesību aktu pamata, var neņemt vērā šos smalkos, bet būtiskos aspektus.
2. Interpretācija un konteksts Juridiskie teksti bieži ir sarežģīti un pakļauti interpretācijai. Ja mākslīgajam intelektam trūkst cilvēkiem piemītošās spējas izprast kontekstu, tam var būt grūtības piemērot likumus konkrētām situācijām ētiski atbildīgā veidā.
3. Ētiskās domāšanas dinamiskais raksturs Sabiedrības normas un vērtības nepārtraukti attīstās. Tas, kas šodien ir pieņemams, rīt var tikt uzskatīts par neētisku. Tāpēc mākslīgajam intelektam jābūt elastīgam un pielāgojamam, lai tas spētu tikt galā ar šīm pārmaiņām.
4. Ētika pretstatā likumībai Ir svarīgi atzīt, ka ne viss likumīgais ir ētiski pareizs un otrādi. Mākslīgajam intelektam jāspēj raudzīties tālāk par likuma burtu un izprast ētikas principu garu.

Papildu stratēģijas cilvēcisku normu un vērtību ieviešanai mākslīgajā intelektā

Lai izstrādātu MI, kas patiesi rezonē ar cilvēku ētiku, nepieciešama holistiskāka pieeja.

1. Kultūras un sociālo datu integrācija

Pakļaujot MI literatūras, filozofijas, mākslas un vēstures ietekmei, sistēma var iegūt dziļāku izpratni par cilvēka stāvokli un ētisko jautājumu sarežģītību.

2. Cilvēku mijiedarbība un atgriezeniskā saite

Ētikas, psiholoģijas un socioloģijas ekspertu iesaistīšana apmācības procesā var palīdzēt pilnveidot MI. Cilvēku sniegtā atgriezeniskā saite var nodrošināt niansētāku izpratni un novērst trūkumus vietās, kur sistēma nespēj pienācīgi darboties.

3. Nepārtraukta mācīšanās un pielāgošanās

MI sistēmas jāizstrādā tā, lai tās varētu mācīties no jaunas informācijas un pielāgoties mainīgām normām un vērtībām. Tam nepieciešama infrastruktūra, kas ļauj veikt nepārtrauktus atjauninājumus un atkārtotu apmācību.

4. Pārredzamība un izskaidrojamība

Ir būtiski, lai MI pieņemtie lēmumi būtu pārredzami un izskaidrojami. Tas ne tikai veicina lietotāju uzticēšanos, bet arī ļauj izstrādātājiem izvērtēt ētiskos apsvērumus un vajadzības gadījumā koriģēt sistēmu.

Secinājumi

MI apmācība, balstoties uz tiesību aktiem un judikatūru, ir vērtīgs solis ceļā uz tādu sistēmu izstrādi, kurām ir izpratne par cilvēku normām un vērtībām. Tomēr, lai radītu MI, kas patiesi rīkotos ētiski un cilvēkiem līdzīgā veidā, nepieciešama multidisciplināra pieeja. Apvienojot tiesību aktus ar kultūras, sociālajām un ētikas atziņām un integrējot cilvēku ekspertīzi apmācības procesā, mēs varam izstrādāt MI sistēmas, kas ir ne tikai viedas, bet arī gudras un empātiskas. Aplūkosim, ko nākotne var nodrošināt

Papildu avoti:

• Ētikas principi un (ne)esošie juridiskie noteikumi mākslīgajam intelektam. Šajā rakstā aplūkotas ētiskās prasības, kurām jāatbilst mākslīgā intelekta sistēmām, lai tās būtu uzticamas. Dati un sabiedrība
• Mākslīgā intelekta pārvaldība — skaidrojumsPārskats par to, kā mākslīgā intelekta pārvaldība var veicināt ētisku un atbildīgu mākslīgā intelekta ieviešanu organizācijās. Mākslīgā intelekta personāla apmācība 
• Atbildīga mākslīgā intelekta trīs pīlāri: kā ievērot Eiropas Mākslīgā intelekta aktu. Šajā rakstā aplūkoti ētisku mākslīgā intelekta lietojumu pamatprincipi saskaņā ar jaunajiem Eiropas tiesību aktiem. Emerce
• Ētiski atbildīgu mākslīgā intelekta pētnieku apmācība: gadījuma izpēte. Akadēmisks pētījums par mākslīgā intelekta pētnieku izglītošanu, īpašu uzmanību pievēršot ētiskajai atbildībai. ArXiv