Etyka AI

Etyczne trenowanie sztucznej inteligencji

W świecie sztucznej inteligencji jednym z największych wyzwań jest rozwijanie systemów AI, które nie tylko są inteligentne, ale także działają zgodnie z normami i wartościami etycznymi zgodnymi z ludzkimi. Jednym z podejść w tym zakresie jest trenowanie AI z wykorzystaniem kodeksów prawnych i orzecznictwa jako podstawy. Ten artykuł bada tę metodę i przygląda się dodatkowym strategiom tworzenia AI o ludzkich normach i wartościach. Przedstawiłem tę sugestię również w imieniu holenderskiej koalicji AI Ministerstwu Sprawiedliwości i Bezpieczeństwa w dokumencie strategicznym, który napisaliśmy na zlecenie ministerstwa.

Wykorzystanie GAN-ów do Identyfikacji Luk

Generatywne Sieci Przeciwstawne (GAN) mogą służyć jako narzędzie do odkrywania luk w przepisach. Generując scenariusze wykraczające poza istniejące prawa, GAN-y mogą ujawnić potencjalne dylematy etyczne lub niezaadresowane sytuacje. Pozwala to programistom na identyfikację i zajęcie się tymi lukami, dzięki czemu AI dysponuje bardziej kompletnym etycznym zbiorem danych do nauki. Oczywiście potrzebujemy również prawników, sędziów, polityków i etyków do dopracowania modelu


Możliwości i ograniczenia etycznego trenowania sztucznej inteligencji 

Chociaż trenowanie na podstawie przepisów stanowi solidny punkt wyjścia, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii:

  1. Ograniczone odzwierciedlenie norm i wartości Przepisy prawa nie obejmują wszystkich aspektów ludzkiej etyki. Wiele norm i wartości jest uwarunkowanych kulturowo i nie jest zapisanych w oficjalnych dokumentach. Sztuczna inteligencja szkolona wyłącznie na podstawie ustawodawstwa może pominąć te subtelne, ale kluczowe aspekty.
  2. Interpretacja i kontekst Teksty prawne są często złożone i podlegają interpretacji. Bez ludzkiej zdolności rozumienia kontekstu, sztuczna inteligencja może mieć trudności z etycznie odpowiedzialnym stosowaniem przepisów do konkretnych sytuacji.
  3. Dynamiczny charakter myślenia etycznego Normy i wartości społeczne stale ewoluują. To, co jest akceptowalne dzisiaj, jutro może być uznane za nieetyczne. Sztuczna inteligencja musi być zatem elastyczna i dostosowywalna, aby radzić sobie z tymi zmianami.
  4. Etyka a legalność Ważne jest, aby uznać, że nie wszystko, co jest legalne, jest etycznie słuszne, i odwrotnie. Sztuczna inteligencja musi mieć zdolność wykraczania poza literę prawa i rozumienia ducha zasad etycznych.

 

Etyczne standardy AI


Dodatkowe strategie dla ludzkich norm i wartości w AI

Aby opracować sztuczną inteligencję, która naprawdę rezonuje z ludzką etyką, potrzebne jest bardziej holistyczne podejście.

1. Integracja Danych Kulturowych i Społecznych

Wystawienie sztucznej inteligencji na działanie literatury, filozofii, sztuki i historii może pomóc systemowi uzyskać głębsze zrozumienie kondycji ludzkiej i złożoności kwestii etycznych.

2. Interakcja Międzyludzka i Informacja Zwrotna

Zaangażowanie ekspertów z dziedziny etyki, psychologii i socjologii w proces szkolenia może pomóc w dopracowaniu sztucznej inteligencji. Informacja zwrotna od ludzi może zapewnić niuanse i korygować tam, gdzie system zawodzi.

3. Ciągłe uczenie się i adaptacja

Systemy AI muszą być projektowane tak, aby uczyły się na podstawie nowych informacji i dostosowywały się do zmieniających się norm i wartości. Wymaga to infrastruktury umożliwiającej ciągłe aktualizacje i ponowne szkolenie.

4. Przejrzystość i Wyjaśnialność

Kluczowe jest, aby decyzje podejmowane przez AI były przejrzyste i możliwe do wyjaśnienia. Ułatwia to nie tylko zaufanie użytkowników, ale także pozwala programistom oceniać względy etyczne i korygować system w razie potrzeby.


Wniosek

Trenowanie sztucznej inteligencji na podstawie kodeksów prawnych i orzecznictwa jest cennym krokiem w kierunku opracowywania systemów rozumiejących ludzkie normy i wartości. Jednakże, aby stworzyć AI, która naprawdę postępuje etycznie w sposób porównywalny do ludzi, wymagane jest podejście multidyscyplinarne. Łącząc prawodawstwo ze spostrzeżeniami kulturowymi, społecznymi i etycznymi oraz integrując ludzką wiedzę z procesem szkolenia, możemy opracować systemy AI, które są nie tylko inteligentne, ale także mądre i empatyczne. Zobaczmy, co przyszłość przynieść

Dodatkowe zasoby:

  • Zasady etyczne i (nie)istniejące przepisy prawne dotyczące AI. Ten artykuł omawia wymogi etyczne, którym muszą sprostać systemy sztucznej inteligencji, aby były godne zaufania. Dane i Społeczeństwo
  • Wyjaśnienie zarządzania AI: Przegląd tego, jak zarządzanie AI może przyczynić się do etycznego i odpowiedzialnego wdrażania AI w organizacjach. Szkolenie personelu AI 
  • Trzy filary odpowiedzialnej sztucznej inteligencji: jak spełnić wymogi europejskiej ustawy o SI. Ten artykuł omawia podstawowe zasady etycznego stosowania sztucznej inteligencji zgodnie z nowymi przepisami europejskimi. Emerce
  • Szkolenie etycznie odpowiedzialnych badaczy AI: studium przypadku. Badanie akademickie dotyczące kształcenia badaczy SI ze szczególnym uwzględnieniem odpowiedzialności etycznej. ArXiv

Gerard

Gerard aktywnie działa jako konsultant i menedżer AI. Dzięki bogatemu doświadczeniu zdobytemu w dużych organizacjach, potrafi wyjątkowo szybko rozwikłać problem i dążyć do jego rozwiązania. W połączeniu z wykształceniem ekonomicznym zapewnia biznesowo uzasadnione wybory.

AIR (Sztuczna Inteligencja Robot)