În lumea inteligenței artificiale, una dintre cele mai mari provocări este dezvoltarea de sisteme AI care nu doar sunt inteligente, ci și acționează conform normelor și valorilor etice care corespund celor umane. O abordare în acest sens este antrenarea AI pe baza codurilor legislative și a jurisprudenței. Acest articol explorează această metodă și examinează strategii suplimentare pentru a crea o AI cu norme și valori asemănătoare celor umane. Am propus această sugestie și în numele Coaliției pentru AI din Olanda către Ministerul Justiției și al Siguranței într-un document strategic pe care l-am redactat la comanda ministerului.
Folosirea GAN-urilor pentru Identificarea Lacunelor
Rețelele Generative Adversariale (GAN-uri) pot servi ca instrument pentru a descoperi golurile din legislație. Generând scenarii care se află în afara cadrului legal existent, GAN-urile pot evidenția posibile dileme etice sau situații neadresate. Aceasta le permite dezvoltatorilor să identifice și să remedieze aceste lacune, oferind astfel AI-ului un set de date etice mai complet de învățare. Desigur, avem nevoie și de juriști, judecători, politicieni și eticieni pentru a rafina modelul.
Deși antrenarea pe legislație oferă un punct de plecare solid, există câteva considerații importante:

Pentru a dezvolta o AI care să rezoneze cu adevărat cu etica umană, este necesară o abordare mai holistică.
1. Integrarea Datelor Culturale și Sociale
Expunând AI-ul la literatură, filosofie, artă și istorie, sistemul poate dobândi o înțelegere mai profundă a condiției umane și a complexității problemelor etice.
2. Interacțiune și Feedback Uman
Implicarea experților în etică, psihologie și sociologie în procesul de antrenament poate ajuta la rafinarea AI-ului. Feedback-ul uman poate aduce nuanță și corecta acolo unde sistemul este deficitar.
3. Învățare Continuă și Adaptare
Sistemele AI trebuie proiectate să învețe din informații noi și să se adapteze la norme și valori în schimbare. Aceasta necesită o infrastructură care să permită actualizări continue și reantrenare.
4. Transparență și Explicabilitate
Este crucial ca deciziile AI să fie transparente și explicabile. Acest lucru nu doar facilitează încrederea utilizatorilor, ci le permite dezvoltatorilor să evalueze considerentele etice și să ajusteze sistemul atunci când este necesar.
Antrenarea unei AI pe baza codurilor legislative și a jurisprudenței este un pas valoros către dezvoltarea de sisteme care înțeleg normele și valorile umane. Totuși, pentru a crea o AI care să acționeze cu adevărat etic într-un mod comparabil cu oamenii este necesară o abordare multidisciplinară. Combinând legislația cu perspective culturale, sociale și etice și integrând expertiza umană în procesul de antrenament, putem dezvolta sisteme AI care nu sunt doar inteligente, ci și înțelepte și empatice. Să analizăm ce urmează. viitor poate aduce
Resurse suplimentare: