Этичное обучение искусственного интеллекта

В мире искусственного интеллекта одна из крупнейших задач — разработать ИИ‑системы, которые не только обладают интеллектом, но и действуют согласно этическим нормам и ценностям, совместимым с человеческими. Один из подходов — обучать ИИ на основе законодательных актов и судебной практики. В этой статье исследуется этот метод и рассматриваются дополнительные стратегии для создания ИИ с человеческими нормами и ценностями. Я также предложил эту идею от имени Нидерландской коалиции по ИИ министерству юстиции и безопасности в стратегическом документе, который мы подготовили по заказу министерства.

Использование GAN для выявления пробелов

Генеративно-состязательные сети (GAN) могут служить инструментом для обнаружения пробелов в законодательстве. Генерируя сценарии, которые выходят за рамки существующих законов, GAN могут выявить возможные этические дилеммы или неучтённые ситуации. Это позволяет разработчикам идентифицировать и устранять эти пробелы, обеспечивая ИИ более полный этический набор данных для обучения. Разумеется, нам также нужны юристы, судьи, политики и этики, чтобы доработать модель.

Возможности и ограничения этического обучения ИИ 

Хотя обучение на законодательстве представляет собой надёжную отправную точку, существует несколько важных соображений:

1. Ограниченное представление норм и ценностей Законы не охватывают все аспекты человеческой этики. Многие нормы и ценности определяются культурно и не закреплены в официальных документах. ИИ, обученный исключительно на законодательстве, может упускать эти тонкие, но важные аспекты.
2. Интерпретация и контекст Юридические тексты часто сложны и подвержены интерпретации. Без человеческой способности понимать контекст ИИ может испытывать трудности при применении законов к конкретным ситуациям таким образом, который был бы этически оправдан.
3. Динамическая природа этического мышления Социальные нормы и ценности постоянно эволюционируют. То, что сегодня считается приемлемым, завтра может считаться неэтичным. Поэтому ИИ должен быть гибким и адаптируемым, чтобы справляться с этими изменениями.
4. Этика против легальности Важно признать, что не все, что легально, является этично, и наоборот. ИИ должен уметь смотреть дальше буквального толкования закона и понимать суть этических принципов.

Дополнительные стратегии для внедрения человеческих норм и ценностей в ИИ

Для разработки ИИ, который действительно отражает человеческую этику, необходим более целостный подход.

1. Интеграция культурных и социальных данных

Путём ознакомления ИИ с литературой, философией, искусством и историей система может получить более глубокое понимание человеческого состояния и сложности этических вопросов.

2. Человеческое взаимодействие и обратная связь

Привлечение экспертов в области этики, психологии и социологии к процессу обучения может помочь уточнить ИИ. Человеческая обратная связь приносит нюансы и корректирует там, где система недостаточно совершенна.

3. Непрерывное обучение и адаптация

ИИ‑системы должны быть спроектированы так, чтобы учиться на новой информации и адаптироваться к меняющимся нормам и ценностям. Для этого требуется инфраструктура, обеспечивающая постоянные обновления и дообучение.

4. Прозрачность и объяснимость

Крайне важно, чтобы решения ИИ были прозрачными и объяснимыми. Это не только повышает доверие пользователей, но и позволяет разработчикам оценивать этические соображения и при необходимости корректировать систему.

Заключение

Обучение ИИ на основе законодательных актов и судебной практики — ценная ступень на пути к созданию систем, понимающих человеческие нормы и ценности. Однако для создания ИИ, который действительно действует этично подобно человеку, необходим многодисциплинарный подход. Сочетая законодательство с культурными, социальными и этическими инсайтами и интегрируя человеческую экспертизу в процесс обучения, мы сможем разработать ИИ‑системы, которые не только умны, но и мудры и эмпатичны. будущее может принести

Дополнительные источники:

• Этические принципы и (не)существующие юридические нормы для ИИ. Эта статья рассматривает этические требования, которым должны соответствовать системы ИИ, чтобы быть надежными. Данные и общество
• Объяснение управления ИИОбзор того, как управление ИИ может способствовать этичной и ответственной реализации ИИ в организациях. Обучение персонала по ИИ 
• Три столпа ответственного ИИ: как соответствовать европейскому закону об ИИ. В этой статье рассматриваются ключевые принципы этичного применения ИИ в соответствии с новым европейским законодательством. Emerce
• Обучение этически ответственных исследователей ИИ: тематическое исследование. Академическое исследование по подготовке исследователей ИИ с упором на этическую ответственность. ArXiv