Etisk träning av artificiell intelligens

I världen av artificiell intelligens är en av de största utmaningarna att utveckla AI-system som inte bara är intelligenta, utan också agerar enligt etiska normer och värderingar som överensstämmer med människors. En metod för detta är att träna AI med lagtexter och rättspraxis som grund. Denna artikel utforskar denna metod och ser på kompletterande strategier för att skapa en AI med människoliknande normer och värderingar. Jag föreslog också detta å den nederländska AI-koalitionens vägnar till ministeriet för rättsväsendet i ett strategidokument som vi skrev på uppdrag av ministeriet.

Användning av GANs för att identifiera luckor

Generative Adversarial Networks (GANs) kan fungera som ett verktyg för att upptäcka brister i lagstiftningen. Genom att generera scenarier som ligger utanför befintliga lagar kan GANs belysa potentiella etiska dilemmor eller ouppklarade situationer. Detta gör det möjligt för utvecklare att identifiera och åtgärda dessa luckor, vilket ger AI en mer komplett etisk datamängd att lära från. Naturligtvis behöver vi även jurister, domare, politiker och etiker för att finslipa modellen

Möjligheter och begränsningar vid etisk träning av en AI 

Även om träning på lagstiftning ger en solid utgångspunkt finns det några viktiga överväganden:

1. Begränsad återgivning av normer och värderingar Lagar täcker inte alla aspekter av mänsklig etik. Många normer och värderingar är kulturellt betingade och inte dokumenterade i officiella handlingar. En AI som enbart tränats på lagstiftning kan sakna dessa subtila men avgörande aspekter.
2. Tolkning och kontext Juridiska texter är ofta komplexa och föremål för tolkning. Utan människans förmåga att förstå kontext kan en AI ha svårt att tillämpa lagar på specifika situationer på ett etiskt försvarbart sätt.
3. Etikens dynamiska natur Samhälleliga normer och värderingar utvecklas ständigt. Vad som är acceptabelt idag kan betraktas som oetiskt imorgon. En AI måste därför vara flexibel och anpassningsbar för att hantera dessa förändringar.
4. Etik kontra laglighet Det är viktigt att erkänna att inte allt som är lagligt är etiskt rätt — och vice versa. En AI måste kunna se bortom lagens bokstav och förstå andemeningen i etiska principer.

Ytterligare strategier för mänskliga normer och värderingar i AI

För att utveckla en AI som verkligen harmonierar med mänsklig etik krävs ett mer holistiskt angreppssätt.

1. Integration av kulturella och sociala data

Genom att utsätta AI för litteratur, filosofi, konst och historia kan systemet få en djupare förståelse för den mänskliga tillvaron och komplexiteten i etiska frågeställningar.

2. Mänsklig interaktion och återkoppling

Att involvera experter inom etik, psykologi och sociologi i träningsprocessen kan hjälpa till att förfina AI:n. Mänsklig återkoppling kan tillföra nyanser och rätta där systemet brister.

3. Kontinuerligt lärande och anpassning

AI-system bör utformas för att lära av ny information och anpassa sig till förändrade normer och värderingar. Detta kräver en infrastruktur som möjliggör kontinuerliga uppdateringar och omträning.

4. Transparens och förklarbarhet

Det är avgörande att AI-beslut är transparenta och förklarbara. Det underlättar inte bara användarnas förtroende, utan gör det också möjligt för utvecklare att utvärdera etiska överväganden och justera systemet vid behov.

Slutsats

Att träna en AI baserat på lagtexter och rättspraxis är ett värdefullt steg mot att utveckla system med förståelse för mänskliga normer och värderingar. För att dock skapa en AI som verkligen handlar etiskt på ett sätt som liknar människor krävs en tvärvetenskaplig ansats. Genom att kombinera lagstiftning med kulturella, sociala och etiska insikter, och genom att integrera mänsklig expertis i träningsprocessen, kan vi utveckla AI-system som inte bara är intelligenta utan också visa visdom och empati. Låt oss se vad de framtid kan föra med sig

Ytterligare källor:

• Etiska principer och (icke-)existerande juridiska regler för AI. Detta artikel diskuterar de etiska krav som AI-system måste uppfylla för att vara pålitliga. Data och samhälle
• AI-styrning förklaradEn översikt över hur AI-styrning kan bidra till etisk och ansvarsfull implementering av AI inom organisationer. AI-personalutbildning 
• De tre pelarna för ansvarsfull AI: hur man uppfyller den europeiska AI-lagstiftningen. Denna artikel behandlar kärnprinciperna för etiska AI-tillämpningar enligt den nya europeiska lagstiftningen. Emerce
• Utbildning av etiskt ansvarstagande AI-forskare: en fallstudie. En akademisk studie om utbildning av AI-forskare med fokus på etiskt ansvar. ArXiv