Что такое этика искусственного интеллекта, в одной статье?

Определение этики искусственного интеллекта

Этика искусственного интеллекта (ЭИ) - это междисциплинарная область, изучающая моральные принципы, ценности и социальную ответственность, которые должны соблюдаться при разработке, внедрении и использовании систем ИИ. Этика ИИ пытается ответить на фундаментальный вопрос "как мы должны разрабатывать, использовать и управлять ИИ", охватывая не только основные категории традиционной этики, такие как справедливость, права, благосостояние и добродетель, но и предлагая новые нормы и рамки управления в ответ на характеристики новой технологии, такие как алгоритмическое принятие решений, управляемые данными и автоматизированные действия. Этика ИИ связана не только с рисками, присущими самой технологии, но и с распределением власти, ресурсов, культурным воздействием и вопросами глобального управления, возникающими в результате внедрения технологии в социальную систему, с целью поощрения инноваций при минимизации ущерба для личного достоинства, социальной справедливости и экологической среды, а также обеспечения того, чтобы технологическое развитие способствовало общему благополучию людей. Эта область объединяет междисциплинарные взгляды из философии, права, информатики, социологии, экономики, психологии и других дисциплин для формирования динамичной, открытой и межкультурной системы этического управления через формулирование принципов, разработку стандартов, институциональные инновации и участие общественности, чтобы ответить на неизбежные вызовы, такие как алгоритмическая предвзятость, утечка информации о частной жизни, автоматизированная безработица, автономное оружие и манипулирование информацией. Одним словом, этика ИИ - это совокупность знаний и практики о том, как "сделать интеллект хорошим".

Техническая безопасность в этике искусственного интеллекта

• Верифицируемость и тестируемость: Создайте многоуровневую систему верификации, такую как формальная верификация, имитационное тестирование, упражнения "красной команды" и т.д., чтобы обеспечить полную проверку критических атрибутов безопасности перед развертыванием.
• Управление уязвимостями: создание механизма вознаграждения за раскрытие информации об уязвимостях, процесс быстрого реагирования на исправления и обмен информацией об угрозах с сообществом кибербезопасности для снижения риска злонамеренной эксплуатации.
• Совместный человеко-машинный мониторинг: сохранение права окончательного принятия решений человеком в сценариях с высоким уровнем риска, таких как автономное вождение и медицинская диагностика, и разработка интерпретируемых в реальном времени интерфейсов для облегчения своевременного вмешательства оператора.
• Предотвращение катастрофических рисков: для систем с возможностями самосовершенствования или рекурсивной оптимизации установите пороговые значения мощности, плавкие выключатели и внешний аудит для предотвращения каскадных эффектов.

Алгоритмическая предвзятость в этике искусственного интеллекта

• Репрезентативность данных: учебные данные должны охватывать множество аспектов целевой популяции, таких как пол, возраст, раса, география и т. д., и смягчать предвзятость выборки путем повторной выборки и синтеза данных.
• Прозрачность отбора признаков: прямое использование чувствительных атрибутов в качестве входных признаков запрещено, а для предотвращения косвенной передачи дискриминации проводятся тесты на причинно-следственную связь с прокси-переменными.
• Показатели справедливости: вводите многочисленные показатели равных возможностей, равных результатов и равной калибровки, взвешивая их между различными заинтересованными сторонами, чтобы отдельные показатели не маскировали локальные несправедливости.
• Непрерывный мониторинг и переобучение: регулярно отслеживайте результаты принятия решений после развертывания, своевременно обновляйте модель при обнаружении отклонений и регистрируйте изменения версий, чтобы обеспечить прослеживаемость ответственности.
• Вовлечение заинтересованных сторон: привлечение представителей сообществ, затронутых алгоритмами, правозащитных организаций и политиков к участию в аудитах предвзятости и программах улучшения для повышения легитимности управления.

Защита конфиденциальности в этике искусственного интеллекта

• (c) Минимизация данных: сбор только тех данных, которые необходимы для выполнения конкретной задачи, избегая модели "сначала собрать, а потом найти им применение".
• Дифференциальная конфиденциальность: введение контролируемого шума в статистические выпуски или обучение моделей затрудняет обратное выведение индивидуальной информации, что позволяет сбалансировать полезность данных и гарантии конфиденциальности.
• Федеративное обучение и гомоморфное шифрование: хранение данных "на месте" для обучения модели или вычислений уменьшает поверхность утечки, вызванной централизованным хранением.
• Информированное согласие пользователя: простым языком информирует о целях использования данных, сроках их хранения, масштабах передачи третьим сторонам, а также предоставляет механизм, позволяющий в любой момент отозвать согласие.
• Оценка воздействия на конфиденциальность: Проводите систематическую оценку на ранних этапах разработки продукта, чтобы выявить сценарии повышенного риска и разработать меры по их снижению для формирования замкнутого цикла процесса совершенствования.

Прозрачность и интерпретируемость в этике искусственного интеллекта

• Глобально интерпретируемая: раскрытие структуры модели, источников учебных данных, целевых функций и ограничений для регулирующих органов и общественности с целью облегчения внешнего аудита.
• Интерпретируемость на местном уровне: приведите сравнительные примеры, ранжирование важности характеристик или объяснения на естественном языке для отдельных решений, чтобы помочь заинтересованным лицам понять причины полученных результатов.
• Интерактивное объяснение: позволяет пользователям уточнять детали с помощью вопросов и ответов и визуализации, укрепляя человеко-машинное доверие и исправляя ошибки.
• Верность интерпретации: убедитесь, что содержание интерпретации соответствует внутренней логике модели, и не вводите пользователей в заблуждение "поверхностными рассказами".
• Доступность интерпретации: разработка мультимодальных интерфейсов интерпретации для аудитории с разным культурным и образовательным уровнем, чтобы снизить порог понимания.

Атрибуция ответственности за этику искусственного интеллекта

• Цепочка ответственности: определите обязательства и ответственность разработчиков, внедренцев, операторов и конечных пользователей в различных звеньях, чтобы избежать "вакуума ответственности".
• Механизмы страхования и компенсации: установите обязательное страхование ответственности алгоритмов, чтобы обеспечить своевременную компенсацию жертвам и мотивировать компании к активному снижению рисков.
• Обсуждение вопроса о правосубъектности: изучение возможности создания ограниченной правосубъектности для высокоавтономных систем, чтобы обеспечить возможность прямого обращения в суд в случае нарушения прав.
• Стандарты расследования инцидентов: разработайте междисциплинарный процесс расследования инцидентов, включающий такие этапы, как опечатывание журналов, сторонняя экспертиза и алгоритмическое воспроизведение, для обеспечения объективных выводов.
• (c) Платформы общественного мониторинга: создание независимых организаций или открытых платформ для приема жалоб населения, публикации базы данных по делам об ответственности и создания давления общественного мониторинга.

Последствия применения искусственного интеллекта для трудовых ресурсов Этика

• Оценка замещения рабочих мест: количественная оценка масштабов и темпов влияния автоматизации на занятость в разных отраслях и на разных уровнях квалификации с помощью макросимуляции и исследования микропредприятий.
• Переподготовка кадров: правительство, предприятия и профсоюзы совместно работают над созданием счетов для обучения в течение всей жизни и организацией курсов по обучению цифровым навыкам и профориентации для людей, вышедших на пенсию.
• (c) Минимальный уровень социального обеспечения: изучите новые механизмы перераспределения, такие как безусловный базовый доход и алгоритмический налог на распределение дивидендов, для смягчения краткосрочных потрясений в доходах.
• Создание новой карьеры: поощряйте создание новых форм занятости, связанных с обучением, обслуживанием, этическим аудитом, дизайном опыта и другими областями ИИ, чтобы создать положительный цикл.
• Обновление трудовых стандартов: пересмотр трудовых норм, касающихся рабочего времени, безопасности, конфиденциальности и т. д., чтобы не допустить ущемления прав работников с помощью ИИ в платформенной экономике.

Экологическая устойчивость искусственного интеллекта Этика

• Энергоэффективные алгоритмы: оптимизация структуры модели и стратегий обучения для снижения количества операций с плавающей запятой и энергопотребления GPU, например, с помощью таких методов, как спарсификация, квантование и дистилляция знаний.
• Зеленые центры обработки данных: использование возобновляемых источников энергии, жидкостных систем охлаждения и динамического планирования нагрузки для снижения PUE (эффективности использования энергии) до уровня менее 1,1.
• Оценка жизненного цикла (LCA): расчет и публичное освещение углеродного следа всего процесса, от производства чипов, транспортировки оборудования, эксплуатации и обслуживания до утилизации в конце срока службы.
• Политические стимулы: поощряйте компании отдавать предпочтение решениям ИИ с низким энергопотреблением с помощью освобождения от налога на выбросы углекислого газа и списков "зеленых" закупок.
• Экологическая справедливость: предотвращение переноса энергоемких учебных задач в регионы со слабым экологическим регулированием и предотвращение экстернализации загрязнения и потребления ресурсов.

Международное управление этикой искусственного интеллекта

• Многосторонние рамки: поддержка международных организаций, таких как ООН, ОЭСР, GPAI и других, в разработке всеохватывающих этических рекомендаций и стандартов для ИИ.
• Трансграничные потоки данных: двусторонние или многосторонние соглашения по таким вопросам, как защита конфиденциальности, взаимопомощь в правоохранительных органах и распределение налогов, чтобы предотвратить разделение данных и арбитраж в сфере регулирования.
• Контроль за экспортом технологий: создание списка и системы лицензирования высокочувствительных технологий ИИ для предотвращения распространения приложений для военного использования и нарушения прав человека.
• Сотрудничество Север-Юг: помощь развивающимся странам в создании собственного потенциала этической экспертизы ИИ и цифровой инфраструктуры путем передачи средств, технологий и талантов.
• Глобальные общественные блага: содействуйте созданию общественных благ, таких как модели с открытым исходным кодом, открытые наборы данных и общие арифметические платформы, чтобы уменьшить неравенство, вызванное технологическими монополиями.

Культурное разнообразие в этике искусственного интеллекта

• Дизайн с учетом ценностей: включение этического языка и систем символов различных культур на этапе анализа потребностей, чтобы избежать доминирования одной западной этической точки зрения.
• Локализованные наборы данных: сбор и уважительное отношение к текстовым, изобразительным и речевым данным в родном контексте, чтобы снизить вероятность неправильной идентификации или оскорбления из-за культурных различий.
• Лингвистическое равенство: обеспечить языкам меньшинств одинаковый уровень точности и обслуживания в таких системах, как распознавание речи и машинный перевод, и предотвратить цифровой лингвистический геноцид.
• Уважение к религии и обычаям: избегайте посягательств на религиозную одежду, ритуалы и традиции частной жизни в таких приложениях, как распознавание лиц и предсказание поведения.
• Механизм многостороннего участия: создайте региональные комитеты по этике и пригласите аборигенов, представителей общин меньшинств, религиозных лидеров и т.д. принять участие в установлении стандартов и оценке воздействия.