به سوی یک چارچوب اخلاقی یکپارچه برای هوش مصنوعی مسئول

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

سنتز اصول برای منافع اجتماعی

این مقاله به بررسی ایجاد یک چارچوب اخلاقی یکپارچه برای ارتقای هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر اجتماعی (AI) می‌پردازد. این بینش‌های کلیدی را از شش ابتکار برجسته که گفتمان اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی را شکل داده‌اند، ترکیب می‌کند، از جمله اصول هوش مصنوعی Asilomar، اعلامیه مونترال برای هوش مصنوعی مسئول، و دستورالعمل‌های کمیسیون اروپا در مورد اخلاق هوش مصنوعی، و غیره.

این ابتکارات با هم، 47 اصل اخلاقی را ترسیم می‌کنند که این مقاله به شش اصل اصلی تقسیم می‌کند: خیرخواهی، عدم شرارت، خودمختاری، عدالت، توضیح‌پذیری و مسئولیت‌پذیری. هر اصل از طریق مثال های دنیای واقعی توضیح داده می شود و بر اهمیت توسعه هوش مصنوعی اخلاقی و نقش آن در پیشبرد رفاه اجتماعی تأکید می کند.

پنج اصل برای هوش مصنوعی اخلاقی

سودمندی

ارتقای رفاه و انجام کارهای خوب اصل سودمندی تاکید دارد که هوش مصنوعی باید برای ارتقای رفاه افراد و جامعه طراحی و استفاده شود. فن آوری های هوش مصنوعی باید به طور مثبت به رفاه اقتصادی، اجتماعی و زیست محیطی کمک کند.

مثال: سیستم‌های هوش مصنوعی در تشخیص‌های پزشکی، مانند آن‌هایی که به تشخیص سرطان در مراحل اولیه کمک می‌کنند، نمونه‌ای از سودمندی هستند. این سیستم‌ها با بهبود دقت تشخیصی، نتایج بیماران را بهبود می‌بخشند و جان انسان‌ها را نجات می‌دهند و نشان می‌دهند که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای بهبود رفاه اجتماعی استفاده کرد.

عدم سوء استفاده

اجتناب از آسیب یا به حداقل رساندن تأثیرات منفی عدم سوء استفاده تضمین می کند که هوش مصنوعی برای جلوگیری از آسیب و به حداقل رساندن پیامدهای منفی بالقوه طراحی شده است. توسعه دهندگان باید خطرات را پیش بینی و کاهش دهند و اطمینان حاصل کنند که سیستم های هوش مصنوعی باعث آسیب ناخواسته نمی شوند.

مثال: در رانندگی خودران، سیستم‌های هوش مصنوعی باید ایمنی را در اولویت قرار دهند و به گونه‌ای طراحی شوند که خطر تصادفات را کاهش دهند. به عنوان مثال، یک خودروی خودمختار باید بتواند عابران پیاده را تشخیص دهد و رفتار خود را برای جلوگیری از برخورد، حتی در سناریوهای پیچیده مانند عبور غیرمنتظره عابر پیاده، تنظیم کند.

خودمختاری

احترام به کرامت انسانی و تصمیم گیری آگاهانه اصل خودمختاری بر احترام به حقوق افراد برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد تعامل آنها با هوش مصنوعی متمرکز است. سیستم‌های هوش مصنوعی باید افراد را برای حفظ کنترل بر داده‌های شخصی و تصمیم‌هایشان توانمند کند.

مثال: سیستم‌های توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند سیستم‌هایی که توسط سرویس‌های استریم یا پلت‌فرم‌های تجارت الکترونیک استفاده می‌شوند، باید به کاربران اجازه دهند تا بفهمند که چگونه از داده‌هایشان برای تولید توصیه‌ها استفاده می‌شود. کاربران همچنین باید این امکان را داشته باشند که از برخی روش‌های جمع‌آوری داده انصراف دهند یا تنظیمات حریم خصوصی را برای حفظ استقلال تنظیم کنند.

عدالت

عدالت در توسعه هوش مصنوعی و توزیع مزایای عدالت تضمین می کند که هوش مصنوعی به گونه ای توسعه یافته و به کار گرفته می شود که عدالت را ترویج می کند و از تعمیق نابرابری های اجتماعی جلوگیری می کند. سیستم‌های هوش مصنوعی باید عاری از تعصب باشند و باید مزایا را به طور عادلانه در بین تمام گروه‌های اجتماعی توزیع کنند.

مثال: در استخدام، سیستم‌های هوش مصنوعی که برای بررسی متقاضیان شغل استفاده می‌شوند باید عاری از سوگیری‌هایی باشند که ممکن است به طور نامتناسبی بر گروه‌های جمعیتی خاصی مانند زنان یا اقلیت‌های قومی تأثیر بگذارد. ممیزی این سیستم ها برای شناسایی و حذف الگوهای مغرضانه برای اطمینان از عدالت در فرآیندهای استخدام ضروری است.

توضیح پذیری

تضمین شفافیت، قابل فهم بودن و پاسخگویی در تصمیم گیری های هوش مصنوعی توضیح پذیری نیاز به شفافیت، قابل فهم بودن و مسئولیت پذیری در تصمیم گیری هوش مصنوعی را ترکیب می کند. این اصل مستلزم آن است که سیستم های هوش مصنوعی توضیحات واضح و قابل فهمی برای تصمیمات خود ارائه دهند و ذینفعان انسانی در قبال نتایج این سیستم ها پاسخگو باشند.

شفافیت تضمین می کند که فرآیندهای هوش مصنوعی و مسیرهای تصمیم گیری باز و در دسترس برای بررسی هستند.

قابل فهم بودن به این معنی که توضیحات ارائه شده توسط سیستم های هوش مصنوعی باید برای افراد غیر متخصص قابل درک باشد. کاربران باید بتوانند درک کنند که چگونه و چرا یک تصمیم خاص گرفته شده است.

مسئولیت پذیری (ششم) تضمین می کند که مسئولیت تصمیمات هوش مصنوعی با توسعه دهندگان، اپراتورها یا سازمان هایی که از سیستم هوش مصنوعی استفاده می کنند باقی می ماند و از سناریویی جلوگیری می کند که در آن هوش مصنوعی برای هر گونه پیامد منفی مقصر شناخته شود.

مثال: در عدالت کیفری، سیستم‌های هوش مصنوعی که برای ارزیابی خطر تکرار جرم استفاده می‌شوند، باید استدلال شفافی در پشت پیش‌بینی‌های خود ارائه دهند. اگر یک ابزار هوش مصنوعی بر اساس ارزیابی ریسک، حکم شدیدتری را برای متهم پیشنهاد کند، هم متهم و هم دادگاه باید عواملی را که باعث تصمیم هوش مصنوعی می‌شود، درک کنند. علاوه بر این، اگر تصمیم منجر به نتایج منفی مانند یک حکم ناعادلانه شود، توسعه دهندگان و کاربران سیستم باید در قبال این شکست پاسخگو باشند.

با حصول اطمینان از اینکه تصمیمات هوش مصنوعی هم قابل درک و هم قابل ردیابی برای بازیگران انسانی هستند، قابلیت توضیح اعتماد به هوش مصنوعی را تقویت می کند و به کاهش آسیب های احتمالی کمک می کند.

مرجع

فلوریدی، لوسیانو و جاش کاولز. “چارچوب یکپارچه از پنج اصل برای هوش مصنوعی در جامعه.” بررسی علوم داده هاروارد، جلد. 1، نه 1، 23 ژوئن 2019، hdsr.mitpress.mit.edu/pub/l0jsh9d1/release/8، https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1.