Suprasti DI etiką ir atsakomybę globaliame kontekste

Dirbtinis intelektas (DI) sparčiai keičia mūsų pasaulį, precedento neturinčiais būdais darydamas poveikį pramonei, visuomenėms ir asmenims. Nors DI siūlo didžiulį progreso potencialą, jis taip pat kelia esminių etinių ir visuomeninių problemų. Šiame vadove nagrinėjamas daugialypis DI etikos ir atsakomybės kraštovaizdis, pateikiant pasaulinę perspektyvą, kaip įveikti iššūkius ir išnaudoti šios transformuojančios technologijos privalumus.

Kodėl DI etika yra svarbi pasauliniu mastu

DI sistemos vis dažniau naudojamos kritiniuose sprendimų priėmimo procesuose, darančiuose įtaką tokioms sritims kaip sveikatos apsauga, finansai, švietimas, baudžiamoji justicija ir užimtumas. Tačiau DI nėra iš prigimties neutralus. Jį kuria žmonės, naudodami duomenis, atspindinčius esamus visuomenės šališkumus ir nelygybę. Atidžiai neatsižvelgus į etines pasekmes, DI gali išsaugoti ir net sustiprinti šiuos šališkumus, sukeldamas nesąžiningus ar diskriminacinius rezultatus.

Štai keletas pagrindinių priežasčių, kodėl DI etika yra gyvybiškai svarbi pasauliniame kontekste:

• Sąžiningumo ir teisingumo užtikrinimas: DI sistemos turėtų būti kuriamos ir diegiamos taip, kad su visais asmenimis ir grupėmis būtų elgiamasi sąžiningai, nepriklausomai nuo jų rasės, lyties, religijos ar kitų saugomų savybių. DI šališkumas gali lemti diskriminacinius rezultatus teikiant paskolų paraiškas, įdarbinimo procesuose ir net skiriant baudžiamąsias bausmes.
• Žmogaus teisių apsauga: DI turėtų būti kuriamas ir naudojamas taip, kad būtų gerbiamos pagrindinės žmogaus teisės, įskaitant privatumą, žodžio laisvę ir teisę į teisingą bylos nagrinėjimą. Pavyzdžiui, veidų atpažinimo technologija gali kelti grėsmę privatumui ir judėjimo laisvei, ypač kai naudojama masiniam sekimui.
• Skaidrumo ir atskaitomybės skatinimas: Būtina suprasti, kaip veikia DI sistemos ir kaip jos priima sprendimus. Skaidrumas leidžia atlikti patikrinimą ir užtikrinti atskaitomybę, todėl galima nustatyti ir ištaisyti klaidas ar šališkumą. „Juodosios dėžės“ DI sistemos, kurių sprendimų priėmimo procesas yra neskaidrus, gali pakenkti pasitikėjimui ir trukdyti veiksmingai priežiūrai.
• Žmogaus kontrolės išlaikymas: Nors DI gali automatizuoti daugybę užduočių, labai svarbu išlaikyti žmogaus priežiūrą ir kontrolę, ypač tokiose kritinėse srityse kaip sveikatos apsauga ir gynyba. DI turėtų papildyti žmogaus gebėjimus, o ne juos visiškai pakeisti.
• Pasaulinių skirtumų sprendimas: Kuriant ir diegiant DI, reikėtų atsižvelgti į įvairių pasaulio gyventojų poreikius ir iššūkius. Sprendimai, veikiantys viename kontekste, gali būti netinkami ar nesąžiningi kitame. Svarbu vengti gilinti esamą nelygybę ir užtikrinti, kad DI būtų naudingas visai žmonijai.

Pagrindiniai etiniai iššūkiai DI srityje

Kuriant ir diegiant DI sistemas kyla keletas etinių iššūkių. Šie iššūkiai reikalauja atidaus apsvarstymo ir aktyvių mažinimo strategijų:

Šališkumas ir diskriminacija

DI sistemos yra apmokomos duomenimis, ir jei šie duomenys atspindi esamus šališkumus, DI greičiausiai juos išsaugos ir sustiprins. Tai gali lemti diskriminacinius rezultatus įvairiose programose. Pavyzdžiui, jei įdarbinimo algoritmas yra apmokomas istoriniais duomenimis, rodančiais neproporcingai daug vyrų vadovaujančiose pareigose, jis gali nesąžiningai teikti pirmenybę kandidatams vyrams, o ne kandidatėms moterims.

Pavyzdys: 2018 m. „Amazon“ atsisakė DI įdarbinimo įrankio, kuris, kaip nustatyta, buvo šališkas moterų atžvilgiu. Įrankis buvo apmokytas naudojant pastarųjų 10 metų duomenis, kuriuose daugiausia buvo vyrų kandidatų. Dėl to jis išmoko bausti gyvenimo aprašymus, kuriuose buvo žodis „moterų“ (pvz., „moterų šachmatų klubas“), ir nuvertino absolventes iš vien moterų kolegijų.

Mažinimo priemonės:

• Duomenų auditas: Kruopščiai tikrinkite apmokymo duomenis, siekdami nustatyti ir sušvelninti galimus šališkumus.
• Sąžiningumo metrika: Naudokite tinkamą sąžiningumo metriką, kad įvertintumėte DI sistemų veikimą skirtingose demografinėse grupėse.
• Algoritminis auditas: Reguliariai tikrinkite DI algoritmus, kad įsitikintumėte, jog jie nesukuria diskriminacinių rezultatų.
• Įvairios kūrėjų komandos: Užtikrinkite įvairiapusį atstovavimą DI kūrėjų komandose, kad būtų pateiktos skirtingos perspektyvos ir nustatyti galimi šališkumai.

Privatumas ir sekimas

DI pagrįstos sekimo technologijos, tokios kaip veidų atpažinimas ir prognozuojamoji policijos veikla, gali kelti rimtą grėsmę privatumui ir pilietinėms laisvėms. Šios technologijos gali būti naudojamos asmenims sekti, jų elgesiui stebėti ir prognozuoti jų būsimus veiksmus. Piktnaudžiavimo potencialas yra didelis, ypač šalyse su autoritariniais režimais.

Pavyzdys: Veidų atpažinimo technologijos naudojimas viešosiose erdvėse kelia susirūpinimą dėl masinio sekimo ir galimo diskriminacinio tam tikrų grupių persekiojimo. Kai kuriose šalyse veidų atpažinimas naudojamas piliečiams sekti ir jų veiklai stebėti, o tai kelia reikšmingų etinių ir teisinių klausimų.

Mažinimo priemonės:

• Duomenų minimizavimas: Rinkite ir tvarkykite tik tuos duomenis, kurie yra griežtai būtini numatytam tikslui.
• Duomenų saugumas: Įgyvendinkite patikimas saugumo priemones, kad apsaugotumėte duomenis nuo neteisėtos prieigos ir netinkamo naudojimo.
• Skaidrumas: Būkite skaidrūs, kaip duomenys renkami, naudojami ir bendrinami.
• Vartotojo kontrolė: Suteikite asmenims kontrolę savo duomenims ir galimybę atsisakyti duomenų rinkimo.
• Reglamentavimas: Sukurkite aiškius teisinius pagrindus, reglamentuojančius DI pagrįstų sekimo technologijų naudojimą.

Skaidrumas ir paaiškinamumas

Daugelis DI sistemų, ypač giluminio mokymosi modeliai, yra „juodosios dėžės“, o tai reiškia, kad sunku suprasti, kaip jos priima sprendimus. Šis skaidrumo trūkumas gali apsunkinti klaidų ar šališkumo nustatymą ir taisymą. Tai taip pat mažina pasitikėjimą DI sistemomis, ypač tokiose kritinėse srityse kaip sveikatos apsauga ir finansai.

Pavyzdys: Gydytojas, naudojantis DI pagrįstą diagnostikos įrankį, turi suprasti, kodėl DI nustatė konkrečią diagnozę. Jei DI tiesiog pateikia diagnozę be jokio paaiškinimo, gydytojas gali nenorėti ja pasitikėti, ypač jei diagnozė prieštarauja jo paties klinikiniam sprendimui.

Mažinimo priemonės:

• Paaiškinamas DI (XAI): Kurkite DI sistemas, kurios gali aiškiai ir suprantamai paaiškinti savo sprendimus.
• Modelio interpretuojamumas: Naudokite metodus, kad DI modeliai būtų labiau interpretuojami, pavyzdžiui, savybių svarbos analizę ir sprendimų medžio vizualizavimą.
• Skaidrumo ataskaitos: Skelbkite skaidrumo ataskaitas, kuriose aprašomi DI sistemose naudojami duomenys, algoritmai ir procesai.
• Auditas: Reguliariai atlikite DI sistemų auditą, kad įvertintumėte jų skaidrumą ir paaiškinamumą.

Atskaitomybė ir atsakomybė

Kai DI sistemos daro klaidų ar sukelia žalą, svarbu nustatyti, kas yra atskaitingas ir atsakingas. Tai gali būti sudėtinga, nes DI sistemose dažnai dalyvauja sudėtingos sąveikos tarp daugelio veikėjų, įskaitant kūrėjus, vartotojus ir reguliuotojus. Taip pat sunku priskirti kaltę, kai DI sistemos veikia autonomiškai.

Pavyzdys: Jei savavalis automobilis sukelia avariją, kas yra atsakingas? Ar tai automobilio gamintojas, programinės įrangos kūrėjas, automobilio savininkas, ar pati DI sistema? Teisinės ir etinės pasekmės yra sudėtingos.

Mažinimo priemonės:

• Aiškios atsakomybės ribos: Nustatykite aiškias atsakomybės ribas kuriant, plėtojant ir diegiant DI sistemas.
• Auditas ir priežiūra: Įdiekite DI sistemų veiklos audito ir priežiūros mechanizmus.
• Draudimas ir atsakomybė: Sukurkite draudimo ir atsakomybės sistemas, kurios padengtų galimą žalą, padarytą DI sistemų.
• Etikos gairės: Nustatykite etikos gaires DI kūrimui ir naudojimui bei reikalaukite, kad asmenys ir organizacijos atsakytų už šių gairių laikymąsi.

Darbo vietų praradimas ir ekonominė nelygybė

DI gali automatizuoti daugybę darbo vietų, sukeldamas darbo vietų praradimą ir didesnę ekonominę nelygybę. Nors DI gali sukurti naujų darbo vietų, šioms darbo vietoms gali prireikti kitokių įgūdžių ir mokymų, paliekant daugelį darbuotojų nuošalyje.

Pavyzdys: Gamybos procesų automatizavimas lėmė daugelio gamyklų darbuotojų atleidimą. Panašiai, savavalių sunkvežimių kūrimas gali lemti milijonų sunkvežimių vairuotojų atleidimą.

Mažinimo priemonės:

• Perkvalifikavimas ir švietimas: Investuokite į perkvalifikavimo ir švietimo programas, kad padėtumėte darbuotojams įgyti įgūdžių, reikalingų prisitaikyti prie kintančios darbo rinkos.
• Socialinės apsaugos tinklai: Stiprinkite socialinės apsaugos tinklus, kad suteiktumėte paramą darbuotojams, kuriuos išstūmė DI.
• Universalios bazinės pajamos: Ištirkite galimybę įgyvendinti universalias bazines pajamas, kad būtų užtikrintas pagrindinis pajamų lygis visiems piliečiams.
• Reglamentavimas: Apsvarstykite reglamentus, kurie sušvelnintų neigiamą DI poveikį darbo rinkai, pavyzdžiui, mokesčius automatizavimui.

Pasaulinės iniciatyvos ir DI etikos sistemos

Pripažindamos DI etikos svarbą, įvairios tarptautinės organizacijos, vyriausybės ir mokslinių tyrimų institucijos sukūrė iniciatyvas ir sistemas, skirtas atsakingam DI kūrimui ir diegimui skatinti. Šiomis iniciatyvomis siekiama skatinti bendradarbiavimą, dalytis gerąja patirtimi ir nustatyti bendrus DI etikos standartus.

UNESCO rekomendacija dėl dirbtinio intelekto etikos

2021 m. lapkritį priimta UNESCO rekomendacija dėl dirbtinio intelekto etikos suteikia pasaulinę etiško DI kūrimo ir diegimo sistemą. Rekomendacijoje išdėstytos vertybės ir principai, įskaitant pagarbą žmogaus teisėms, sąžiningumą, skaidrumą ir atskaitomybę. Joje taip pat raginama bendradarbiauti tarptautiniu mastu ir stiprinti gebėjimus, siekiant užtikrinti, kad DI būtų naudingas visai žmonijai.

EBPO dirbtinio intelekto principai

2019 m. priimti EBPO dirbtinio intelekto principai pateikia aukšto lygio principus atsakingam DI kūrimui ir diegimui. Principai reikalauja, kad DI būtų orientuotas į žmogų, įtraukus, tvarus ir skaidrus. Juose taip pat pabrėžiama atskaitomybės ir rizikos valdymo svarba.

Europos Sąjungos dirbtinio intelekto aktas

Europos Sąjunga rengia išsamų dirbtinio intelekto aktą, skirtą DI naudojimui ES reguliuoti. Siūlomame akte DI sistemos būtų klasifikuojamos pagal jų rizikos lygį ir nustatomi griežtesni reikalavimai didelės rizikos DI sistemoms, pavyzdžiui, naudojamoms sveikatos apsaugos ir teisėsaugos srityse. Dirbtinio intelekto aktu siekiama skatinti inovacijas, kartu saugant pagrindines teises ir užtikrinant DI sistemų saugumą bei patikimumą.

IEEE etiškai suderintas dizainas

IEEE etiškai suderintas dizainas yra išsami etinių DI sistemų kūrimo sistema. Sistema teikia gaires dėl įvairių etinių klausimų, įskaitant privatumą, saugumą, skaidrumą ir atskaitomybę. Joje taip pat pabrėžiama suinteresuotųjų šalių įtraukimo ir dalyvaujamojo projektavimo svarba.

Praktiniai žingsniai kuriant ir diegiant etišką DI

Etiško DI kūrimas ir diegimas reikalauja aktyvaus ir daugiadisciplininio požiūrio. Štai keletas praktinių žingsnių, kurių organizacijos gali imtis, kad užtikrintų, jog jų DI sistemos atitinka etikos principus:

1. Sukurkite etikos sistemą: Sukurkite aiškią etikos sistemą, kurioje būtų išdėstytos vertybės, principai ir gairės, reglamentuojančios DI sistemų kūrimą ir diegimą. Ši sistema turėtų būti pritaikyta konkrečiam organizacijos kontekstui ir poreikiams.
2. Atlikite etinio poveikio vertinimus: Prieš diegdami DI sistemą, atlikite etinio poveikio vertinimą, kad nustatytumėte galimas etines rizikas ir sukurtumėte mažinimo strategijas. Šiame vertinime turėtų būti atsižvelgiama į galimą DI sistemos poveikį įvairioms suinteresuotosioms šalims, įskaitant asmenis, bendruomenes ir visą visuomenę.
3. Užtikrinkite duomenų kokybę ir sąžiningumą: Užtikrinkite, kad DI sistemoms apmokyti naudojami duomenys būtų tikslūs, reprezentatyvūs ir be šališkumo. Įgyvendinkite duomenų audito ir išankstinio apdorojimo metodus, kad nustatytumėte ir sušvelnintumėte galimus šališkumus.
4. Skatinkite skaidrumą ir paaiškinamumą: Stenkitės kurti DI sistemas, kurios būtų skaidrios ir paaiškinamos. Naudokite paaiškinamo DI (XAI) metodus, kad padėtumėte vartotojams suprasti, kaip DI sistemos priima sprendimus.
5. Įgyvendinkite atskaitomybės mechanizmus: Nustatykite aiškias atsakomybės ribas kuriant, plėtojant ir diegiant DI sistemas. Įdiekite DI sistemų veiklos audito ir priežiūros mechanizmus.
6. Įtraukite suinteresuotąsias šalis: Įtraukite suinteresuotąsias šalis į visą DI kūrimo procesą, įskaitant vartotojus, ekspertus ir visuomenę. Prašykite grįžtamojo ryšio ir įtraukite jį į DI sistemų projektavimą ir diegimą.
7. Teikite mokymus ir švietimą: Teikite darbuotojams mokymus ir švietimą apie DI etiką ir atsakingo DI kūrimo praktiką. Tai padės užtikrinti, kad visi, dalyvaujantys DI kūrimo procese, suprastų savo darbo etines pasekmes.
8. Stebėkite ir vertinkite: Nuolat stebėkite ir vertinkite DI sistemų veikimą, kad nustatytumėte ir išspręstumėte bet kokias galinčias kilti etines problemas. Reguliariai tikrinkite DI sistemas, kad įsitikintumėte, jog jos atitinka etikos principus ir nesukuria nenumatytų pasekmių.

DI etikos ateitis

DI etika yra besivystanti sritis, o iššūkiai ir galimybės toliau vystysis tobulėjant DI technologijai. Kai kurios pagrindinės tendencijos, kurias verta stebėti, yra šios:

• Padidėjęs reglamentavimas: Vyriausybės visame pasaulyje vis labiau pripažįsta poreikį reguliuoti DI. Galime tikėtis, kad ateinančiais metais bus daugiau DI reglamentų, ypač tokiose srityse kaip privatumas, saugumas ir šališkumas.
• Didėjantis dėmesys DI saugumui: DI sistemoms tampant galingesnėms ir autonomiškesnėms, vis daugiau dėmesio skiriama DI saugumui. Tai apima tyrimus, kaip užkirsti kelią DI sistemoms sukelti žalą, tyčia ar netyčia.
• Etiškų DI įrankių kūrimas: Kuriami nauji įrankiai ir technologijos, padedančios organizacijoms kurti ir diegti etiškas DI sistemas. Šie įrankiai gali padėti atlikti tokias užduotis kaip duomenų auditas, šališkumo nustatymas ir paaiškinamas DI.
• Padidėjęs visuomenės informuotumas: Visuomenės informuotumas apie DI etiką auga. Kai žmonės geriau supras etines DI pasekmes, jie reikalaus atsakingesnio DI kūrimo ir diegimo.
• Pasaulinis bendradarbiavimas: Norint išspręsti etinius DI iššūkius, reikalingas pasaulinis bendradarbiavimas. Tarptautinės organizacijos, vyriausybės ir mokslinių tyrimų institucijos turi bendradarbiauti, kad nustatytų bendrus standartus ir dalytųsi gerąja patirtimi.

Išvados

DI etika nėra tik teorinė problema; tai praktinis imperatyvas. Aktyviai spręsdami etinius iššūkius ir taikydami atsakingo DI kūrimo praktikas, galime užtikrinti, kad DI būtų naudingas visai žmonijai. Tam reikalingas įsipareigojimas sąžiningumui, skaidrumui, atskaitomybei ir žmogaus kontrolei. Tam taip pat reikalingas nuolatinis dialogas ir bendradarbiavimas tarp suinteresuotųjų šalių iš įvairių sričių ir perspektyvų. DI toliau vystantis, turime išlikti budrūs savo pastangose užtikrinti, kad jis būtų naudojamas taip, kad atitiktų mūsų vertybes ir skatintų teisingesnį ir lygesnį pasaulį.

Laikydamiesi etiškų DI principų, galime atskleisti visą šios transformuojančios technologijos potencialą, kartu sušvelnindami jos rizikas ir užtikrindami ateitį, kurioje DI suteikia galių ir naudos kiekvienam, nepriklausomai nuo jo kilmės ar vietos. Šis bendradarbiavimu ir aktyvumu grįstas požiūris yra labai svarbus kuriant pasaulinę DI ekosistemą, kuri būtų ir inovatyvi, ir etiškai pagrįsta.