" В связи с повсеместным распространением искусственного интеллекта (ИИ) в современном технологическом мире, крайне важно обеспечить его разработку и развертывание с соблюдением этических норм. Для достижения этичности ИИ необходимо сочетать прозрачность, справедливость и алгоритмическую этику.
Прозрачность имеет решающее значение в ИИ, и служит гарантией того, что системы ИИ подотчетны и заслуживают доверия. Это относится к способности системы ИИ объяснять свои процессы принятия решений таким образом, чтобы это было понятно и интерпретируемо. Это особенно важно в областях с высокими ставками, таких как здравоохранение, финансы и уголовное правосудие, где решения, принимаемые системами ИИ, могут существенно повлиять на жизнь и благополучие людей. Именно поэтому особенно важен этический аспект ИИ
Для достижения прозрачности в ИИ можно использовать различные методы, в том числе интерпретацию модели, которая включает визуализацию внутренней работы системы ИИ. Это необходимо для того чтобы понять, как она пришла к тому или иному решению. Другой метод — контрфактический анализ, который включает тестирование гипотетических сценариев, чтобы понять, как отреагирует система ИИ. Эти методы позволяют людям понять, как система ИИ пришла к конкретному решению, а также обнаружить и исправить предубеждения или ошибки.
Справедливость — еще одно важное этическое соображение при разработке и развертывании ИИ. Справедливость отсутствие дискриминации или предвзятости в системах ИИ. Справедливость системы зависит исключительно от данных, на которых она обучается. Следовательно предвзятые данные могут привести к предвзятым алгоритмам. Предубеждения могут принимать различные формы, включая расовые, гендерные или социально-экономические предубеждения, что приводит к несправедливым результатам для определенных групп людей.
Предвзятость в данных, используемых для обучения алгоритмов, должна быть устранена, для обеспечения справедливости в ИИ. Этого можно достичь путем тщательного выбора источников данных для использования и применения таких стратегий, как расширение данных. К такому расширению относится добавление или изменение данных для создания расширенной базы данных. Кроме того, исследователи и инженеры ИИ должны постоянно пересматривать и анализировать свои алгоритмы, чтобы выявлять и исправлять ошибки, которые могут возникнуть с течением времени.
Этическое использование ИИ также включает алгоритмическую этику. Это относится к моральным принципам и идеалам, заложенным в создание систем ИИ. Обеспечение разработки и использования систем ИИ для обеспечения справедливости, конфиденциальности и ответственности является частью алгоритмической этики.
Вовлечение различных групп заинтересованных сторон в процесс проектирования и разработки имеет решающее значение для обеспечения алгоритмической этики в ИИ. К таким группам относятся: специалисты по этике, социологи и представители заинтересованных сообществ. Кроме того, разработчики ИИ должны уделить первоочередное внимание разработке этических принципов и стандартов для контроля разработки и развертывания систем ИИ.
Как разработчики ИИ могут минимизировать риск предвзятости и дискриминации в системах ИИ?
Системы искусственного интеллекта вызывают обеспокоенность в связи с риском предвзятости и дискриминации. Для решения эти проблем, разработчики ИИ должны свести к минимуму предвзятость данных, используемых для обучения алгоритмов, обеспечив соблюдение этических принципов при проектировании и развертывании систем ИИ.
Искусственный интеллект может трансформировать многие отрасли и улучшить повседневную жизнь, но он также создает риски, если его не развивать и не внедрять ответственно. Одним из основных рисков ИИ является предвзятость, которая может привести к несправедливым и дискриминационным результатам. Предвзятые алгоритмы ИИ могут увековечивать и усиливать социальное неравенство, а именно расовые предубеждения или гендерная дискриминация.
Например, в Соединенных Штатах было много случаев, когда алгоритмы распознавания лиц ошибочно идентифицировали цветных людей чаще, чем белых, что приводило к неправомерным арестам и осуждениям. Это связано с тем, что наборы данных, используемые для обучения алгоритмов были недостаточно полными, чтобы учесть различия в оттенках кожи и чертах лица. Точно так же предвзятый ИИ может повлиять на процессы найма, одобрения кредитов и медицинских диагнозов.
Крайне важно бороться с предубеждениями и этикой на протяжении всего процесса разработки ИИ — от сбора данных до развертывания — чтобы предотвратить предвзятый или неэтичный ИИ. Сюда относится обеспечение разнообразия и репрезентативности наборов данных, оценка того, как алгоритм может повлиять на различные социальные группы, а также регулярный аудит и проверка системы ИИ.
Использование мер справедливости — это один из вариантов минимизации предвзятости ИИ за счет оценки честности алгоритма и выявления потенциальных предвзятостей. Например, оценка справедливости может определять, как алгоритм работает для различных этнических или гендерных групп, и выделять любые расхождения в результатах.
Другой стратегией является привлечение к разработке и тестированию алгоритмов искусственного интеллекта действительно разных команд, от этнической принадлежности, пола, социально-экономического статуса и образования до знаний, ценностей, убеждений и многого другого. Это может упростить просмотр и устранение возможных предубеждений и гарантировать, что алгоритм был создан с включением нескольких точек зрения. Кроме того, усилия по интеграции этических принципов и кодексов поведения в системы ИИ могут снизить риск сохранения предубеждений, которые могут существовать среди его создателей, и привести алгоритмы в соответствие с широким спектром социальных ценностей.
Наконец, разработчикам необходимо обеспечить безопасность и справедливость систем ИИ посредством подотчетности ИИ. Это включает в себя установление четких линий ответственности за принятие решений ИИ и привлечение разработчиков и пользователей к ответственности за любые неблагоприятные последствия. Например, Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR), который предусматривает юридические последствия за несоблюдение требований, обязывает предприятия принимать меры для обеспечения прозрачности и равенства алгоритмов ИИ.
Следовательно, предвзятый или неэтичный ИИ может серьезно повлиять на отдельных людей и общество. Предотвращение таких рисков требует соблюдения справедливости, прозрачности и подотчетности на протяжении всего процесса разработки и развертывания ИИ. Принимая этические принципы, используя показатели справедливости, привлекая различные команды и устанавливая четкие границы ответственности, инженеры ИИ могут способствовать развитию безопасного и ответственного ИИ.
Этические соображения в отношении конфиденциальности и защиты данных при разработке и развертывании ИИ
Крайне важно обеспечить этичность и ответственность исследований и внедрения ИИ, поскольку он продолжает развиваться и становится все более взаимосвязанным с повседневной жизнью. Управление, этика данных и конфиденциальность — это лишь некоторые из многочисленных этических аспектов, которые необходимо тщательно учитывать при ответственной разработке и развертывании ИИ.
Создание руководств, стандартов и норм для создания и использования систем ИИ - часть управления ИИ. Установление четких правил и положений имеет решающее значение для обеспечения этичного и ответственного использования ИИ. Эти правила должны включать подотчетность, алгоритмическое принятие решений, сбор и хранение данных.
Этика данных — еще один важный аспект ответственной разработки и развертывания ИИ. Данные — это топливо, на котором работает ИИ, и крайне важно обеспечить, чтобы сбор и использование данных были этичными и законными. Компании должны гарантировать, что данные, используемые для обучения моделей ИИ, являются репрезентативными и непредвзятыми. Это необходимо для предотвращения увековечивания социальных предубеждений. Кроме того, люди должны иметь контроль над своими данными, и их конфиденциальность должна соблюдаться на протяжении всего процесса разработки и развертывания ИИ.
Конфиденциальность — это фундаментальное право человека, которое необходимо защищать при разработке и внедрении ИИ. Системы ИИ часто собирают огромные объемы персональных данных, поэтому важно обеспечить прозрачность и этичность сбора и использования этих данных. Компании должны информировать людей о типах собираемых данных, о том, как они будут использоваться и кто будет иметь к ним доступ. Кроме того, компании должны применять соответствующие меры безопасности для защиты персональных данных от несанкционированного доступа или использования.
При ответственном развертывании ИИ также учитывается, как он повлияет на людей и окружающую среду. Негативные последствия, которые системы ИИ могут иметь для общества, а именно рост предвзятости или неравенства, должны быть сведены к минимуму. Компании также должны учитывать, как системы искусственного интеллекта влияют на окружающую среду, включая их энергопотребление и уровень выброса углеродов.
Как можно спроектировать системы ИИ, чтобы обеспечить прозрачность и объяснимость?
Как разработчики могут проектировать и создавать прозрачные и объяснимые системы искусственного интеллекта?
Важно учитывать социальную ответственность ИИ и его совместимость с правами человека в связи с расширением его применения в повседневной жизни. Хотя ИИ может значительно улучшить общество, он также представляет серьезную угрозу основным правам, таким как неприкосновенность частной жизни и справедливость. Поэтому важно убедиться, что принятие решений с помощью ИИ соответствует правам человека и что его использование является этичным.
Особенно важно использовать такие модели, как деревья решений и системы, основанные на правилах для расстановки приоритетов в отношении основных прав и этических соображений при принятии решений ИИ. Определение того, что представляет собой основные права и моральные нормы, в соответствии с которыми они соблюдаются - сложная дискуссия, которая не закончится наверное никогда
Однако, отдавая приоритет основным правам, таким как неприкосновенность частной жизни и недискриминация, разработчики могут попытаться смягчить врожденные предубеждения и способствовать этичному развитию ИИ. Эти модели легко визуализируются и объясняются, обеспечивая прозрачность и объяснимость систем ИИ. Используя такие модели, люди могут лучше понять, как системы ИИ принимают решения и степень их обоснованности
Доступность для всех людей, независимо от социально-экономического уровня, — еще один аспект социального долга ИИ. ИИ не должен расширять существующие социальные пропасти. Кроме того, ИИ должен быть разработан для удовлетворения потребностей и интересов всех людей, независимо от их происхождения или гражданства. Это включает в себя соображения доступности, удобства использования, справедливости и способности учитывать широкий спектр социальных и культурных контекстов.
Помимо обеспечения доступности, системы ИИ должны быть прозрачными и объяснимыми. Для этого можно использовать такие методы, как локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели (LIME) или аддитивные объяснения Шепли (SHAP), для объяснения выходных данных любой модели машинного обучения.
LIME — это метод создания локально интерпретируемых и точных объяснений для индивидуальных прогнозов моделей машинного обучения «черный ящик», тогда как SHAP — это унифицированная структура для создания глобальных и локальных значений важности признаков для моделей машинного обучения «черный ящик». Модели машинного обучения «черный ящик» относятся к сложным моделям, внутренняя работа которых не может быть легко интерпретирована или понятна людям. Используя такие методы, разработчики ИИ могут свести к минимуму риск предвзятости и дискриминации, обеспечив подотчетность и понятность своих систем всем пользователям.
Для продвижения заслуживающего доверия ИИ, разработчикам следует уделять первоочередное внимание соблюдению основных прав человека, включая неприкосновенность частной жизни, свободу слова и право на справедливое судебное разбирательство. Этого можно достичь, обеспечив сохранность системами ИИ не нарушали неприкосновенности частной жизни людей и отсутствия жестокого обращения из-за тех или иных особенностей, а также соответствие концепциям справедливости, подотчетности и открытости. Кроме того, создание подробной документации и предоставление четких объяснений того, как работает система и что она делает, может укрепить доверие и повысить прозрачность.
Какую роль должна играть нормативно-правовая база в продвижении этичной разработки и внедрения ИИ?
Нормативно-правовая база может иметь решающее значение для обеспечения этичной разработки и внедрения ИИ путем установления стандартов и руководящих принципов, способствующих подотчетности, прозрачности и справедливости при использовании технологий ИИ.
Устанавливая стандарты прозрачности, смягчая предвзятость и дискриминацию, обеспечивая конфиденциальность и защиту данных, способствуя этичному принятию решений, а также предоставляя механизмы мониторинга и правоприменения, нормативные акты могут помочь гарантировать ответственность и соблюдение этических норм при разработке системы ИИ.
Вот несколько ключевых способов, с помощью которых нормативные акты могут помочь обеспечить разработку и использование систем ИИ ответственным и этичным образом:
Определение стандартов прозрачности и объяснимости
Правила могут требовать разработки прозрачных и понятных систем ИИ, которые упрощают людям понимание того, как система принимает решения. Например, GDPR, который применяется ко всем организациям, работающим в ЕС, требует, чтобы компании обеспечивали прозрачную и безопасную обработку персональных данных, а также чтобы физические лица имели право доступа и контроля над своими данными.
Борьба с предвзятостью и дискриминацией
Правила могут предусматривать тестирование систем ИИ на предвзятость и отсутствие дискриминации, а также реализацию мер по минимизации последствий. Это может повлечь за собой обязательное использование различных наборов данных и мониторинг производительности системы, чтобы убедиться, что она не оказывает несправедливого влияния на определенные группы.
Например, Закон об алгоритмической ответственности от 2022 года требует, чтобы компании в Соединенных Штатах оценивали влияние своих систем ИИ на такие факторы, как предвзятость, дискриминация и конфиденциальность, и предпринимали меры для минимизации любых негативных последствий.
Возможность принятия моральных решений
Законы могут устанавливать критерии морального принятия решений в системах ИИ. Для решения этой проблемы может потребоваться создание таких систем, которые работали бы справедливо и недискриминационно, не сохраняя и не усугубляя существующие социальные или экономические диспропорции.
Например, Руководство по этике для надежного искусственного интеллекта, разработанное Группой экспертов высокого уровня Европейской комиссии по ИИ, обеспечивает основу для обеспечения этичной и ответственной разработки систем ИИ.
Конфиденциальность и защита данных
Законы могут требовать создания систем ИИ с учетом конфиденциальности и безопасности данных. Это может повлечь за собой обязательное шифрование и контроль доступа, гарантирующие, что данные используются только для предполагаемой функции.
Например, серия семинаров «Справедливость, подотчетность и прозрачность в машинном обучении» объединяет исследователей, политиков и практиков для обсуждения стратегий снижения рисков предвзятости и дискриминации в системах ИИ.
Мониторинг и правоприменение
Регламенты могут включать меры мониторинга и правоприменения, чтобы гарантировать, что системы ИИ разрабатываются и используются в соответствии с этическими и юридическими стандартами. Применение подобных регламентов может повлечь за собой обязательные регулярные проверки и оценки систем ИИ.
