Сингулярность близко: Будет ли место человеку в мире сверхразумов? - стр. 12
Начнем с определения моральных норм, которые должны быть внедрены в мышление разработчиков искусственного интеллекта. Первая задача – создание набора этических принципов, который станет основой для разработки ИИ-систем. Например, принципы «Не навреди» (который лежит в основе законодательства во многих странах) должны быть адаптированы для обеспечения безопасности в контексте искусственного интеллекта. Этот принцип не должен ограничиваться физическим вредом: он также включает эмоциональные и социальные аспекты, такие как манипуляция данными и предвзятости, которые могут возникать в результате работы алгоритмов.
Тем не менее, создание наборов принципов – это лишь начало. Следующий шаг – разработка комплексных механизмов управления, позволяющих оценивать этические последствия внедрения новых технологий. Тут могут помочь концепции «этических комитетов» или «независимых наблюдательных органов», задача которых не только контролировать работу ИИ, но и оценивать его влияние на общество. Примером может служить работа Этического совета в крупных компаниях, таких как Google, который занимается проверкой и формированием осознанных решений в сложных вопросах взаимодействия искусственного интеллекта и общества.
Важно отметить, что исследование и оценка технологических решений не являются статичными процессами. Ситуации, с которыми сталкиваются разработчики, постоянно меняются, и необходимо создать механизмы для непрерывной обратной связи. Для этого можно привлекать как пользователей, так и независимых экспертов. Опыт работы с реальными кейсами, такими как этика в контексте автономных транспортных средств, показывает, что сложные решения требуют открытой дискуссии о том, как алгоритмы должны действовать в кризисных ситуациях. Например, как должен поступить автономный автомобиль, если выбор стоит между спасением водителя и пешехода? Это сложная моральная дилемма, требующая выбора на основе заранее установленных этических норм, заложенных в программное обеспечение.
Далее, одним из важнейших аспектов является прозрачность разработки искусственного интеллекта. Прозрачность включает не только открытость используемых алгоритмов, но и доступность для понимания их работы. Например, внедрение «объясняемого ИИ» – это шаг в нужном направлении, позволяющий конечным пользователям понять, какие решения принимаются и на каких данных они основаны. Разработчики должны активно работать над обеспечением «прозрачности в черных ящиках», позволяя пользователям отслеживать действия алгоритмов. Необходимы стандарты, похожие на те, что уже действуют в финансовом секторе, где прозрачность обязательна для оценки рисков.
Не менее важным моментом является ответственность за действия искусственного интеллекта. Вопрос о том, кто несет ответственность в случае ошибки системы, остается открытым. Применение концепции параллельной ответственности может быть решением этой проблемы. Например, если алгоритм допускает ошибку, ответственность должна делиться между разработчиками, пользователями и владельцами. Это поможет создать механизм для обеспечения справедливости, даже если сам искусственный интеллект является автономным.
Недостаточно лишь разрабатывать этические принципы и механизмы контроля – необходимо также вовлекать общество в обсуждение вопросов, связанных с искусственным интеллектом. Образовательные инициативы, направленные на повышение понимания ИИ и его возрастающего влияния, должны стать приоритетом. Вовлечение различных слоев общества, включая законодателей, бизнес и простых граждан, в эту дискуссию создаст более разносторонний и инклюзивный подход к пониманию ответственности и морали в отношении технологий.