वर्तमान एआई सिस्टम में नैतिकता अधिक एकीकृत क्यों नहीं है?


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मैं कंप्यूटर विज्ञान में एक पीएचडी छात्र हूं, और वर्तमान में मशीन एथिक्स (दर्शन और एआई के संयोजन वाला एक बहु-विषयक क्षेत्र, जो स्पष्ट नैतिक कार्यक्रम या एजेंट बनाने में दिखता है) में किए गए अनुप्रयोगों में कला अवलोकन की एक स्थिति बना रहा है। ऐसा लगता है कि क्षेत्र में ज्यादातर सैद्धांतिक तर्क होते हैं और अपेक्षाकृत कम कार्यान्वयन होते हैं, भले ही क्षेत्र में तकनीकी पृष्ठभूमि वाले कई लोग हों।

मैं समझता हूं कि क्योंकि नैतिकता शामिल है, कोई जमीनी सच्चाई नहीं है और चूंकि यह दर्शन का हिस्सा है, इसलिए यह बहस में पड़ सकता है कि किस प्रकार की नैतिकता को लागू किया जाना चाहिए और यह कैसे सबसे अच्छा हो सकता है। हालाँकि, कंप्यूटर विज्ञान में, आपके दृष्टिकोण की संभावनाओं या सीमाओं को दिखाने के लिए एक साधारण कार्यान्वयन की कोशिश करना भी सामान्य है।

एआई में नैतिकता को स्पष्ट रूप से लागू करने और इसके साथ प्रयोग करने के संभावित कारण क्या हैं?


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इस और इस अवलोकन पत्र में दृष्टिकोण के उदाहरण पाए जा सकते हैं ।
सुजैन 12

जवाबों:


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यह आवश्यक रूप से एक उच्च-स्तरीय उत्तर है, और अत्यधिक सट्टा है, लेकिन मैं इस प्रश्न पर सोच रहा हूं, और यहां मेरे विचार हैं:

  • नैतिक एल्गोरिदम को लागू करने के लिए दर्शन के लिए गणितीय आधार की आवश्यकता होती है क्योंकि कंप्यूटर अंतर इंजन हैं

रसेल और व्हाइटहेड की प्रसिद्ध विफलता और गोडेल के अधूरे प्रमेय के बाद, यह समस्याग्रस्त प्रतीत होगा।

  • एआई एक अत्यधिक लागू क्षेत्र है, विशेष रूप से आज गहरी शिक्षा की निरंतर मान्यता के अनुसार, और कोई भी कंपनी नैतिकता के मुद्दे के करीब नहीं जाना चाहती जब तक कि उन्हें मजबूर न किया जाए

इस प्रकार, आप इसे सेल्फ-ड्राइविंग कारों में देखते हैं क्योंकि इंजीनियरों के पास समस्या से जूझने के अलावा कोई विकल्प नहीं है। इसके विपरीत, मुझे नहीं लगता कि आप कई एल्गोरिथम स्टॉक ट्रेडिंग फर्मों को देखेंगे, जहां व्यापार पारेतो दक्षता है , वित्तीय अटकलों की नैतिकता या सामाजिक प्रभावों के बारे में चिंता करना। ("फ्लैश क्रैश" का समाधान उच्च-आवृत्ति एल्गोरिदम ट्रेडिंग के सामाजिक मूल्य को संबोधित करने के बजाय व्यापार के अस्थायी निलंबन के नियम हैं।) एक अधिक स्पष्ट उदाहरण सोशल मीडिया कंपनियां हैं जो अत्यधिक मात्रा में सूचना के दुरुपयोग (विघटन) की अनदेखी कर रही हैं। और गलत सूचनाओं को उनकी साइटों पर पोस्ट किया जा रहा है, जो अज्ञानता की दलील दे रहा है, जिसमें बहुत संदेह है कि सूचना के दुरुपयोग से उत्पन्न गतिविधि उनके नीचे की रेखाओं को सकारात्मक रूप से प्रभावित करती है।

  • लागू क्षेत्र मुख्यतः लाभ से संचालित होते हैं

निगमों का प्राथमिक निर्देश निवेशकों को लाभ लौटाना है। गैरकानूनी गतिविधि द्वारा किए गए लाभ से कम जुर्माना और दंड की अपेक्षा होने पर निगमों के लिए कानून को तोड़ना असामान्य नहीं है। (व्यवसाय में नैतिकता की अवधारणा है, लेकिन सामान्य तौर पर संस्कृति लोगों और कंपनियों को इस बात पर आधारित लगती है कि वे कितने पैसे कमाते हैं, इस बात पर ध्यान दिए बिना।)

  • मशीन नैतिकता के कार्यान्वयन को उन क्षेत्रों में खोजा जा रहा है जहां वे उत्पाद बेचने के लिए आवश्यक हैं, लेकिन कहीं और, यह अभी भी काफी हद तक काल्पनिक है

यदि अधीश्वरता मानवता को विकसित और मिटा देती है (जैसा कि बेहतर गणित कौशल वाले कुछ बहुत ही चतुर लोग हमारे बारे में चेतावनी दे रहे हैं,) मेरी भावना यह है कि यह प्रकृति का कार्य होगा, जहां इन एल्गोरिदमों का अप्रतिबंधित विकास आर्थिक ड्राइवरों के कारण हाइपर पर ध्यान केंद्रित करता है। -आर्थिक ऑटोमेशन जैसे उद्योग में वित्तीय अटकलें और स्वायत्त युद्ध। अनिवार्य रूप से, हर कीमत पर मुनाफे का पीछा करते हुए, प्रभावों की परवाह किए बिना।


दिलचस्प है, लाभ पहलू! यह नहीं सोचा था कि चूंकि मैं अनुसंधान कारणों पर केंद्रित था, लेकिन यह समझ में आता है कि अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए उद्योग से कोई दबाव नहीं है।
सुजैन

@SuzanneTolmeijer धन्यवाद। मैं कुछ वर्षों से गेम थ्योरी को नैतिकता से कैसे जोड़ता हूं, इस बारे में जानकारी देता हूं। (अधिकतर प्रारंभिक दर्शन जहां, उदाहरण के लिए, "संतुलन" को "अच्छा" कहा गया था - संतुलन एक संतुलन कार्य है और इसे सटीक, गणितीय रूप से परिभाषित किया जा सकता है। यह उस स्थिरता से अर्थशास्त्र से संबंधित है जिसे आमतौर पर इष्टतम समझा जाता है, जहां। अस्थिरता संभावित रूप से भयावह है।) लेकिन मैं एकमात्र एआई योगदानकर्ता नहीं हूं, जिसने इस क्षेत्र में आर्थिक ड्राइवरों पर छुआ है, और मैं "हाइपरपार्टिसन एआई" कह रहा हूं, इसके संभावित खतरे।
DukeZhou

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मैं इस समस्या का हिस्सा महसूस करता हूं कि एआई / एमएल प्रौद्योगिकियों के नैतिक कार्यान्वयन के तरीके में बहुत कम क्यों है, यह केवल इसलिए है क्योंकि सैद्धांतिक रूपरेखाओं की कोई आवश्यकता या उचित अनुप्रयोग नहीं है।

इसका मतलब है कि, ऐसे कोई भी तरीके नहीं हैं जिनसे हम इस समझ को एल्गोरिदम और उन मॉडलों पर लागू कर सकें जो अर्थपूर्ण तरीके से बातचीत नहीं कर सकते। हमारे पास एआई सुरक्षा / नैतिकता पर इतना बड़ा सैद्धांतिक ढांचा है क्योंकि यह अत्यंत महत्वपूर्ण है। इसे बनाने से पहले हमें मजबूत AI को लागू करने के लिए सुरक्षित दिशानिर्देशों के साथ आने की जरूरत है।

कुछ बहुत ही केंद्रित पत्रों ने नैतिक / सुरक्षित एआई सिस्टम बनाने में मुद्दों को कम करना शुरू कर दिया है। एआई सुरक्षा में ठोस समस्याएं देखें


स्पष्ट नैतिकता की आवश्यकता प्रतीत होती है, कम से कम कई शोधकर्ता स्पष्ट नैतिकता की उन्नति के लिए कहते हैं (जैसे मूर 2006 )। सैद्धांतिक रूपरेखा के उचित अनुप्रयोग के संदर्भ में, आप सही हो सकते हैं: कार्यान्वयन से कुछ मामलों में कुछ व्याख्या निकलती है, जो कठिन साबित हो सकती है। हालाँकि, आप इस बात से सहमत हैं कि AI के लिए सुरक्षित दिशा-निर्देश महत्वपूर्ण हैं, जिसका अर्थ है कि हम अपनी मशीनों के लिए 'सही' या 'नैतिक' होने के लिए व्यावहारिक दिशानिर्देशों पर विचार करें। इन दिशानिर्देशों का अर्थ होगा कि किसी तरह मशीनों में नैतिकता को कैसे लागू किया जाए।
सुजैन 12

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नकल विधि के साथ, सबसे उपयुक्त व्यवहार को कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एकीकृत किया जा सकता है। नैतिक स्थिति बदलने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को फिर से आकार दिया जा सकता है। इसका उपयोग वैचारिक उद्देश्य के लिए या जानकारी इकट्ठा करने के लिए किया जाता है। यह स्पष्ट नहीं है कि रोबोट क्या है।


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हम एरर मॉडल को अकाउंटेंट में ले सकते हैं। तंत्रिका नेटवर्क के तहत प्रदर्शन के बीच पूर्वाग्रह और विचरण को पहचानना एक पहला कदम हो सकता है। और फिर हम चर्चा कर सकते हैं कि क्या इस तरह के प्रदर्शन की अनुमति है। जहां तक ​​हम जानते हैं, नृवंशविज्ञान का अभ्यास करने के लिए अनुभवजन्य और क्षेत्र अध्ययन की आवश्यकता होती है। हम बस तर्कसंगत मशीनों और निबंधों को नहीं ले सकते हैं, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि सीखी गई मशीनों की गलतियाँ गलत हैं या नहीं। इसे आगे चलकर दुर्घटनाओं, त्रुटियों या यहां तक ​​कि डेवलपर्स से बनाए गए बग में विभाजित किया जा सकता है।


एक दिलचस्प बिंदु जो आप यहां उठाते हैं, मूल रूप से, सिस्टम का परीक्षण करने के लिए किन उपायों का उपयोग किया जा सकता है, और यदि सिस्टम सही प्रदर्शन कर रहा है तो आप कैसे निर्धारित करते हैं? यह कुछ ऐसा है जो क्षेत्र में गायब है, और मुझे लगता है कि वास्तव में समस्या का हिस्सा है: जमीनी सच्चाई के बिना अपने सिस्टम का परीक्षण कैसे करें? कौन सा (आयाम) उपाय स्पष्ट नैतिक एल्गोरिदम के संदर्भ में समझ में आता है? इसके बिना, आपके पास सिस्टम की तुलना करने का कोई तरीका नहीं है, जो क्षेत्र में प्रगति को सीमित करता है।
सुजैन 12

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सहज रूप से बोलते हुए, ऐसा लगता है कि एआई नैतिकता के कार्यान्वयन में बहुत कम शोध है क्योंकि:

  1. एक पूरे के रूप में समाज आराम से सहमत होता है कि मशीन बुद्धि की वर्तमान स्थिति इतनी मजबूत नहीं है कि उसे सचेत या भावुक माना जाए। इस प्रकार हमें इसे नैतिक अधिकार (अभी तक) देने की आवश्यकता नहीं है।

  2. एक कार्यक्रम में नैतिक व्यवहार के कार्यान्वयन के लिए कंप्यूटर को "अर्थ" की व्याख्या करने में सक्षम होने के लिए एक विधि की आवश्यकता होती है, जिसे हम अभी तक नहीं जानते हैं कि कैसे करना है।

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