Kandungan
99
Sumbangan Persidangan Dianalisis
4
Soalan Kritikal Dikenal Pasti
0
Kod Etika dengan Takrifan Kebaikan Bersama yang Jelas
1. Pengenalan
Kecerdasan Buatan mengalami pertumbuhan dan penerimaan yang belum pernah berlaku sebelum ini merentas sektor, disertai dengan peningkatan kebimbangan etika. Kertas kerja ini mengkaji konsep "AI untuk Kebaikan Bersama" melalui analisis kritikal rangka kerja etika semasa dan mencadangkan ujian penembusan etika sebagai pendekatan metodologi untuk menangani cabaran yang dikenal pasti.
2. Mentakrifkan Kebaikan Bersama dalam Etika AI
2.1 Asas Falsafah
Konsep Kebaikan Bersama berasal dari falsafah politik, merujuk kepada kemudahan yang memberi manfaat kepada semua ahli komuniti. Dalam konteks AI, ini diterjemahkan kepada sistem yang direka untuk melayani kepentingan kolektif dan bukannya kepentingan individu atau korporat.
2.2 Rangka Kerja Etika AI Semasa
Analisis garis panduan etika AI utama mendedahkan takrifan Kebaikan Bersama yang tidak konsisten, dengan kebanyakan rangka kerja menekankan pengelakan kemudaratan dan bukannya sumbangan positif kepada kebajikan masyarakat.
3. Cabaran Utama dan Soalan Kritikal
3.1 Takrifan dan Pembingkaian Masalah
Apakah yang membentuk "masalah" yang layak untuk campur tangan AI? Penyelesaian teknikal sering mendahului takrifan masalah yang betul, membawa kepada solusionisme di mana AI menangani gejala dan bukannya punca akar.
3.2 Perwakilan Pihak Berkepentingan
Siapa yang mentakrifkan masalah yang perlu diselesaikan oleh AI? Ketidakseimbangan kuasa dalam takrifan masalah boleh membawa kepada penyelesaian yang melayani kepentingan dominan sambil meminggirkan populasi rentan.
3.3 Pengetahuan dan Epistemologi
Sistem pengetahuan apakah yang diberi keutamaan dalam pembangunan AI? Pengetahuan teknikal sering mendominasi berbanding sistem pengetahuan tempatan, kontekstual dan asli.
3.4 Kesan Tidak Diingini
Apakah kesan sekunder sistem AI? Malah intervensi AI yang berniat baik boleh menghasilkan eksternaliti negatif melalui dinamik sistem yang kompleks.
4. Metodologi dan Analisis Eksperimen
4.1 Reka Bentuk Kajian Eksploratori
Pengarang menjalankan analisis kualitatif terhadap 99 sumbangan kepada persidangan AI untuk Kebaikan Sosial, mengkaji bagaimana karya-karya ini menangani empat soalan kritikal.
4.2 Keputusan dan Penemuan
Kajian mendedahkan jurang signifikan dalam pertimbangan etika: 78% kertas gagal menangani perwakilan pihak berkepentingan, manakala 85% tidak membincangkan kesan tidak diingini yang berpotensi. Hanya 12% memberikan takrifan jelas tentang apa yang membentuk "baik" dalam konteks khusus mereka.
Rajah 1: Pertimbangan Etika dalam Penyelidikan AI untuk Kebaikan Sosial
Carta bar menunjukkan peratusan 99 kertas persidangan yang menangani setiap empat soalan kritikal: Takrifan Masalah (45%), Perwakilan Pihak Berkepentingan (22%), Sistem Pengetahuan (18%), Kesan Tidak Diingini (15%).
5. Rangka Kerja Ujian Penembusan Etika
5.1 Asas Konseptual
Berdasarkan ujian penembusan keselamatan siber, ujian penembusan etika melibatkan percubaan sistematik untuk mengenal pasti kelemahan etika dalam sistem AI sebelum penyebaran.
5.2 Metodologi Pelaksanaan
Rangka kerja termasuk latihan pasukan merah, pemikiran adversari, dan soal siasat sistematik terhadap andaian sepanjang kitaran hayat pembangunan AI.
6. Pelaksanaan Teknikal
6.1 Rangka Kerja Matematik
Kesan etika sistem AI boleh dimodelkan sebagai: $E_{impact} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot \phi(s_i, c_i)$ di mana $s_i$ mewakili kumpulan pihak berkepentingan, $c_i$ mewakili jenis akibat, $w_i$ adalah pemberat etika, dan $\phi$ adalah fungsi penilaian kesan.
6.2 Pelaksanaan Algoritma
class EthicsPenTester:
def __init__(self, ai_system, stakeholder_groups):
self.system = ai_system
self.stakeholders = stakeholder_groups
def test_problem_definition(self):
"""Soalan 1: Apakah masalahnya?"""
return self._assess_problem_framing()
def test_stakeholder_representation(self):
"""Soalan 2: Siapa yang mentakrifkan masalah?"""
return self._analyze_power_dynamics()
def test_knowledge_systems(self):
"""Soalan 3: Pengetahuan apakah yang diberi keutamaan?"""
return self._evaluate_epistemic_justice()
def test_consequences(self):
"""Soalan 4: Apakah kesan sampingan?"""
return self._simulate_system_dynamics()7. Aplikasi dan Hala Tuju Masa Depan
Rangka kerja ujian penembusan etika menunjukkan potensi untuk aplikasi dalam AI penjagaan kesihatan, algoritma keadilan jenayah, dan teknologi pendidikan. Kerja masa depan harus memberi tumpuan kepada membangunkan protokol ujian piawai dan mengintegrasikan pendekatan dengan metodologi pembangunan AI sedia ada seperti Agile dan DevOps.
Pandangan Utama
- Rangka kerja etika AI semasa kekurangan takrifan operasi Kebaikan Bersama
- Solusionisme teknikal sering mendahului takrifan masalah yang betul
- Perwakilan pihak berkepentingan kekal sebagai jurang kritikal dalam pembangunan AI
- Ujian penembusan etika menyediakan metodologi praktikal untuk penilaian etika
Analisis Kritikal: Melangkaui Penyelesaian Teknikal kepada AI Beretika
Kerja Berendt mewakili kemajuan signifikan dalam mengalihkan etika AI dari prinsip abstrak kepada metodologi praktikal. Rangka kerja ujian penembusan etika yang dicadangkan menangani jurang kritikal yang dikenal pasti oleh penyelidik di Institut AI Now, yang telah mendokumenkan bagaimana pertimbangan etika sering dianggap sebagai pemikiran susulan dan bukannya komponen penting reka bentuk sistem. Pendekatan ini selari dengan amalan terbaik yang muncul dalam pembangunan AI yang bertanggungjawab, serupa dengan garis panduan PAIR (People + AI Research) Google yang menekankan proses reka bentuk berpusatkan manusia.
Rangka kerja empat soalan kritikal menyediakan pendekatan berstruktur untuk menangani apa yang ahli falsafah Shannon Vallor panggil "virtues technosocial" - tabiat pemikiran dan tindakan yang diperlukan untuk menavigasi kerumitan etika AI. Metodologi ini menunjukkan janji tertentu apabila dibandingkan dengan pendekatan keselamatan AI yang semata-mata teknikal, seperti yang dicadangkan dalam Prinsip AI Asilomar. Walaupun keselamatan teknikal memberi tumpuan kepada mencegah kegagalan bencana, ujian penembusan etika menangani cabaran yang lebih halus tetapi sama pentingnya dalam penyelarasan nilai dan kesan sosial.
Berbanding rangka kerja penilaian etika sedia ada seperti Senarai Penilaian untuk AI yang Dipercayai (ALTAI) EU, pendekatan Berendt menawarkan kekhususan yang lebih besar dalam menangani dinamik kuasa dan perwakilan pihak berkepentingan. Penemuan kajian eksploratori tentang jurang signifikan dalam penyelidikan AI untuk Kebaikan Sosial semasa menggema kebimbangan yang dibangkitkan oleh penyelidik di Institut Penyelidikan Data & Society mengenai pemisahan antara keupayaan teknikal dan pemahaman sosial dalam pembangunan AI.
Rangka kerja matematik untuk penilaian kesan etika membina kerja sebelumnya dalam analisis keputusan pelbagai kriteria tetapi menyesuaikannya khusus untuk sistem AI. Ini mewakili langkah penting ke arah penilaian etika yang boleh diukur, walaupun cabaran kekal dalam menentukan faktor pemberat dan fungsi kesan yang sesuai. Kerja masa depan boleh mengintegrasikan pendekatan ini dengan kaedah formal dari teori pilihan sosial pengiraan untuk mencipta alat penilaian etika yang lebih kukuh.
8. Rujukan
- Berendt, B. (2018). AI for the Common Good?! Pitfalls, challenges, and Ethics Pen-Testing. arXiv:1810.12847v2
- Vallor, S. (2016). Technology and the Virtues: A Philosophical Guide to a Future Worth Wanting. Oxford University Press.
- AI Now Institute. (2018). AI Now 2018 Report. New York University.
- European Commission. (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI.
- Google PAIR. (2018). People + AI Guidebook.
- Asilomar AI Principles. (2017). Future of Life Institute.
- Data & Society Research Institute. (2018). Algorithmic Accountability: A Primer.