AI Ethics Flummoxed Ng Mga Salting AI Ethicist Na "Nag-uudyok" ng Etikal na Mga Kasanayan sa AI

Medyo naging balita kamakailan ang pag-asin.

Hindi yung asin na nilagay mo sa pagkain mo ang tinutukoy ko. Sa halip, dinadala ko ang "pag-asin" na nauugnay sa isang nakakapukaw at tila lubos na kontrobersyal na kasanayan na nauugnay sa interplay sa pagitan ng paggawa at negosyo.

Nakikita mo, ang ganitong uri ng pag-aasin ay nagsasangkot ng pangyayari kung saan ang isang tao ay sumusubok na kumuha ng trabaho sa isang kumpanya upang kunwari ay magpasimula o maaaring sabihin ng ilan na mag-udyok sa pagtatatag ng isang unyon ng manggagawa doon. Ang pinakabagong mga account ng balita na tumatalakay sa hindi pangkaraniwang bagay na ito ay tumutukoy sa mga kumpanya tulad ng Starbucks, Amazon, at iba pang mga kilalang at kahit na hindi gaanong kilalang mga kumpanya.

Tatalakayin ko muna ang mga pangunahing kaalaman sa pag-aasin at pagkatapos ay lilipat sa isang katulad na paksa na maaaring hindi ka mapansin, ibig sabihin ay tila may isang uri ng pag-aasin na nagaganap sa larangan ng Artificial Intelligence (AI). Ito ay may mahahalagang pagsasaalang-alang sa AI Ethics. Para sa aking patuloy at malawak na saklaw ng AI Ethics at Ethical AI, tingnan ang link dito at ang link dito, Lamang upang pangalanan ang ilang.

Ngayon, talakayin natin ang mga batayan kung paano karaniwang gumagana ang pag-aasin.

Ipagpalagay na ang isang kumpanya ay walang anumang mga unyon sa kanyang lakas paggawa. Paanong ang isang unyon ng manggagawa ay maaaring magkaroon ng katayuan sa kompanyang iyon? Ang isang paraan ay ang kumilos sa labas ng kumpanya at subukang umapela sa mga manggagawa na dapat silang sumali sa isang unyon. Maaaring kabilang dito ang pagpapakita ng mga banner na malapit sa punong-tanggapan ng kumpanya o pagpapadala ng mga flyer ng mga manggagawa o paggamit ng social media, at iba pa.

Ito ay isang tiyak na outside-in na uri ng diskarte.

Ang isa pang paraan ay ang mag-udyok mula sa loob ng isang spark na maaaring magpagulong ng bola. Kung kahit isang empleyado ay ma-trigger bilang isang cheerleader para sa pagtanggap sa isang unyon ng manggagawa sa kumpanya, marahil ito ay magsisimula ng isang panloob na cavalcade ng suporta para sa pag-unyon doon. Kahit na ang naturang empleyado ay hindi nagsisilbing out-and-out cheerer, maaari silang tahimik na makakuha ng panloob na suporta sa mga manggagawa at maging isang medyo nakatagong puwersa sa loob ng organisasyon para ituloy ang unyonisasyon.

Sa ganoong paraan ng pag-iisip, maaaring pag-isipan ng unyon ng manggagawa ang mga paraan kung saan maaaring maging aktibo ang naturang empleyado. Ang unyon ay maaaring gumugol ng walang katapusang enerhiya upang mahanap ang karayom ​​na iyon sa haystack. Sa marahil daan-daan o libu-libong manggagawa sa kompanya, ang pagsisikap na tuklasin ang tinatawag na napili, sa partikular, na papabor sa pag-unyon ay maaaring mahirap gawin.

Magiging madaling gamitin para mas madaling "matuklasan" ang manggagawang iyon na nakakapukaw ng kislap (o maiimbento sila, wika nga).

Ito ay humahantong sa amin sa voila ideya na maaaring makakuha ng kumpanya na kumuha ng ganoong tao para sa isang pang-araw-araw na tungkulin sa kumpanya. Mahalaga, itanim ang tamang uri ng unyon spurring person sa kompanya. Hindi mo kailangang subukan at umapela sa karamihan ng mga manggagawa na lahat ay sinabihan mula sa labas at sa halip ay ipasok ang isang taong nagpapagana upang malaman mong sigurado na ang iyong spark ay nagtatrabaho doon.

Ang bagong upahang manggagawa pagkatapos ay naghahangad na magtanim ng interes sa unyon ng mga manggagawa sa loob ng kompanya, habang ginagawa ang anumang trabaho na kung hindi man ay kinuha sa kanila (ipinapahayag ang madalas na tinutukoy bilang isang "tunay na interes" sa trabaho). Tandaan na ang tao ay aktibong nagtatrabaho sa kompanya at aktibong gumagawa ng trabahong kinakailangan sa kanila bilang empleyado. Sa nakagawiang larangan ng pag-aasin, hindi lamang sila isang unyon-lamang na hindi partikular na manggagawang may kaugnayan sa trabaho na malamang ay naka-embed sa kumpanya.

Ang ilan ay nagpahayag ng pamamaraang ito.

Hinihikayat nila na nakakatipid ito ng oras at mga mapagkukunan sa mga tuntunin ng isang unyon na naglalayong magbigay ng inspirasyon sa mga manggagawa sa isang kumpanya na isaalang-alang ang pagsali sa isang unyon. Ang ibang mga empleyado ay karaniwang mas malamang na handang makinig at ma-activate ng isang kapwa empleyado. Ang alternatibong diskarte ng pagsubok mula sa labas upang makakuha ng traksyon ay itinuturing na hindi gaanong kaakit-akit, kung saan ang isang kapwa empleyado ay nagbibigay ng isang malakas na pagganyak sa mga manggagawa sa loob ng kumpanya kumpara sa ilang "mga tagalabas" na nakikitang higit pa kaysa sa walang kinalaman at walang pakialam na agenda-tulak. mga tagalabas.

Hindi lahat ay masaya sa pamamaraan ng pag-aasin.

Ang mga kumpanya ay madalas magtaltalan na ito ay isang abundantly palihim at hindi tapat na kasanayan. Ang pangkalahatang gestalt ng diskarte ay ang isang espiya ay inilalagay sa gitna ng kompanya. Hindi iyon ang inupahan ng tao na gawin. Malamang na tinanggap sila upang gawin ang kanilang nakasaad na trabaho, habang sa halip, ang buong sari-saring kalokohan ay tila tulad ng diyabol na pagtatanim ng isang tunay na Trojan Horse.

Ang counterclaim ng mga unyon ay kung ang tao ay gumagawa ng kanilang nakasaad na trabaho ay walang pinsala at walang foul. Malamang, isang empleyado, o sasabihin natin anumang empleyado ng kompanya, kadalasang maaaring pumili upang humingi ng unyonisasyon. Ang partikular na empleyadong ito ay nagkataon na gustong gawin ito. Ang katotohanan na pumasok sila sa kumpanya na nasa isip ang ideyang iyon ay isang bagay lamang na maaaring isaalang-alang ng sinumang bagong empleyadong empleyado.

Maghintay ng isang segundo, ang mga negosyo ay sasagutin, ito ay isang tao na sa pamamagitan ng disenyo gustong pumunta sa kumpanya para sa layunin ng pagsisimula ng unyon. Iyon ang kanilang hinihimok na pagnanais. Ang bagong tanggap na empleyado ay gumawa ng panunuya sa proseso ng pagkuha at labis na sinasamantala ang kanilang mga hangarin sa paghahanap ng trabaho bilang isang balabal na pagkukunwari sa partikular na bentahe ng unyon.

Paikot-ikot ang mainit na diskursong ito.

Tandaan na mayroong napakaraming legal na pagsasaalang-alang na lumabas sa mga setting na ito. Ang lahat ng paraan ng mga tuntunin at regulasyon na nauugnay halimbawa sa National Labor Relations Act (NLRA) at National Labor Relations Board (NRLB) ay bahagi ng mga sugal na ito. Hindi ko nais na makuha mo ang impresyon na ang mga bagay ay diretso sa mga larangang ito. Maraming legal na komplikasyon ang dumarami.

Dapat din nating pag-isipan ang iba't ibang mga pagkakaiba-iba na nagmumula sa paglalaro ng pag-aasin.

Kunin ang posibilidad na ang taong gustong kumuha ng trabaho ay lantarang tagapagtaguyod ng unyon sa buong proseso ng paghahanap ng trabaho sa kompanya. Maaaring magpakita ang taong ito sa panayam sa trabaho na nakasuot ng kamiseta o iba pang damit na malinaw na nagpapatunay na sila ay maka-unyon. Maaaring sa panahon ng mga panayam ay ilabas nila ang kanilang pag-asa na balang araw ay yakapin ng kumpanya ang unyonisasyon. atbp.

Kung ganoon, igigiit ng ilan na alam ng negosyo kung ano ang pinapasok nito. Mula sa get-go, ang kumpanya ay may maraming mga indikasyon tungkol sa mga intensyon ng tao. Hindi ka makakapag-ungol pagkatapos kung kapag natanggap na ang bagong empleyado ay gagawin ang lahat ng kanilang makakaya upang makuha ang unyon sa pinto. Ang kumpanya ay binaril ang sarili nitong paa, kumbaga, at anupaman ay mga luha ng buwaya.

Ang sayaw sa ito bagaman ay muli mas kumplikado kaysa sa tila. Alinsunod sa mga legal na isyu na maaaring lumitaw, ang isang tao na kung hindi man ay kwalipikado para sa pagkuha ng trabaho ay maaaring kung tatanggihan ng kumpanya sa pag-hire ay mangatwiran na sila ay sadyang hindi pinansin bilang resulta ng isang anti-unyon na bias ng kumpanya. Muli, ang NRLA at NRLB ay naaakit sa magulo.

Dadalhin kita kaagad sa maraming iba pang mga pagsasaalang-alang na lumitaw sa kaharian ng asin. Gusto ko ring malaman mo na ang pag-aasin ay hindi lamang isang kababalaghan sa US lamang. Maaari rin itong mangyari sa ibang mga bansa. Siyempre, malaki ang pagkakaiba ng mga batas at gawi ng mga bansa, at sa gayon ang pag-aasin ay alinman sa hindi partikular na kapaki-pakinabang o posibleng tuwirang ipinagbawal sa ilang lugar, habang ang kalikasan ng pag-aasin ay maaaring makabuluhang mabago batay sa legal at kultural na mga kaugalian nito at maaaring sa katunayan may potency pa rin.

Kumonsulta sa iyong minamahal na abugado sa mga batas sa paggawa sa anumang hurisdiksyon ng interes na may kinalaman sa iyo.

Ang ilang karagdagang mga kadahilanan tungkol sa pag-aasin ay kinabibilangan ng:

• Pagbabayad. Minsan ang tao ay binabayaran ng unyon upang isagawa ang gawain ng pagkuha sa kompanya. Maaari silang mabayaran ng parehong kumpanya at ng unyon sa panahon ng kanilang panunungkulan sa kompanya o maaaring hindi na mabayaran ng unyon kapag natanggap na ng kompanya.
• Kakayahang makita Minsan ang tao ay nananatiling mahina o nananatiling tahimik sa panahon ng proseso ng pag-hire tungkol sa kanilang mga hangarin sa pagkakaisa, habang sa ibang mga pagkakataon ang tao ay hayagang nagsasalita tungkol sa kung ano ang balak niyang gawin. Ang isang tila kalahating paraan ay ang sasabihin ng tao kung ano ang kanilang nilalayon na gawin kung tahasang tatanungin sa panahon ng mga panayam, at sa gayon ay nagpapahiwatig na ang kumpanya ay nakasalalay sa pag-iwas sa gayong mga intensyon, na isang pasanin na pinagtatalunan ng mga kumpanya ay lihim na nagkukunwari at pinipigilan ang mga legal na hangganan.
• Timing. Ang taong minsan nang natanggap ay maaaring magpasyang maghintay upang isagawa ang kanilang kapasidad sa pag-unyon. Maaari silang maghintay ng ilang linggo, buwan, o kahit na taon para ma-activate. Ang mga posibilidad ay kahit na sila ay mas malamang na makapagsimula kapag sila ay naging acclimated sa kompanya at nakapagtatag ng isang personal na foothold bilang isang empleyado ng kumpanya. Kung sila ay magsisimula kaagad, ito ay maaaring mabawasan ang kanilang pagtatangka na makita bilang isang tagaloob at itatak sila bilang isang nanghihimasok o tagalabas.
• Mga Hakbang na Kinuha. Kung minsan ang tao ay tahasang mag-aanunsyo sa loob ng kompanya na hinahangad na nila ngayon na yakapin ang unyonisasyon, na maaaring mangyari sa ilang sandali pagkatapos matanggap sa trabaho o mangyari pagkaraan ng ilang sandali (ayon sa aking indikasyon sa itaas tungkol sa timing factor). Sa kabilang banda, maaaring piliin ng tao na maglingkod sa isang undercover na tungkulin, nagpapakain ng impormasyon sa unyon at hindi nagbibigay ng anumang pansin sa kanilang sarili. Ito ay minsan binasted bilang isang salting nunal, kahit na ang iba ay magbibigay-diin na ang tao ay maaaring sumailalim sa mga panloob na panganib kung sila ay direktang nagsasalita.
• Panahon ng panunungkulan. Ang isang tao na nagsusumikap sa pag-aasin ay maaaring magkaroon ng isang unionizing impetus na isinasagawa (sila ay isang "salter"). Maaari silang manatili sa kompanya sa buong proseso ng unyonisasyon. Iyon ay sinabi, kung minsan ang gayong tao ay pinipili na umalis sa kumpanyang na-spark at nagpasyang pumunta sa ibang kumpanya upang simulan muli ang mga aktibidad na nagpapasigla. Matindi ang mga argumento tungkol dito. Ang isang pananaw ay malinaw na ipinapakita nito na hindi nasa puso ng tao ang trabaho sa kompanya. Ang magkasalungat na pananaw ay malamang na masumpungan nila ang kanilang mga sarili sa madilim at posibleng hindi mapanghawakang tubig sa pamamagitan ng pananatili sa kompanya kapag ang pagsisikap na palakasin ng unyon ay nakakuha ng traksyon.
• Kalalabasan. Ang pagtatangka ng pag-aasin ay hindi ginagarantiyahan ang isang partikular na resulta. Maaaring ang tao ay nagpapataas ng kamalayan tungkol sa pag-unyon at ang pagsisikap ay nagpapatuloy, kaya't "matagumpay" ang pag-aasin ay naganap. Ang isa pang resulta ay ang tao ay hindi makakakuha ng anumang ganoong traksyon. Sila ay maaaring pagkatapos ay sumuko sa pagtugis at manatili sa kompanya, marahil ay naghihintay ng isa pang pagkakataon sa ibang pagkakataon, o sila ay umalis sa kompanya at karaniwang naghahangad na gawin ang pag-aasin sa ibang kumpanya.
• Propesyonal na Salter. Itinuturing ng ilang tao ang kanilang sarili na malakas na tagapagtaguyod ng pag-aasin at ipinagmamalaki nila ang pagsisilbing asin, kumbaga. Paulit-ulit nilang ginagawa ang pag-aasin, mula sa matatag hanggang sa matatag habang ginagawa nila ito. Gagawin ito ng iba sa isang beses, marahil dahil sa isang partikular na kagustuhan o upang makita kung ano ito, at pagkatapos ay pipiliin na huwag ulitin sa ganoong tungkulin. Tiyak na maiisip mo ang mga uri ng personal na panggigipit at potensyal na stress na maaaring mangyari kapag nasa kapasidad ng asin.

Ang mga salik na iyon ay magiging sapat para sa ngayon upang i-highlight ang hanay at dynamics ng pag-aasin. Muli kong babalikan ang mga salik na iyon sa konteksto ng mga pagsasaalang-alang ng AI at Etikal na AI.

Ang buod ay ang ilang mga tao ay naghahangad na matanggap sa isang kompanya upang simulan o udyukan ang pagtatatag ng mga prinsipyo ng AI Ethics sa kumpanya. Ito ang kanilang pangunahing motibasyon para magtrabaho sa kompanya.

Sa isang kahulugan, sila ay nag-aasin hindi para sa layunin ng unyonisasyon ngunit sa halip ay "nag-aasinan" upang subukan at makakuha ng isang kumpanya na nakaugat sa Ethical AI precepts.

Marami pa akong sasabihin tungkol dito sandali.

Bago pumasok sa ilang higit pang karne at patatas tungkol sa ligaw at malabong pagsasaalang-alang na pinagbabatayan ng pag-aasin sa isang konteksto ng AI, maglatag tayo ng ilang karagdagang batayan sa malalim na mahahalagang paksa. Kailangan nating magsagawa ng maikling pagsisid sa AI Ethics at lalo na sa pagdating ng Machine Learning (ML) at Deep Learning (DL).

Maaaring malabo mong batid na ang isa sa pinakamalakas na boses sa mga araw na ito sa larangan ng AI at maging sa labas ng larangan ng AI ay binubuo ng paghahabol para sa isang mas malaking pagkakatulad ng Etikal na AI. Tingnan natin kung ano ang ibig sabihin ng pagtukoy sa AI Ethics at Ethical AI. Higit pa rito, tutuklasin natin kung ano ang ibig kong sabihin kapag nagsasalita ako ng Machine Learning at Deep Learning.

Ang isang partikular na segment o bahagi ng AI Ethics na nakakakuha ng maraming atensyon ng media ay binubuo ng AI na nagpapakita ng hindi kanais-nais na mga bias at hindi pagkakapantay-pantay. Maaaring alam mo na noong nagsimula ang pinakabagong panahon ng AI, nagkaroon ng malaking pagsabog ng sigasig para sa tinatawag ngayon ng ilan. AI For Good. Sa kasamaang palad, sa mga takong ng bumubulusok na kaguluhan na iyon, nagsimula kaming masaksihan AI Para sa Masama. Halimbawa, ang iba't ibang mga sistema ng pagkilala sa mukha na nakabatay sa AI ay ipinakita bilang naglalaman ng mga pagkiling sa lahi at mga bias ng kasarian, na tinalakay ko sa ang link dito.

Mga pagsisikap na lumaban AI Para sa Masama ay aktibong isinasagawa. Bukod sa maingay legal mga hangarin ng pagpigil sa maling gawain, mayroon ding malaking pagtulak patungo sa pagyakap sa AI Ethics upang ituwid ang karahasan ng AI. Ang paniwala ay dapat nating gamitin at i-endorso ang mga pangunahing prinsipyo ng Etikal na AI para sa pagbuo at paglalagay ng AI na ginagawa ito upang mabawasan ang AI Para sa Masama at sabay na nagbabadya at nagtataguyod ng mas kanais-nais AI For Good.

Sa isang kaugnay na paniwala, ako ay isang tagapagtaguyod ng pagsisikap na gamitin ang AI bilang bahagi ng solusyon sa mga problema ng AI, paglaban sa apoy gamit ang apoy sa ganoong paraan ng pag-iisip. Halimbawa, maaari naming i-embed ang mga bahagi ng Ethical AI sa isang AI system na susubaybayan kung paano ginagawa ng iba pang AI ang mga bagay at sa gayon ay potensyal na mahuli sa real-time ang anumang mga pagsisikap na may diskriminasyon, tingnan ang aking talakayan sa ang link dito. Maaari rin tayong magkaroon ng hiwalay na AI system na gumaganap bilang isang uri ng AI Ethics monitor. Ang sistema ng AI ay nagsisilbing isang tagapangasiwa upang subaybayan at makita kung kailan ang isa pang AI ay napupunta sa hindi etikal na kailaliman (tingnan ang aking pagsusuri sa gayong mga kakayahan sa ang link dito).

Sa ilang sandali, ibabahagi ko sa iyo ang ilang pangkalahatang mga prinsipyo na pinagbabatayan ng AI Ethics. Mayroong maraming mga ganitong uri ng mga listahan na lumulutang dito at doon. Maaari mong sabihin na wala pang isang solong listahan ng unibersal na apela at pagsang-ayon. Yan ang nakakalungkot na balita. Ang magandang balita ay kahit papaano mayroong mga madaling magagamit na listahan ng AI Ethics at malamang na magkapareho ang mga ito. Ang lahat ng sinabi, ito ay nagmumungkahi na sa pamamagitan ng isang paraan ng makatwirang convergence ng mga uri na hinahanap namin ang aming paraan patungo sa isang pangkalahatang pagkakatulad ng kung ano ang binubuo ng AI Ethics.

Una, saklawin natin nang maikli ang ilan sa mga pangkalahatang tuntunin ng Etikal na AI upang ilarawan kung ano ang dapat na mahalagang pagsasaalang-alang para sa sinumang gumagawa, naglalagay, o gumagamit ng AI.

Halimbawa, tulad ng sinabi ng Vatican sa Panawagan ng Roma Para sa Etika ng AI at gaya ng tinakpan ko ng malalim sa ang link dito, ito ang kanilang natukoy na anim na pangunahing prinsipyo sa etika ng AI:

• Transparency: Sa prinsipyo, ang mga AI system ay dapat na maipaliwanag
• Pagsasama: Ang mga pangangailangan ng lahat ng tao ay dapat isaalang-alang upang ang lahat ay makinabang, at ang lahat ng indibidwal ay maihandog ang pinakamahusay na posibleng mga kondisyon upang ipahayag ang kanilang sarili at umunlad.
• Responsibilidad: Ang mga nagdidisenyo at nagde-deploy ng paggamit ng AI ay dapat magpatuloy nang may pananagutan at transparency
• Pagkakaiba-iba: Huwag lumikha o kumilos ayon sa pagkiling, kaya pinangangalagaan ang pagiging patas at dignidad ng tao
• Kahusayan: Dapat na gumana nang mapagkakatiwalaan ang mga AI system
• Seguridad at privacy: Dapat gumana nang ligtas ang mga AI system at igalang ang privacy ng mga user.

Gaya ng sinabi ng US Department of Defense (DoD) sa kanilang Mga Etikal na Prinsipyo Para sa Paggamit ng Artipisyal na Katalinuhan at gaya ng tinakpan ko ng malalim sa ang link dito, ito ang kanilang anim na pangunahing prinsipyo sa etika ng AI:

• Responsable: Ang mga tauhan ng DoD ay gagamit ng mga naaangkop na antas ng paghatol at pangangalaga habang nananatiling responsable para sa pagbuo, pag-deploy, at paggamit ng mga kakayahan ng AI.
• Pantay-pantay: Magsasagawa ang Departamento ng mga sadyang hakbang upang mabawasan ang hindi sinasadyang pagkiling sa mga kakayahan ng AI.
• Nasusubaybayan: Ang mga kakayahan sa AI ng Departamento ay bubuo at ipapakalat upang ang mga nauugnay na tauhan ay nagtataglay ng naaangkop na pag-unawa sa teknolohiya, mga proseso ng pag-unlad, at mga pamamaraan ng pagpapatakbo na naaangkop sa mga kakayahan ng AI, kabilang ang mga transparent at naa-audit na pamamaraan, pinagmumulan ng data, at pamamaraan at dokumentasyon ng disenyo.
• reliable: Ang mga kakayahan ng AI ng Departamento ay magkakaroon ng tahasan, mahusay na tinukoy na mga paggamit, at ang kaligtasan, seguridad, at pagiging epektibo ng mga naturang kakayahan ay sasailalim sa pagsubok at katiyakan sa loob ng mga tinukoy na paggamit sa kanilang buong lifecycle.
• Mapapamahalaan: Ang Departamento ay magdidisenyo at mag-iinhinyero ng mga kakayahan ng AI upang matupad ang kanilang mga nilalayon na pag-andar habang nagtataglay ng kakayahang makita at maiwasan ang mga hindi sinasadyang kahihinatnan, at ang kakayahang alisin o i-deactivate ang mga naka-deploy na system na nagpapakita ng hindi sinasadyang pag-uugali.

Tinalakay ko rin ang iba't ibang mga kolektibong pagsusuri ng mga prinsipyo ng etika ng AI, kabilang ang pagsaklaw sa isang set na ginawa ng mga mananaliksik na nagsuri at nagkondensasyon sa kakanyahan ng maraming pambansa at internasyonal na mga alituntunin sa etika ng AI sa isang papel na pinamagatang "The Global Landscape Of AI Ethics Guidelines" (nai-publish sa Kalikasan), at tinutuklasan ng aking saklaw sa ang link dito, na humantong sa listahan ng keystone na ito:

• Aninaw
• Katarungan at Pagkamakatarungan
• Non-Maleficence
• Pananagutan
• Privacy
• Pagkabenta
• Kalayaan at Autonomy
• Pagkatiwalaan
• Pagpapanatili
• Dignidad
• Pagkakaisa

Tulad ng maaari mong direktang hulaan, ang pagsisikap na i-pin down ang mga detalye na pinagbabatayan ng mga prinsipyong ito ay maaaring maging lubhang mahirap gawin. Higit pa rito, ang pagsisikap na gawing isang bagay na ganap na nahahawakan at sapat na detalyadong magagamit kapag gumagawa ng mga AI system ay mahirap ding basagin. Madaling gawin sa pangkalahatan ang ilang handwaving tungkol sa kung ano ang mga alituntunin ng AI Ethics at kung paano dapat itong sundin sa pangkalahatan, habang ito ay isang mas kumplikadong sitwasyon sa AI coding na kailangang maging ang tunay na goma na nakakatugon sa kalsada.

Ang mga prinsipyo ng AI Ethics ay dapat gamitin ng mga developer ng AI, kasama ang mga namamahala sa mga pagsusumikap sa pagpapaunlad ng AI, at maging ang mga sa huli ay naglalagay at nagsasagawa ng pangangalaga sa mga AI system. Ang lahat ng mga stakeholder sa buong AI life cycle ng pag-unlad at paggamit ay isinasaalang-alang sa loob ng saklaw ng pagsunod sa mga itinatag na pamantayan ng Ethical AI. Ito ay isang mahalagang highlight dahil ang karaniwang pagpapalagay ay ang "mga coder lamang" o ang mga nagprograma sa AI ay napapailalim sa pagsunod sa mga paniwala sa AI Ethics. Gaya ng naunang sinabi, kailangan ng isang nayon upang makabuo at maglagay ng AI, at kung saan ang buong nayon ay dapat sanay at sumunod sa mga tuntunin ng AI Ethics.

Siguraduhin din natin na tayo ay nasa parehong pahina tungkol sa likas na katangian ng AI ngayon.

Walang anumang AI ngayon na nakakaramdam. Wala kaming ganito. Hindi namin alam kung magiging posible ang sentient AI. Walang sinuman ang maaaring mahuhulaan kung makakamit natin ang sentient AI, o kung ang sentient AI ay kahit papaano ay miraculously kusang lalabas sa isang anyo ng computational cognitive supernova (karaniwang tinutukoy bilang ang singularity, tingnan ang aking coverage sa ang link dito).

Ang uri ng AI na pinagtutuunan ko ng pansin ay binubuo ng non-sentient AI na mayroon tayo ngayon. Kung gusto nating mag-isip-isip tungkol sa nagbabago AI, ang talakayang ito ay maaaring pumunta sa ibang direksyon. Ang isang pakiramdam na AI ay dapat na may kalidad ng tao. Kailangan mong isaalang-alang na ang sentient AI ay ang cognitive equivalent ng isang tao. Higit pa rito, dahil ang ilan ay nag-iisip na maaari tayong magkaroon ng super-intelligent na AI, maiisip na ang naturang AI ay maaaring maging mas matalino kaysa sa mga tao (para sa aking paggalugad ng super-intelligent na AI bilang isang posibilidad, tingnan ang ang coverage dito).

Panatilihin natin ang mga bagay na mas down to earth at isaalang-alang ang computational non-sentient AI ngayon.

Napagtanto na ang AI ngayon ay hindi nagagawang "mag-isip" sa anumang paraan na katumbas ng pag-iisip ng tao. Kapag nakipag-ugnayan ka kay Alexa o Siri, ang mga kakayahan sa pakikipag-usap ay maaaring mukhang katulad ng mga kapasidad ng tao, ngunit ang katotohanan ay ito ay computational at walang katalinuhan ng tao. Ang pinakabagong panahon ng AI ay gumawa ng malawakang paggamit ng Machine Learning (ML) at Deep Learning (DL), na gumagamit ng computational pattern matching. Ito ay humantong sa mga AI system na may hitsura ng mga proclivities na tulad ng tao. Samantala, walang anumang AI ngayon na may kamukha ng sentido komun at wala ring anumang nakakaisip na pagtataka ng matatag na pag-iisip ng tao.

Ang ML/DL ay isang anyo ng computational pattern matching. Ang karaniwang diskarte ay ang mag-ipon ka ng data tungkol sa isang gawain sa paggawa ng desisyon. Ipapakain mo ang data sa mga modelo ng ML/DL computer. Ang mga modelong iyon ay naghahangad na makahanap ng mga pattern ng matematika. Matapos mahanap ang gayong mga pattern, kung ito ay natagpuan, gagamitin ng AI system ang mga pattern na iyon kapag nakatagpo ng bagong data. Sa pagtatanghal ng bagong data, ang mga pattern na batay sa "luma" o makasaysayang data ay inilapat upang mag-render ng kasalukuyang desisyon.

Sa tingin ko maaari mong hulaan kung saan ito patungo. Kung ang mga tao na gumagawa ng pattern sa mga desisyon ay nagsasama ng mga hindi kanais-nais na pagkiling, malamang na ang data ay nagpapakita nito sa banayad ngunit makabuluhang mga paraan. Ang Machine Learning o Deep Learning computational pattern matching ay susubukan lang na mathematically gayahin ang data nang naaayon. Walang pagkakahawig ng sentido komun o iba pang nakikitang aspeto ng AI-crafted modeling per se.

Higit pa rito, maaaring hindi napagtanto ng mga developer ng AI kung ano ang nangyayari. Ang arcane mathematics sa ML/DL ay maaaring magpahirap sa pag-iwas sa mga nakatagong bias ngayon. Nararapat kang umasa at aasahan na ang mga developer ng AI ay susubok para sa mga potensyal na nakabaon na bias, kahit na ito ay mas nakakalito kaysa sa tila. Mayroong matatag na pagkakataon na kahit na may medyo malawak na pagsubok na magkakaroon pa rin ng mga bias na naka-embed sa loob ng mga pattern na tumutugma sa mga modelo ng ML/DL.

Medyo maaari mong gamitin ang sikat o kasumpa-sumpa na kasabihan ng garbage-in garbage-out. Ang bagay ay, ito ay mas katulad sa mga biases-in na insidiously makakuha infused bilang biases lumubog sa loob ng AI. Ang algorithm na paggawa ng desisyon (ADM) ng AI ay axiomatically nagiging puno ng hindi pagkakapantay-pantay.

Hindi maganda.

Bumalik tayo sa ating pagtuon sa pag-aasin sa konteksto ng AI.

Una, inaalis namin ang anumang pagkakahawig ng elemento ng unyonisasyon mula sa terminolohiya ng pag-aasin at sa halip ay gumagamit lamang kami ng pag-aasin bilang isang pangkalahatang paradigm o diskarte bilang isang template. Kaya, mangyaring isantabi ang mga facet na nauugnay sa unyon para sa mga layunin ng talakayang ito sa pag-aasin na nauugnay sa AI.

Pangalawa, tulad ng naunang nabanggit, ang pag-aasin sa kontekstong ito ng AI ay nangangailangan na ang ilang mga tao ay maaaring maghangad na makakuha ng trabaho sa isang kumpanya upang simulan o pukawin ang pagtatatag ng mga prinsipyo ng AI Ethics sa kumpanya. Ito ang kanilang pangunahing motibasyon para magtrabaho sa kompanya.

Upang linawin, talagang marami ang natanggap sa isang kompanya at nasa isip na nila na mahalaga ang AI Ethics. Bagama't hindi ito ang nangunguna sa kanilang batayan para sa pagsisikap na makakuha ng trabaho ng partikular na kumpanya ng interes. Sa esensya, sila ay tatanggapin upang gumawa ng ilang uri ng AI development o deployment job, at kung saan sila ay madaling magdadala sa kanila ng isang mahigpit na paniniwala sa Ethical AI.

Pagkatapos ay gagawa sila sa abot ng kanilang makakaya upang maipasok o magbigay ng inspirasyon sa mga pagsasaalang-alang sa AI Ethics sa kumpanya. Mabuti para sa kanila. Kailangan natin ng higit pa na mayroon niyan bilang isang taos-pusong hangarin.

Ngunit hindi iyon ang pag-aasin na tinutukoy ko dito. Isipin na may pumili ng isang partikular na kumpanya na tila walang gaanong ginagawa kung anumang bagay na nauugnay sa pagtanggap sa AI Ethics. Ang tao ay nagpasiya na siya ay kukuha ng kompanyang iyon kung magagawa nila ito sa ilang pang-araw-araw na trabaho sa AI (o maaaring maging isang papel na hindi AI), at pagkatapos ang kanilang pangunahing pokus ay ang pag-install o pag-udyok ng mga prinsipyo ng AI Ethics sa kumpanya. Hindi iyon ang kanilang pangunahing tungkulin sa trabaho at hindi man lang nakalista sa loob ng kanilang mga tungkulin sa trabaho (binanggit ko ito dahil, malinaw naman, kung ang isa ay tinanggap upang sadyang magsagawa ng AI Ethics ay hindi sila "nag-aasin" sa paraan ng konotasyon at pagkakahawig dito).

Ang taong ito ay walang pakialam sa trabaho per se. Oo naman, gagawin nila ang anuman ang binubuo ng trabaho, at malamang na sila ay kuwalipikadong gawin ito. Samantala, ang kanilang tunay na agenda ay upang pukawin ang Ethical AI na maging bahagi at bahagi ng kompanya. Iyon ang misyon. Iyon ang layunin. Ang trabaho mismo ay isang paraan o sasakyan lamang upang payagan silang gawin ito mula sa loob.

Maaari mong sabihin na maaari nilang gawin ang parehong mula sa labas ng kumpanya. Maaari nilang subukang i-lobby ang mga AI team sa kumpanya para mas maging kasangkot sa AI Ethics. Maaari nilang subukan na ipahiya ang kumpanya sa paggawa nito, marahil sa pamamagitan ng pag-post sa mga blog o paggawa ng iba pang mga hakbang. At iba pa. Ang bagay ay, sila ay magiging isang tagalabas pa rin, tulad ng naunang itinuro kapag tinatalakay ang pangkalahatang premise ng pag-aasin.

Mapanlinlang ba ang AI salting person?

Muli tayong pinaalalahanan ng parehong tanong na itinanong tungkol sa konteksto ng pag-uukol ng pag-aasin. Maaaring ipilit ng tao na walang panlilinlang. Tinanggap sila para gumawa ng trabaho. Ginagawa nila ang trabaho. Nagkataon lang na bukod pa rito, sila ay isang panloob na tagapagtaguyod para sa AI Ethics at buong lakas na nagtatrabaho upang gawin din ang iba. Walang sakit walang sala.

Malamang na itinuturo din nila na walang anumang partikular na downside sa kanilang pag-udyok sa kumpanya patungo sa Ethical AI. Sa huli, makakatulong ito sa kumpanya sa potensyal na pag-iwas sa mga demanda na kung hindi man ay maaaring lumitaw kung ang AI ay ginawa na hindi sumusunod sa mga tuntunin ng AI Ethics. Sa gayon, inililigtas nila ang kumpanya mula sa sarili nito. Kahit na ang tao ay marahil ay hindi lalo na nagmamalasakit sa paggawa ng trabaho, ginagawa nila ang trabaho at sabay-sabay na ginagawang mas matalino at mas secure ang kumpanya sa pamamagitan ng isang maingay na pagtulak patungo sa Ethical AI.

Maghintay ng isang segundo, ilang sagot, ang taong ito ay hindi tapat. Tila talon sila sa sandaling mangyari ang pagyakap sa AI Ethics. Ang kanilang puso ay wala sa kompanya o sa trabaho. Ginagamit nila ang kumpanya para isulong ang sarili nilang agenda. Oo naman, mukhang sapat na ang agenda, na naghahangad na maisaisip ang Ethical AI, ngunit maaari itong maging masyadong malayo.

Nakikita mo, ang argumento ay nagpapatuloy na ang pagtugis ng AI Ethics ay maaaring maging labis na masigasig. Kung ang tao ay dumating upang pasimulan ang Ethical AI, maaaring hindi sila tumingin sa isang mas malaking larawan ng kung ano ang pangkalahatang pakikitungo ng kumpanya. Sa pagbubukod ng lahat ng iba pa, ang taong ito ay maaaring hindi makagambala sa kumpanya at hindi payag na payagan ang AI Ethics na pagtibayin sa makatuwirang batayan at sa isang maingat na bilis.

Maaari silang maging isang nakakagambalang malcontent na patuloy na nag-aaway tungkol sa kung saan nakaupo ang kumpanya sa mga tuntunin ng Ethical AI precepts. Maaaring maabala ang ibang mga developer ng AI sa pamamagitan ng single-tune chatter. Ang pagkuha ng AI Ethics sa mix ay tiyak na makatuwiran, kahit na ang theatrics at iba pang potensyal na pagkagambala sa loob ng kumpanya ay maaaring makahadlang sa pag-unlad ng Ethical AI sa halip na tulungan ito.

Paikot-ikot kami.

Maaari na nating balikan ang mga karagdagang salik tungkol sa pag-aasin na dati kong inihandog:

• Pagbabayad. Maaaring maisip na ang tao ay maaaring unang binayaran ng ilang entity na gustong makakuha ng isang kompanya na yakapin ang AI Ethics, marahil ay naglalayong gawin ito nang hindi nakakapinsala o marahil ay ibenta ang kumpanya ng isang partikular na hanay ng mga tool o kasanayan ng AI Ethics. Sa pangkalahatan ay hindi malamang, ngunit nagkakahalaga ng pagbanggit.
• Kakayahang makita Maaaring hindi partikular na ilabas ng tao ang kanyang AI Ethics devotional mission kapag dumaan sa proseso ng pag-hire. Sa ibang mga pagkakataon, maaari nilang tiyakin na ito ay nasa harapan at gitna, upang ang kumpanya sa pag-hire ay nauunawaan nang walang anumang kalabuan tungkol sa kanilang debotong pagtuon. Bagaman ito ay mas malamang na maisip na parang ang AI Ethics ay pangalawang alalahanin at ang trabaho ang kanilang pangunahing alalahanin, sa halip na ang kabaligtaran.
• Timing. Maaaring piliin ng taong minsang natanggap na maghintay upang isagawa ang kanilang mga pagsisimula sa AI Ethics. Maaari silang maghintay ng ilang linggo, buwan, o kahit na taon para ma-activate. Ang mga posibilidad ay kahit na sila ay mas malamang na makapagsimula kapag sila ay naging acclimated sa kompanya at nakapagtatag ng isang personal na foothold bilang isang empleyado ng kumpanya. Kung sila ay magsisimula kaagad, maaari nitong bawasan ang kanilang pagtatangka na makita bilang isang tagaloob at itatak sila bilang isang nanghihimasok o tagalabas.
• Mga Hakbang na Kinuha. Minsan ang tao ay tahasang mag-aanunsyo sa loob ng kompanya na hinahangad na nila ngayon na itaas ang pansin sa AI Ethics, na maaaring mangyari sa ilang sandali pagkatapos matanggap sa trabaho o mangyari pagkaraan ng ilang sandali (ayon sa aking indikasyon sa itaas tungkol sa timing factor). Sa kabilang banda, maaaring piliin ng tao na maglingkod sa isang undercover na tungkulin, tahimik na nagtatrabaho sa loob ng kompanya at hindi nagbibigay ng partikular na atensyon sa kanilang sarili. Maaari rin silang magbigay ng impormasyon sa press at iba pang mga tagalabas tungkol sa kung ano ang mga pagtanggal o pagkabigo sa AI Ethics na nagaganap sa loob ng kompanya.
• Panahon ng panunungkulan. Ang isang taong nagsusumikap sa pag-aasin ay maaaring makakuha ng isang AI Ethics impetus na isinasagawa. Maaari silang manatili sa kumpanya sa buong proseso ng pag-aampon ng Ethical AI. Iyon ay sinabi, kung minsan ang gayong tao ay pinipili na umalis sa kumpanyang na-spark at nagpasyang pumunta sa ibang kumpanya upang simulan muli ang mga aktibidad na nagpapasigla. Matindi ang mga argumento tungkol dito. Ang isang pananaw ay malinaw na ipinapakita nito na hindi nasa puso ng tao ang trabaho sa kompanya. Ang magkasalungat na pananaw ay malamang na masusumpungan nila ang kanilang mga sarili sa madilim at posibleng hindi matibay na tubig sa pamamagitan ng pananatili sa kompanya kung sila ngayon ay binansagan bilang malalakas na boses o nanggugulo.
• Kalalabasan. Ang pagtatangka ng pag-aasin ay hindi ginagarantiyahan ang isang partikular na resulta. Maaaring ang tao ay nagpapataas ng kamalayan tungkol sa Ethical AI at ang pagsusumikap ay nagsisimula, kaya "matagumpay" na pag-aasin ay naganap. Ang isa pang resulta ay ang tao ay hindi makakakuha ng anumang ganoong traksyon. Sila ay maaaring pagkatapos ay sumuko sa pagtugis at manatili sa kompanya, marahil ay naghihintay ng isa pang pagkakataon sa ibang pagkakataon, o sila ay umalis sa kompanya at karaniwang naghahangad na gawin ang pag-aasin sa ibang kumpanya.
• Propesyonal na Salter. Maaaring ituring ng ilang tao ang kanilang sarili na isang malakas na tagapagtaguyod ng AI Ethics salting at ipinagmamalaki nila ang pagsisilbing asin, kumbaga. Paulit-ulit nilang ginagawa ang pag-aasin, mula sa matatag hanggang sa matatag habang ginagawa nila ito. Maaaring gawin ito ng iba sa isang beses, marahil dahil sa isang partikular na kagustuhan o upang makita kung ano ito, at pagkatapos ay pipiliin na huwag ulitin sa ganoong tungkulin. Tiyak na maiisip mo ang mga uri ng personal na panggigipit at potensyal na stress na maaaring mangyari kapag nasa kapasidad ng asin.

Kung ang ganitong uri ng AI Ethics oriented salting catches on ay mananatiling makikita. Kung ang mga kumpanya ay mabagal na itaguyod ang Ethical AI, maaari itong maging sanhi ng taimtim na AI Ethicist na gumawa ng mga pagsisikap sa pag-aasin. Maaaring hindi nila lubos na napagtanto na sila ay gumagawa ng pag-aasin. Sa madaling salita, may pumupunta sa kumpanya X at sumusubok na makakuha ng traksyon para sa AI Ethics, marahil ay ginagawa ito, at napagtanto na dapat nilang gawin ang parehong sa ibang lugar. Pagkatapos ay lumipat sila sa kumpanyang Y. Banlawan at ulitin.

Muli, ang pagbibigay-diin ay ang pagyakap sa AI Ethics ang kanilang pinakamataas na priyoridad. Ang pagpunta sa trabaho ay pangalawa o hindi lalo na mahalaga, maliban sa pagiging makapasok sa loob at gawin ang mga pagsisikap ng tagaloob ng pag-aasin na may kaugnayan sa Ethical AI.

Idaragdag ko rin na ang mga nag-aaral at nagsusuri ng mga aspeto ng AI Ethics ay mayroon na ngayong medyo bagong karagdagan sa mga paksa ng Ethical AI research pursuits:

• Ang mga pagsisikap na ito sa AI Ethics salting ay dapat bang pakunsin sa pangkalahatan o iwasan?
• Ano ang nagtutulak sa mga gustong magsagawa ng pag-aasin sa kontekstong ito ng AI?
• Paano dapat tumugon ang mga negosyo sa isang inaakalang pagkilos ng AI context salting?
• Magkakaroon ba ng mga pamamaraan na gagawin upang hikayatin ang pag-asin na nauugnay sa AI na tulad nito?
• At iba pa

Sa ilang antas, iyon ang dahilan kung bakit ang AI Ethics at Ethical AI ay isang napakahalagang paksa. Ang mga tuntunin ng AI Ethics ay nagdudulot sa atin na manatiling mapagbantay. Ang mga technologist ng AI ay maaaring minsan ay maging abala sa teknolohiya, lalo na ang pag-optimize ng high-tech. Hindi nila kinakailangang isaalang-alang ang mas malalaking epekto sa lipunan. Ang pagkakaroon ng mindset ng AI Ethics at ang paggawa nito nang buong-buo sa pagbuo at fielding ng AI ay mahalaga para sa paggawa ng naaangkop na AI, kasama na (marahil nakakagulat o balintuna) ang pagtatasa kung paano pinagtibay ng mga kumpanya ang AI Ethics.

Bukod sa paggamit ng mga alituntunin sa AI Ethics sa pangkalahatan, may katumbas na tanong kung dapat ba tayong magkaroon ng mga batas upang pamahalaan ang iba't ibang paggamit ng AI. Ang mga bagong batas ay inilalagay sa paligid sa pederal, estado, at lokal na antas na may kinalaman sa hanay at kalikasan ng kung paano dapat gawin ang AI. Ang pagsisikap na bumalangkas at magpatibay ng mga naturang batas ay unti-unti. Ang AI Ethics ay nagsisilbing isang itinuturing na stopgap, sa pinakamababa, at halos tiyak na sa ilang antas ay direktang isasama sa mga bagong batas na iyon.

Magkaroon ng kamalayan na ang ilan ay matatag na nangangatuwiran na hindi namin kailangan ng mga bagong batas na sumasaklaw sa AI at na ang aming mga kasalukuyang batas ay sapat na. Sa katunayan, nagbabala sila na kung gagawin natin ang ilan sa mga batas na ito ng AI, papatayin natin ang ginintuang gansa sa pamamagitan ng pagpigil sa mga pagsulong sa AI na nagbibigay ng napakalaking pakinabang sa lipunan.

Sa puntong ito ng mabigat na talakayan na ito, tataya ako na gusto mo ng ilang mga halimbawang nakapagpapakita na maaaring magpakita ng paksang ito. Mayroong isang espesyal at tiyak na sikat na hanay ng mga halimbawa na malapit sa aking puso. Nakikita mo, sa aking kapasidad bilang isang eksperto sa AI kasama ang etikal at legal na mga epekto, madalas akong hinihiling na tumukoy ng mga makatotohanang halimbawa na nagpapakita ng mga dilemma ng AI Ethics upang ang medyo teoretikal na katangian ng paksa ay mas madaling maunawaan. Ang isa sa mga pinaka-evocative na lugar na malinaw na nagpapakita ng etikal na AI quandary na ito ay ang pagdating ng AI-based na tunay na self-driving na mga kotse. Ito ay magsisilbing isang madaling gamiting kaso o halimbawa para sa sapat na talakayan sa paksa.

Narito ang isang kapansin-pansing tanong na dapat pag-isipan: Ang pagdating ba ng AI-based na tunay na self-driving na mga kotse ay nagpapaliwanag ng anumang bagay tungkol sa AI-related salting, at kung gayon, ano ang ipinapakita nito?

Bigyan mo ako ng ilang sandali na i-unpack ang tanong.

Una, tandaan na walang taong driver na kasangkot sa isang tunay na self-driving na kotse. Tandaan na ang mga totoong self-driving na kotse ay hinimok sa pamamagitan ng AI driving system. Hindi na kailangan ng taong nagmamaneho sa gulong, at walang probisyon para sa tao na magmaneho ng sasakyan. Para sa aking malawak at patuloy na saklaw ng Autonomous Vehicles (AVs) at lalo na ang mga self-driving na sasakyan, tingnan ang ang link dito.

Gusto kong linawin pa kung ano ang ibig sabihin kapag tinutukoy ko ang mga totoong self-driving na kotse.

Pag-unawa sa Mga Antas Ng Mga Kotse na Nagmamaneho ng Sarili

Bilang paglilinaw, ang mga tunay na self-driving na kotse ay ang mga kung saan ang AI ang ganap na nagmamaneho sa kotse nang mag-isa at walang anumang tulong ng tao sa panahon ng gawain sa pagmamaneho.

Ang mga sasakyang walang driver na ito ay itinuturing na Antas 4 at Antas 5 (tingnan ang aking paliwanag sa ang link na ito dito), habang ang isang kotse na nangangailangan ng isang tao na driver na magbahagi ng pagsisikap sa pagmamaneho ay karaniwang isinasaalang-alang sa Antas 2 o Antas 3. Ang mga kotse na nagbabahagi ng gawain sa pagmamaneho ay inilalarawan bilang semi-autonomous, at karaniwang naglalaman ng iba't ibang uri ng mga awtomatikong add-on na tinutukoy bilang ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

Wala pang totoong self-driving na kotse sa Level 5, at hindi pa namin alam kung posible itong makamit, o kung gaano katagal bago makarating doon.

Samantala, ang mga pagsusumikap sa Antas 4 ay unti-unting nagsisikap na makakuha ng ilang traksyon sa pamamagitan ng pagsailalim sa napakakitid at piling mga pagsubok sa pampublikong daanan, kahit na mayroong kontrobersya kung ang pagsubok na ito ay dapat payagan per se (tayo ay lahat ng buhay-o-kamatayang guinea pig sa isang eksperimento nagaganap sa aming mga highway at byways, ang ilan ay nakikipaglaban, tingnan ang aking saklaw sa ang link na ito dito).

Dahil ang mga kotse na semi-autonomous ay nangangailangan ng isang driver ng tao, ang pag-aampon ng mga uri ng mga kotse ay hindi magkakaiba sa iba kaysa sa pagmamaneho ng mga maginoo na sasakyan, kaya't hindi gaanong bago ang bawat se upang masakop ang tungkol sa mga ito sa paksang ito (bagaman, tulad ng makikita mo sa isang iglap, ang mga puntos na kasunod na ginawa ay karaniwang naaangkop).

Para sa mga semi-awtonomous na kotse, mahalaga na ang publiko ay kailangang paunang-hayag tungkol sa isang nakakagambalang aspeto na nagmula sa kani-kanina lamang, ibig sabihin, sa kabila ng mga driver ng tao na patuloy na nag-post ng mga video ng kanilang mga sarili na natutulog sa gulong ng isang Antas 2 o Antas 3 na kotse , kailangan nating lahat na maiwasan ang malinlang sa paniniwala na ang driver ay maaaring mag-alis ng kanilang pansin mula sa gawain sa pagmamaneho habang nagmamaneho ng isang semi-awtonomous na kotse.

Ikaw ang responsableng partido para sa mga aksyon sa pagmamaneho ng sasakyan, anuman ang maaaring awtomatikong ihulog sa isang Antas 2 o Antas 3.

Self-Driving Cars At AI Ethics Salting

Para sa Antas 4 at Antas 5 tunay na mga sasakyan sa pagmamaneho sa sarili, walang magiging driver ng tao na kasangkot sa gawain sa pagmamaneho.

Lahat ng mga nasasakupan ay magiging mga pasahero.

Ang AI ay gumagawa ng pagmamaneho.

Ang isang aspeto na agad na tatalakayin ay nagsasaad ng katotohanan na ang AI na kasangkot sa mga AI system sa pagmamaneho ngayon ay hindi nagbabago. Sa madaling salita, ang AI ay kabuuan isang kolektibong pag-program na batay sa computer at mga algorithm, at walang katiyakan na hindi makatuwiran sa parehong pamamaraan na magagawa ng mga tao.

Bakit ito idinagdag na diin tungkol sa AI na hindi nagbabago?

Dahil nais kong bigyang diin na kapag tinatalakay ang papel ng system ng pagmamaneho ng AI, hindi ko inilahad ang mga katangian ng tao sa AI. Mangyaring magkaroon ng kamalayan na mayroong isang patuloy at mapanganib na pagkahilig sa mga araw na ito upang anthropomorphize AI. Sa esensya, ang mga tao ay nagtatalaga ng mala-tao na pakiramdam sa AI ngayon, sa kabila ng hindi maikakaila at hindi maikukuhang katotohanan na wala pang ganitong AI.

Sa paglilinaw na iyon, maaari mong isipin na ang AI sa pagmamaneho system ay hindi natural na kahit papaano ay "malaman" tungkol sa mga aspeto ng pagmamaneho. Ang pagmamaneho at lahat ng mga kinakailangan nito ay kailangang mai-program bilang bahagi ng hardware at software ng self-driving car.

Sumisid tayo sa napakaraming mga aspeto na maglaro sa paksang ito.

Una, mahalagang mapagtanto na hindi lahat ng AI self-driving na mga kotse ay pareho. Ang bawat automaker at self-driving tech firm ay gumagawa ng diskarte nito sa paggawa ng mga self-driving na kotse. Dahil dito, mahirap gumawa ng mga malawak na pahayag tungkol sa kung ano ang gagawin o hindi gagawin ng mga AI driving system.

Bukod dito, tuwing isinasaad na ang isang sistema ng pagmamaneho ng AI ay hindi gumagawa ng isang partikular na bagay, maaari itong, sa paglaon, ay abutan ng mga developer na sa katunayan ay program ang computer upang gawin ang bagay na iyon. Hakbang-hakbang, ang mga sistema ng pagmamaneho ng AI ay unti-unting napapabuti at pinalawak. Ang isang umiiral na limitasyon ngayon ay maaaring hindi na umiiral sa isang hinaharap na pag-ulit o bersyon ng system.

Umaasa ako na nagbibigay iyon ng sapat na litanya ng mga caveat upang salungguhitan ang aking iuugnay.

Mag-sketch tayo ng isang senaryo na nagpapakita ng sitwasyon sa pag-aasin na nauugnay sa AI.

Ang isang automaker na nagsusumikap tungo sa pagbuo ng mga ganap na autonomous na self-driving na mga kotse ay nagmamadali sa mga pampublikong pagsubok sa daanan ng daan. Ang kumpanya ay nasa ilalim ng matinding panggigipit na gawin ito. Sila ay binabantayan ng marketplace at kung sila ay tila wala sa nangungunang gilid ng self-driving car development ang kanilang share price ay nagdurusa nang naaayon. Bilang karagdagan, namuhunan na sila ng bilyun-bilyong dolyar at naiinip na ang mga mamumuhunan para sa araw na maipahayag ng kumpanya na handa na ang kanilang mga self-driving na sasakyan para sa pang-araw-araw na komersyal na paggamit.

Ang isang AI developer ay malapit na nanonood mula sa malayo sa mga pagsisikap ng automaker. Ang mga naiulat na pagkakataon ng AI driving system na nalilito o nagkakamali ay lalong nakikita sa balita. Kasama sa iba't ibang pagkakataon ang mga banggaan sa iba pang mga sasakyan, mga banggaan sa mga nakasakay sa bisikleta, at iba pang mga masamang insidente.

Karaniwang sinusubukan ng kompanya na panatilihing tumahimik ito. Ang AI developer ay pribadong nakipag-usap sa ilan sa mga inhinyero sa firm at nalaman na ang mga alituntunin ng AI Ethics ay binibigyan lamang ng serbisyo sa labi, sa pinakamainam. Para sa aking saklaw sa mga bagay ng pag-iwas sa Ethical AI ng mga negosyo, tingnan ang link dito.

Ano ang gagawin ng AI developer na ito?

Pakiramdam nila ay napipilitan silang gumawa ng isang bagay.

Gumawa tayo ng kaunting pagsisikap at isaalang-alang ang dalawang landas na maaaring gawin ng AI developer na ito.

Ang isang landas ay ang pagharap ng AI developer sa media upang subukan at ipaliwanag ang tila kakulangan ng angkop na atensyon sa mga alituntunin sa AI Ethics ng automaker. Marahil ang nag-aalalang espesyalista sa AI na ito ay nagpasyang magsulat ng mga blog o lumikha ng mga vlog upang i-highlight ang mga alalahaning ito. Ang isa pang posibilidad ay makakuha sila ng isang umiiral nang miyembro ng AI team para maging isang uri ng whistleblower, isang paksang natalakay ko sa ang link dito.

Ito ay tiyak na itinuturing na diskarte sa labas ng AI developer na ito.

Ang isa pang landas ay ang AI developer ay naniniwala sa kanilang lakas ng loob na maaari silang gumawa ng higit pa mula sa loob ng kumpanya. Ang set ng kasanayan ng AI developer ay mahusay na nakatutok sa AI facet na kinasasangkutan ng mga self-driving na kotse at madali silang makakapag-apply para sa mga naka-post na AI engineer job openings sa kumpanya. Nagpasya ang AI developer na gawin ito. Higit pa rito, ang impetus ay nakatuon lamang sa pagkuha ng automaker na maging mas seryoso tungkol sa Ethical AI. Ang trabaho mismo ay hindi mahalaga lalo na sa AI developer na ito, maliban sa magagawa na nilang magtrabaho nang mapanghikayat mula sa loob.

Maaaring ang AI developer ay nakakuha ng trabaho ngunit pagkatapos ay natuklasan na mayroong napakalaking panloob na pagtutol at ang Ethical AI na nagsusumikap na layunin ay walang kabuluhan. Ang tao ay umalis sa kumpanya at nagpasya na tunguhin ang isa pang automaker na maaaring mas handang maunawaan kung ano ang layunin ng AI developer na makamit. Muli, ginagawa nila ito upang tuwirang makamit ang mga pagsasaalang-alang sa AI Ethics at hindi para sa pangunahin ng kung ano man ang binubuo ng AI job.

Konklusyon

Ang paniwala ng pagtukoy sa mga pagsisikap na ito na nauugnay sa AI bilang isang paraan ng pag-aasin ay tiyak na magdulot ng heartburn ng ilan tungkol sa labis na paggamit ng isang naitatag na piraso ng terminolohiya o bokabularyo. Ang pag-aasin ay medyo nakabaon sa mga aktibidad ng unyonisasyon na may kaugnayan sa paggawa at negosyo. Ang mga pagtatangkang i-overload ang salita sa iba pang mga uri ng tila katulad na mga aktibidad kahit na ganap na hindi nauugnay-sa-unyonisasyon ay potensyal na nakaliligaw at nakakalito.

Ipagpalagay na makabuo tayo ng ibang parirala.

Nagpepepper?

Buweno, mukhang hindi iyon nagdudulot ng kaparehong damdamin gaya ng pag-aasin. Ito ay magiging isang mahirap na labanan upang subukan at makuha ang itinakda at isama sa ating pang-araw-araw na leksikon ng wika.

Anuman ang aming naisip, at anumang pagpapangalan o catchphrase na tila angkop, alam namin ang isang bagay na sigurado. Ang pagsisikap na yakapin ng mga kumpanya ang AI Ethics ay isa pa ring mahirap na labanan. Kailangan nating subukan. Ang pagsubok ay dapat gawin sa tamang paraan.

Tila kahit saang bahagi ng bakod ka mahulog, kailangan nating gawin ang paalala na iyon nang may angkop na butil ng asin.