ผู้นำทางความคิด

จากเครือข่ายประสาทเทียมสู่การละเลย: ใครรับผิดชอบเมื่อ AI ล้มเหลว?

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
A conceptual legal illustration showing a lawyer in a boardroom, a scale of justice with a glowing AI brain and a human hand, and a digital

บทความนี้อภิปรายปัญหาทางกฎหมายเกี่ยวกับอันตรายที่เกิดจากปัญญาประดิษฐ์ และความรับผิดชอบที่อาจเกิดขึ้นหากระบบเครือข่ายประสาทเทียมไม่ทำงานอย่างถูกต้องในโลกแห่งความเป็นจริง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เข้ามาในห้องปฏิบัติการและในห้องพิจารณาคดี คลินิก รถยนต์ และตลาดหุ้น โดยมีเครือข่ายประสาทเทียมวินิจฉัยโรค อนุมัติสินเชื่อ และทำงานที่เคยถือว่าเป็นงานของมนุษย์ แต่เมื่อระบบเหล่านี้ล้มเหลวในโลกแห่งความเป็นจริง อันตรายที่เกิดขึ้นอาจรุนแรงและบางครั้งอาจถึงแก่ชีวิต

ในฐานะทนายความด้านการบาดเจ็บส่วนบุคคลในออนตาริโอ แคนาดา และนักศึกษาด้านธุรกิจการบริหารที่กำลังศึกษาการเชื่อมโยงระหว่างธุรกิจ กฎหมาย และเทคโนโลยี ผมถูกถามคำถามง่ายๆ ว่า หาก AI ก่อให้เกิดอันตราย ใครที่ต้องรับผิดชอบ?

คำตอบที่แท้จริงคือซับซ้อนมากขึ้น AI ท้าทายหลักการของการละเลย การก่อให้เกิดผล และการคาดการณ์ และทำให้เกิดคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับว่ากฎหมายควรตอบสนองต่อการตัดสินใจของเครื่องจักรอย่างไร

บทบาทที่ขยายของ AI ในการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง

AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การทำงานอัตโนมัติของงานที่มีทักษะต่ำหรือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักร แต่ยังตัดสินใจเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพ การเงิน การจ้างงาน การขนส่ง การบังคับใช้กฎหมาย และการวิเคราะห์ทางกฎหมาย

แบบจำลอง AI ปัจจุบันประกอบด้วยเครือข่ายประสาทเทียมลึกที่สามารถตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนภายในข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ยังคงไม่โปร่งใสต่อผู้พัฒนา นักวิชาการได้สังเกต ว่าระบบ AI นำความไม่แน่นอนและความเป็นอิสระมาให้กับกฎหมาย ซึ่งเคยถูกควบคุมโดยการคาดการณ์และเจตนา ซึ่งทำให้เกิดความขัดแย้งระหว่างนวัตกรรมและความรับผิดชอบ

ในขณะที่ระบบกฎหมายมองว่าอันตรายที่เกิดขึ้นเป็นผลมาจากมนุษย์ AI จะกระจายความรับผิดชอบไปยังวิศวกรที่สร้างข้อมูล นักพัฒนาที่ใช้งาน และผู้ใช้ปลายทาง ความรับผิดชอบจึงกลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อน

ช่องว่างความรับผิดชอบ: เมื่ออันตรายไม่สามารถกำหนดได้ง่ายๆ

นักวิชาการด้านกฎหมาย ได้พูดถึง “ช่องว่างความรับผิดชอบ” ที่เกิดขึ้นในระบอบการปกครอง AI กฎหมายอาญาแบบดั้งเดิมพึ่งพาการระบุ:

  1. หน้าที่ในการดูแล
  2. การละเมิดหน้าที่
  3. การก่อให้เกิดผล
  4. ความเสียหาย

AI ทำให้แต่ละองค์ประกอบซับซ้อนขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้พัฒนาอาจไม่ทราบว่าแบบจำลองจะทำงานอย่างไรหลังจากการนำไปใช้ และองค์กรอาจใช้ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรจากบุคคลที่สาม จากมุมมองของผู้ใช้ปลายทาง กลไกในการกำหนดผลลัพธ์ไม่โปร่งใส

การศึกษาทางวิชาการหนึ่ง ระบุว่าการพิสูจน์ความผิดเป็นเรื่องที่ยากขึ้นหากระบบ AI ทำงานแบบกึ่งอิสระหรือปรับเปลี่ยนอิสระผ่านกระบวนการเช่นการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งท้าทายหลักการที่พึ่งพาการกระทำของมนุษย์

เครือข่ายประสาทเทียมและปัญหาเรื่องการอธิบาย

ระบบการเรียนรู้ลึกมักทำงานเหมือน “กล่องดำ” ขั้นตอนการตัดสินใจภายในไม่สามารถอธิบายได้ง่ายๆ แม้แต่สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านนี้ ปัญหาเรื่องการอธิบายมีผลกระทบทางกฎหมายอย่างรุนแรง

หากระบบ AI วินิจฉัยโรคมะเร็งผิดพลาด ใครที่ต้องรับผิดชอบ? อาจเป็น:

  • วิธีการฝึกอบรมแบบจำลอง
  • ข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมมีความเอนเอียงหรือไม่
  • กระบวนการตรวจสอบมีความเพียงพอหรือไม่
  • แพทย์倚靠ผลลัพธ์แบบอัตโนมัติมากเกินไปหรือไม่

วรรณกรรมทางกฎหมาย แนะนำให้แยกความรับผิดชอบระหว่าง ความรับผิดชอบสาเหตุ ความรับผิดชอบบทบาท และความรับผิดชอบทางกฎหมาย สำหรับการกำหนดความรับผิดชอบต่ออันตรายที่เกิดจาก AI

ในทางปฏิบัติ ความรับผิดชอบอาจขยายไปถึงช่องทางของบุคคลหลายคน:

  • ผู้ให้ข้อมูล
  • นักพัฒนาซอฟต์แวร์
  • ผู้ฝึกอบรมแบบจำลอง
  • ผู้ใช้งาน
  • องค์กรที่ใช้ผลลัพธ์จาก AI
  • ผู้เชี่ยวชาญที่พึ่งพาแนะนำจาก AI

AI ไม่ได้กำจัดความรับผิดชอบ แต่กระจายความรับผิดชอบไป

บทเรียนจากยานพาหนะอัตโนมัติ: กรณีศึกษาเรื่องความรับผิดชอบของ AI

การดำเนินคดีเกี่ยวกับยานพาหนะอัตโนมัติให้ภาพแรกของวิธีที่ศาลอาจจัดการกับอันตรายที่เกิดจาก AI ศาลได้ใช้หลักการของการละเลยและการรับผิดชอบต่อผลิตภัณฑ์ ต่อเทคโนโลยีใหม่ที่ก่อให้เกิดการบาดเจ็บ ในคดีหลังๆ หัวหน้าคณะลูกขุนได้เริ่มแบ่งความรับผิดชอบระหว่างผู้ขับขี่และบริษัทที่สร้างระบบขับขี่อัตโนมัติ

ผู้วิจารณ์ทางกฎหมาย ได้แนะนำว่าหลักการของความรับผิดชอบต่อผลิตภัณฑ์ เช่น ข้อบกพร่องในการออกแบบ การผลิต และการไม่เตือนให้ทราบ มีความเกี่ยวข้องกับระบบที่ใช้ AI

อย่างไรก็ตาม ยานพาหนะอัตโนมัติเปิดเผยข้อจำกัดของกรอบกฎหมายปัจจุบัน ควรจะกำหนดความรับผิดชอบต่อ:

นักวิชาการบางคน ได้แนะนำว่าการเปรียบเทียบหลักการความรับผิดชอบต่อผลิตภัณฑ์สามารถกำหนดความรับผิดชอบระหว่างผู้มีบทบาทต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จากมุมมองของผู้ฟ้อง ศาลอาจยังคงใช้หลักการของการละเลยต่อเทคโนโลยีใหม่ แต่เฉพาะเมื่อมีหลักฐานเชิงเทคนิคและความรู้ที่ทันสมัยเท่านั้น

ความรับผิดชอบอย่างเข้มงวดและการละเลย: ทฤษฎีทางกฎหมายที่แข่งขันกัน

การถกเถียงหลักคือว่ากรอบการละเลยแบบดั้งเดิมสามารถนำไปใช้กับระบบ AI ได้หรือไม่ นักวิชาการบางคน แนะนำให้ใช้ความรับผิดชอบอย่างเข้มงวด โดยให้เหตุผลว่าผู้ได้รับบาดเจ็บไม่ควรต้องรับผิดชอบในการพิสูจน์ความผิดในสถานการณ์ที่ซับซ้อนทางเทคโนโลยี

ความรับผิดชอบอย่างเข้มงวดอาจมีประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออันตรายเป็นไปได้แต่ไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ เมื่อระบบ AI ถูกใช้ในระดับใหญ่ และเมื่อความเสี่ยงถูกกระจายไปในวงกว้าง หรือเมื่อการก่อให้เกิดผลทางเทคนิคไม่容易พิสูจน์

นอกจากนี้ยังมีการโต้แย้งว่ากฎหมายการละเลยสามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีได้ การวิจัยทางกฎหมายที่เปรียบเทียบ ได้ให้เหตุผลว่าควรสร้างบนหลักการของการละเลยที่มีอยู่แล้วพร้อมกับผลกระทบทางเสถียรภาพและความปรับตัวที่ค่อยเป็นค่อยไปต่ออันตรายใหม่ๆ

ความรับผิดชอบอย่างเข้มงวดและการละเลยแสดงถึงความชอบทางนโยบายที่เกี่ยวข้องกับการนวัตกรรม ความยุติธรรม และวิธีการจัดสรรความเสี่ยงและต้นทุน

ผู้นวัติกรควรต้องรับผิดชอบต่อความเสี่ยงทางเทคโนโลยีหรือไม่? หรือสังคมควรแบ่งปันต้นทุนของความก้าวหน้า?

มุมมองทางธุรกิจ: การจัดสรรความเสี่ยงและการประกันภัย

จากมุมมองทางธุรกิจ ความรับผิดชอบของ AI ไม่ใช่แค่เรื่องทางกฎหมาย แต่ยังเป็นเรื่องของการจัดการความเสี่ยง องค์กรที่ใช้ระบบ AI ได้เริ่มมุ่งเน้นไปที่คำถามของการจัดสรรความเสี่ยงทางสัญญา:

การประกันภัยมืออาชีพ การประกันภัยทางไซเบอร์ การชดเชย และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

การวิจัยบางส่วน แสดงให้เห็นว่าความเสี่ยงบางอย่างที่เกิดจาก AI อาจได้รับการแก้ไขผ่านแผนการชดเชยแบบผสมที่รวมการประกันภัยและกฎหมายอาญา

บริษัทที่รวม AI เข้ากับการตัดสินใจทางธุรกิจควรคำนึงถึงความเสี่ยงของการดำเนินคดีในการเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของตน การไม่ทำเช่นนั้นอาจทำให้องค์กรเหล่านั้นตกอยู่ในความเสียหายต่อชื่อเสียง การลงโทษด้านกฎระเบียบ และความรับผิดทางแพ่ง

ความรับผิดชอบทางจริยธรรมเทียบกับความรับผิดชอบทางกฎหมาย

ในหลายกรณี ความรับผิดชอบทางกฎหมายไม่เท่ากับความรับผิดชอบทางจริยธรรม การอภิปรายเกี่ยวกับการกำกับดูแล AI รวมถึงหลักการดังต่อไปนี้:

  • ความยุติธรรม
  • ความโปร่งใส
  • ความรับผิดชอบ
  • การอธิบาย

ความผูกพันทางกฎหมายไม่ได้ตามมาโดยอัตโนมัติจากข้อพิจารณาทางจริยธรรม

งานล่าสุด เสนอเฟรมเวิร์กแนวคิดสำหรับการแบ่งความรับผิดชอบในระบบ AI ที่มีผู้มีบทบาทหลายคน และสำหรับการก่อสร้างกฎหลักฐานที่เชื่อมต่อการตัดสินใจด้านการออกแบบกับผลลัพธ์ทางกฎหมาย

ระบบกฎหมายที่พยายามส่งเสริมนวัตกรรมจะต้องคำนึงถึงผู้ที่ได้รับอันตรายจากเทคโนโลยีใหม่ด้วย การสร้างสมดุลนี้จะกำหนดรูปแบบอนาคตของการกำกับดูแล AI

อนาคตของการละเลยในยุคของปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์ท้าทายสมมติฐานที่ว่าอำนาจในการตัดสินใจอยู่กับมนุษย์ที่สามารถระบุได้ แต่ความรับผิดชอบทางกฎหมายยังคงอยู่กับมนุษย์

ในอนาคตที่ใกล้จะมาถึง ไม่น่าจะมีการยอมรับว่าระบบ AI เป็นบุคคลทางกฎหมาย แทนที่จะถือว่าบุคคลที่พัฒนา ใช้งาน และได้รับประโยชน์จากระบบ AI ต้องรับผิดชอบ

เมื่อระบบ AI มีความเป็นอิสระมากขึ้น โมเดลไฮบริดอาจพัฒนาโดยรวมหลักการของการละเลย การรับผิดชอบต่อผลิตภัณฑ์ การกำกับดูแล และแผนการชดเชยที่อาศัยการประกันภัย

แทนที่จะแทนที่แนวคิดของกฎหมายอาญาแบบดั้งเดิม AI อาจเพียงแค่บังคับให้ศาลชี้แจงความหมายของพวกเขา

จากมุมมองของผู้ฟ้อง คำถามคืออะไรเกิดขึ้น

ใครสร้างความเสี่ยง? ใครสามารถป้องกันความเสี่ยงจากอันตรายต่อผู้คนได้ดีที่สุด?

จนกว่าฝ่ายนิติบัญญัติจะนำเทคโนโลยีที่ครอบคลุมมาใช้ ในระบอบความรับผิดชอบของ AI ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียม ศาลจะใช้หลักการทางกฎหมายที่มีอยู่แล้วกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เครือข่ายประสาทเทียมอาจเป็นเรื่องใหม่ แต่การละเลยไม่ใช่

คานอน คลิฟฟอร์ด เป็นทนายความด้านการบาดเจ็บส่วนบุคคลที่ Bergeron Clifford ความสามารถในการสร้างการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายในชีวิตของผู้คนคือสิ่งที่ดึงดูดคานอนให้เข้าสู่กฎหมายการบาดเจ็บ สำหรับคานอน สิทธิ์ของผู้เสียหายในการได้รับการชดเชยที่ยุติธรรมคือหลักการสำคัญของความมุ่งมั่นอย่างลึกซึ้งในการปรับปรุงชีวิตของผู้บาดเจ็บและครอบครัวของคานอน คานอนเริ่มต้นงานที่ Bergeron Clifford ในฐานะนักศึกษาฤดูร้อน โดยเรียนรู้เกี่ยวกับกฎหมายการบาดเจ็บ เขาได้ทำการฝึกงานที่บริษัทของเราและได้รับการแต่งตั้งให้เป็นสมาชิกของบาร์แห่งออนตาริโอในปี 2020 เขาได้รับ B.Soc.Sc. จากมหาวิทยาลัยออตตาวา และจบการศึกษาด้วย LL.B. (เกียรตินิยม) จากมหาวิทยาลัยเอ็กซิเตอร์ในเดวอน ประเทศอังกฤษ และยังได้รับ LL.M. (การแก้ไขข้อขัดแย้ง) ด้วยคะแนนยอดเยี่ยมจากมหาวิทยาลัยกฎหมายในลอนดอน ประเทศอังกฤษ ปัจจุบันเขากำลังศึกษาต่อในระดับ Doctor of Business Administration (D.B.A.) ในส่วนการเชื่อมโยงระหว่างกฎหมาย ธุรกิจ และเทคโนโลยี