Nguyên tắc đạo đức AI trải qua phân tích tổng hợp, nhân quyền được nhấn mạnh

Năm 2019, đạo đức AI được chú trọng hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, phần lớn cuộc thảo luận này có vẻ mơ hồ, không có cách tiếp cận được hệ thống hóa. Thay vào đó, các công ty khác nhau đã tạo ra các khuôn khổ và chính sách của riêng họ về đạo đức AI. Có sự đồng thuận về các vấn đề đạo đức AI là rất quan trọng vì nó giúp các nhà hoạch định chính sách tạo ra và điều chỉnh các chính sách, đồng thời nó cũng cung cấp thông tin cho công việc được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu và học giả. Ngoài ra, các công ty AI phải biết đâu là giới hạn đạo đức nếu họ muốn tránh việc triển khai AI phi đạo đức. Để tạo ra một bức tranh tốt hơn về các xu hướng trong đạo đức AI, như báo cáo của VentureBeats, Trung tâm Berkman Klein tại Đại học Harvard đã thực hiện một phân tích tổng hợp về các nguyên tắc và khuôn khổ đạo đức AI hiện có khác nhau.

Theo các tác giả của phân tích, các nhà nghiên cứu muốn so sánh các nguyên tắc cạnh nhau để tìm kiếm sự chồng chéo và phân kỳ. Jessica Fjeld, trợ lý giám đốc của Phòng khám Cyberlaw của Trường Luật Harvard, giải thích rằng nhóm nghiên cứu muốn “khám phá động lực tiềm ẩn trong một cuộc trò chuyện toàn cầu bị rạn nứt về tương lai của AI, dẫn đến việc tạo ra sách trắng này và hình ảnh hóa dữ liệu liên quan.”

Trong quá trình phân tích, nhóm đã kiểm tra 36 tài liệu nguyên tắc AI khác nhau có nguồn gốc từ khắp nơi trên thế giới và đến từ nhiều loại hình tổ chức khác nhau. Kết quả nghiên cứu cho thấy có tám chủ đề liên tục xuất hiện trên nhiều tài liệu.

Quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình là hai trong số những chủ đề đạo đức xuất hiện phổ biến nhất, cũng như sự an toàn/bảo mật của AI. Tính minh bạch/có thể giải thích cũng là một mục tiêu thường được trích dẫn, với nhiều nỗ lực nhằm làm cho các thuật toán trở nên dễ giải thích hơn trong suốt năm 2019. Tính công bằng/không phân biệt đối xử là một tiêu điểm đạo đức khác, phản ánh mối lo ngại ngày càng tăng về sai lệch dữ liệu. Việc đảm bảo con người kiểm soát công nghệ và không trao quyền quyết định cho AI cũng được đề cập nhiều. Trách nhiệm nghề nghiệp là chủ đề phổ biến thứ bảy được tìm thấy bởi các nhà nghiên cứu. Cuối cùng, các nhà nghiên cứu nhận thấy việc liên tục đề cập đến việc thúc đẩy các giá trị con người trong tài liệu đạo đức AI mà họ đã kiểm tra.

Nhóm nghiên cứu đã đưa ra các phân tích định tính và định lượng về cách các chủ đề này thể hiện trong tài liệu đạo đức AI trong bài báo của họ và trong tài liệu đi kèm. bản đồ. Bản đồ hiển thị nơi từng chủ đề được đề cập.

Nhóm nghiên cứu lưu ý rằng phần lớn các cuộc thảo luận về đạo đức AI xoay quanh mối quan tâm đến các giá trị và quyền của con người. Như bài báo nghiên cứu lưu ý:

“64% tài liệu của chúng tôi có đề cập đến nhân quyền và năm tài liệu [14%] lấy nhân quyền quốc tế làm khuôn khổ cho nỗ lực chung của họ.”

Các tài liệu tham khảo về nhân quyền và giá trị phổ biến hơn trong các tài liệu do các nhóm khu vực tư nhân và các nhóm xã hội dân sự sản xuất. Điều này chỉ ra rằng các công ty AI thuộc khu vực tư nhân không chỉ quan tâm đến lợi nhuận mà còn quan tâm đến việc sản xuất AI một cách có đạo đức. Trong khi đó, các cơ quan chính phủ dường như ít quan tâm hoặc ít nhận thức hơn về đạo đức AI nói chung, với chưa đến một nửa số tài liệu liên quan đến AI bắt nguồn từ các cơ quan chính phủ liên quan đến đạo đức AI.

Các nhà nghiên cứu cũng lưu ý rằng nếu các tài liệu mà họ kiểm tra gần đây hơn, thì có nhiều khả năng chúng sẽ đề cập đến tất cả tám chủ đề nổi bật nhất thay vì chỉ một vài chủ đề. Thực tế này ngụ ý rằng những ý tưởng đằng sau những gì cấu thành nên việc sử dụng AI có đạo đức đang bắt đầu thống nhất giữa những người dẫn dắt cuộc thảo luận về đạo đức AI. Cuối cùng, các nhà nghiên cứu tuyên bố rằng sự thành công của những nguyên tắc này trong việc hướng dẫn sự phát triển của AI sẽ phụ thuộc vào mức độ tích hợp của chúng trong cộng đồng phát triển AI nói chung. Các nhà nghiên cứu nêu trong bài báo:

“Hơn nữa, các nguyên tắc là điểm bắt đầu của quản trị, không phải là điểm kết thúc. Tự nó, một tập hợp các nguyên tắc dường như không có sức thuyết phục nhẹ nhàng. Tác động của nó có thể phụ thuộc vào cách nó được đưa vào một hệ sinh thái quản trị lớn hơn, chẳng hạn như bao gồm các chính sách liên quan (ví dụ: các kế hoạch quốc gia về AI), luật pháp, quy định, cũng như các thông lệ chuyên nghiệp và thói quen hàng ngày.”