غلبه بر چالش‌های توسعه هستی‌شناسی

برای پرداختن به چالش‌های توسعه هستی‌شناسی در حوزه‌هایی که به سرعت در حال تکامل هستند مانند اخلاق هوش‌مصنوعی، که در آن اجماع در مورد تعاریف و اصول حیاتی است، یک رویکرد چند وجهی که نوآوری فنی، همکاری بین‌رشته‌ای و حاکمیت تطبیقی را ادغام می‌کند، ضروری است. در زیر ترکیبی از استراتژی ها بر اساس تحقیقات جاری و روندهای نوظهور ارائه شده است:

1. طراحی هستی‌شناسی مدولار و پویا

چالش: هستی‌شناسی‌های سنتی تلاش می‌کنند تا با سیال بودن اخلاق هوش مصنوعی سازگار شوند، جایی که مفاهیمی مانند «انصاف» یا «شفافیت» با هنجارهای اجتماعی و پیشرفت‌های تکنولوژیک تکامل می‌یابند.

راه‌حل‌ها:

- معماری مدولار: هستی‌شناسی‌ها را به ماژول‌های قابل تعویض تقسیم می‌کند (به عنوان مثال، Accountability، Bias Mitigation) که می‌توانند به طور مستقل با حفظ قابلیت همکاری به روز شوند.

- سیستم‌های نسخه‌سازی: اجرای نسخه‌سازی معنایی برای ردیابی تغییرات و اطمینان از سازگاری با عقب.

- به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ: از یادگیری ماشین برای شناسایی تغییرات در گفتمان اخلاقی (به عنوان مثال، از طریق تجزیه و تحلیل NLP اسناد خط‌مشی) استفاده کنید و بازبینی‌های هستی‌شناسی را آغاز کنید.

مثال: هستی‌شناسی اصول هوش‌مصنوعی اخلاقی (AIPO) می‌تواند ساختاری مدولار را اتخاذ کند، که به ذینفعان اجازه می‌دهد تا تعاریفی مانند «قابلیت توضیح» را بدون بازنگری کل چارچوب اصلاح کنند.

2. ایجاد اجماع جامعه محور

* چالش: تفاسیر پراکنده از اصول اخلاقی (به عنوان مثال، "حریم خصوصی" در مقابل "حفاظت از داده‌ها") مانع از قابلیت همکاری می‌شود.

* راه‌حل‌ها:

- همکاری غیرمتمرکز: از پلتفرم‌هایی مانند GitHub یا OWL Collaborative برای توسعه هستی‌شناسی منبع باز استفاده کنید، که ورودی‌های جهانی را از طرف متخصصان اخلاق، فن‌آوران و سیاست‌گذاران ممکن می‌سازد.

- سؤالات شایستگی: طراحی هستی‌شناسی را به موارد استفاده خاص متصل کنید (به عنوان مثال، "این هستی‌شناسی چگونه تشخیص سوگیری در هوش‌مصنوعی مراقبت‌های بهداشتی را تضمین می‌کند؟") برای همسوسازی سهامداران و اعتبارسنجی ابزار.

- حکومت ترکیبی: استانداردهای از بالا به پایین (مثلاً دستورالعمل‌های اخلاقی هوش مصنوعی یونسکو) را با مشارکت‌های کارشناسان حوزه از پایین به بالا ترکیب کنید.

مطالعه موردی: چارچوب LLMs4OL نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) می‌توانند ورودی‌های جامعه را در طبقه‌بندی‌های منسجم ترکیب کنند، اگرچه نظارت انسانی برای حل تعارضات حیاتی است.

3. ادغام یادگیری ماشین و اتوماسیون

* چالش: مهندسی هستی‌شناسی دستی برای دامنه‌های با حرکت سریع بسیار کند است.

*راه‌حل‌ها:

- یادگیری هستی شناسی LLM-Augmented: از ابزارهایی مانند DRAGON-AI یا LLMs4OL برای خودکارسازی استخراج اصطلاح و نگاشت رابطه از متون بدون ساختار (به عنوان مثال، اسناد خط مشی، مقالات تحقیقاتی) استفاده کنید.

- مهندسی سریع: اعلانات طراحی برای راهنمایی LLMها در ایجاد تعاریف آگاه از زمینه (به عنوان مثال، «تعریف «پاسخگویی الگوریتمی» در چارچوب قانون هوش‌مصنوعی اتحادیه اروپا»).

- ممیزی‌های سوگیری: مدل‌های آموزشی بر روی مجموعه داده‌های متنوع برای به حداقل رساندن سوگیری‌های مفهومی در تولید هستی‌شناسی خودکار.

محدودیت: LLMهای کنونی خطر ایجاد خروجی‌های متناقض یا سطحی را دارند که نیاز به اعتبارسنجی انسانی دارد.

4. قابلیت همکاری از طریق استانداردها

* چالش: گسترش چارچوب‌های همپوشانی (به عنوان مثال، دستورالعمل‌های اخلاق هوش‌مصنوعی ISO در مقابل اصول OECD) باعث ایجاد افزونگی می‌شود.

* راه‌حل‌ها:

- نگاشت عابر پیاده: از استانداردهای وب معنایی (به عنوان مثال، SKOS، OWL) برای تراز کردن مفاهیم در سراسر هستی‌شناسی‌ها استفاده کنید. برای مثال، «شفافیت» ISO را با «قابلیت توضیح» AIPO با بدیهیات معادل صریح ترسیم کنید.

- هستی‌شناسی‌های مرجع: مدل‌های اساسی مانند Dublin Core یا PROV-O را برای سازگاری ابرداده‌ها اتخاذ کنید.

مثال: هستی‌شناسی SSN W3C برای حسگرها، الگویی برای قابلیت همکاری با دامنه، قابل انطباق با اخلاق هوش‌مصنوعی ارائه می‌دهد.

5. حلقه‌های بازخورد تکراری

* چالش: هستی‌شناسی‌های ایستا با تغییر هنجارهای اخلاقی منسوخ می‌شوند.

* راه‌حل‌ها:

- نظارت مستمر: مکانیسم‌های بازخورد (به عنوان مثال، یادداشت‌های کاربر، گزارش‌های حسابرسی) را برای پرچم‌گذاری تعاریف قدیمی تعبیه کنید.

- بررسی‌های زنده: به طور منظم هستی‌شناسی‌ها را از طریق بررسی سیستماتیک ادبیات دانشگاهی و تغییرات نظارتی به روز کنید.

- نظرسنجی سهامداران: از ابزارهایی مانند مطالعات دلفی برای اصلاح مکرر مفاهیم بحث برانگیز استفاده کنید (مثلاً "خودمختاری" در همکاری انسان و هوش‌مصنوعی).

مطالعه موردی: چارچوب هوش‌مصنوعی قابل اعتماد KaDSci بر تعامل مکرر ذینفعان برای متعادل کردن دقت فنی و کاربرد در دنیای واقعی تأکید دارد.

6. لنگر انداختن اخلاقی و قانونی

* چالش: اصول انتزاعی (به عنوان مثال، "کرامت انسانی") در برابر عملیاتی شدن مقاومت می‌کنند.

* راه‌حل‌ها:

- پل زدن قانونی- معنایی: مفاهیم هستی‌شناسی را به مقررات قابل اجرا پیوند دهید (به عنوان مثال، "حق توضیح" GDPR که با الزامات حسابرسی فنی ترسیم شده است).

- طراحی حساس به ارزش: اولویت‌های اخلاقی (به عنوان مثال، "غیر بد") را در بدیهیات هستی‌شناسی برای هدایت رفتار سیستم هوش‌مصنوعی قرار دهید.

مثال: دستورالعمل‌های اخلاقی اتحادیه اروپا برای هوش مصنوعی قابل اعتماد را می‌توان به صورت هستی‌شناسی با قوانین SPARQL که بررسی‌های انطباق را اجرا می‌کنند، رسمیت داد.

نتیجه‌گیری

غلبه بر چالش‌های هستی‌شناسی در اخلاق هوش‌مصنوعی نیازمند ترکیب چابکی فنی (طراحی مدولار، اتوماسیون LLM)، حکومت مشترک (اجماع غیرمتمرکز) و عمل‌گرایی اخلاقی (تعریف مبتنی بر قانونی) است. با اتخاذ فرآیندهای تکراری و مبتنی بر جامعه که در استانداردهای وب معنایی تثبیت شده‌اند، هستی‌شناسی‌ها می‌توانند در کنار حوزه‌هایی که به دنبال مدل‌سازی هستند تکامل یابند – و اطمینان حاصل شود که آنها هم *توصیفی دقیق* و هم *قابل تجویز تجویزی* باقی می‌مانند. همانطور که در کار اخیر روی AIPO و LLMs4OL مشخص شده است، آینده در سیستم‌های ترکیبی نهفته است که در آن تخصص انسانی مهندسی هستی‌شناسی مبتنی بر هوش‌مصنوعی را هدایت می‌کند و چارچوب‌هایی را قادر می‌سازد که به همان اندازه مناظر اخلاقی که آنها را نشان می‌دهند پویا هستند.

[1] https://www.restack.io/p/ai-ethics-ontology-answer-cat-ai

[2] https://www.semantic-web-journal.net/system/files/swj2252.pdf

[3] https://semantic-web-journal.net/content/ontology-ethical-ai-principles

[4] https://kadsci.com/applied-ontology-development/

[5] https://iacis.org/iis/2024/4_iis_2024_299-310.pdf

[6] https://www.semantic-web-journal.net/system/files/swj2713.pdf

[7] https://www.cs.ox.ac.uk/people/boris.motik/pubs/smms02userdriven.pdf

[8] https://www.scss.tcd.ie/publications/theses/diss/2022/TCD-SCSS-DISSERTATION-2022-066.pdf

[9] https://makolab.com/case-studies/ontology-development-case-study

[10] https://ceur-ws.org/Vol-3256/paper7.pdf

[11] https://philarchive.org/rec/HAWCFA

[12] https://arxiv.org/pdf/1903.03171.pdf