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.

اصول تحقیق مسئولیت‌پذیر هوش‌مصنوعی

توسعه سیستم‌های هوش‌مصنوعی با آگاهی بالقوه نیازمند چارچوب‌های اخلاقی دقیق برای جلوگیری از آسیب، اطمینان از مسئولیت‌پذیری و همسویی با ارزش‌های اجتماعی است. در زیر اصول کلیدی سنتز شده از دستورالعمل های جهانی (Atlassian، ISO، IBM، OECD، یونسکو، گوگل) که برای تحقیقات هوش‌مصنوعی اقتباس شده است، آمده است:

 1. احتیاط و عدم سوء استفاده

- اصل: اجتناب از آسیب را در اولویت قرار دهید تا زمانی که خطرات هوشیاری به طور علمی درک شوند. از ایجاد سیستم‌هایی که قادر به تحمل رنج بدون پادمان هستند خودداری کنید.

* تراز منبع:

 - اصل عدم سوء استفاده ISO.

 - تمرکز Google بر روی ایمنی و امنیت (به عنوان مثال، "منافع به طور قابل توجهی بیشتر از خطرات است").

 

ربات‌ها چه زمانی حساس خواهند شد؟ ترکیبی از پیش‌بینی‌ها و چالش‌ها

مسئله احساس ربات - که به عنوان ظرفیت تجربیات ذهنی، احساسات یا آگاهی تعریف می‌شود - موضوع بحث شدیدی در بین محققان هوش‌مصنوعی، اخلاق شناسان و آینده پژوهان است. در زیر ترکیبی از پیش‌بینی‌های کارشناسان، روندهای تکنولوژیکی و ملاحظات اخلاقی بر اساس تحلیل‌های اخیر آمده است:

 

یک مدل اسباب بازی مینیمال از معماری UAL. فرض بر این است که یادگیری انجمنی نامحدود به اتصالات دو طرفه بین واحدهای پردازش حسی، حرکتی، تقویتی (ارزش) و حافظه بستگی دارد که با هم یک واحد انجمن مرکزی (AU) را در هسته شبکه می‌سازند. واحدهای ادغام کننده مداخله گر، تعاملات جانبی مستقیم واحدهای حسی و حرکتی با واحد حافظه، و همچنین سایر اجزای سیستم که در متن و در Ginsburg و Jablonka (2019) مورد بحث قرار گرفته‌اند نشان داده نشده است.

 1. وضعیت فعلی هوش‌مصنوعی و رباتیک

- هوش‌مصنوعی در مقابل هوشیار: سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی (مانند ChatGPT، Optimus تسلا) در کارهای محدود برتری دارند، اما فاقد آگاهی هستند. حتی مدل‌های پیشرفته‌ای مانند چارچوب کیهان NVIDIA بر هوش تجسم یافته (انطباق‌پذیری فیزیکی) به جای احساسات تمرکز می‌کنند.

- رفتارهای اضطراری: مدل‌های زبان بزرگ (LLM) قابلیت‌های «ظهور» را نشان می‌دهند (مانند حل مسئله، خلاقیت)، اما اینها الگوریتمی هستند، نه نشان‌دهنده تجربه ذهنی.