จริยธรรม AI ต่อสู้อย่างกระตือรือร้นเพื่อสิทธิ์ทางกฎหมายของคุณในการเป็นข้อยกเว้น

พวกเขาบอกว่ามีข้อยกเว้นสำหรับทุกกฎ

ปัญหาก็คือว่าบ่อยครั้งที่กฎที่ยืนยาวอยู่เหนือกว่าและมีค่าเผื่อเล็กน้อยหรือไม่มีเลยสำหรับข้อยกเว้นที่จะได้รับการยอมรับหรือให้ความบันเทิง ใช้กรณีเฉลี่ยแม้ว่าจะมีความเป็นไปได้ที่ชัดเจนว่ามีข้อยกเว้นอยู่ข้างหน้า ข้อยกเว้นไม่ได้รับเวลาออกอากาศใดๆ จึงไม่มีโอกาสได้รับการพิจารณาอย่างเหมาะสม

ฉันแน่ใจว่าคุณต้องรู้ว่าฉันกำลังพูดถึงอะไร

คุณเคยพยายามที่จะได้รับการบริการลูกค้าที่เป็นรายบุคคลโดยที่คุณได้รับการปฏิบัติอย่างไร้เหตุผลโดยไม่มีความแตกต่างใด ๆ สำหรับกรณีเฉพาะของคุณและความต้องการเฉพาะของคุณหรือไม่?

สิ่งนี้เกิดขึ้นกับคุณอย่างไม่ต้องสงสัย นับครั้งไม่ถ้วน

ฉันจะพาคุณผ่านแนวโน้มที่น่าเป็นห่วงที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับการที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกคิดค้นอย่างไม่ลดละเพื่อบังคับให้ทุกอย่างอยู่ในขนาดเดียวที่เหมาะกับกระบวนทัศน์ทั้งหมด

ข้อยกเว้นจะไม่ถูกตรวจพบหรือเลือกที่จะโค้งงอราวกับว่าไม่มีข้อยกเว้นเลย สาเหตุส่วนหนึ่งมาจากการถือกำเนิดของ Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL) อย่างที่คุณเห็นในไม่ช้า ML/DL คือรูปแบบหนึ่งของการจับคู่รูปแบบการคำนวณ ซึ่งแบบที่ "ง่ายกว่า" ในการพัฒนาและปรับใช้หากคุณต้องการเพิกเฉยหรือมองข้ามข้อยกเว้น นี่เป็นปัญหาอย่างมากและทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรม AI ที่น่าสังเกตอย่างมาก สำหรับการรายงานเกี่ยวกับจริยธรรม AI และจริยธรรม AI อย่างต่อเนื่องและครอบคลุมโดยรวมของฉัน โปรดดูที่ ลิงค์ที่นี่ และ ลิงค์ที่นี่เพียงเพื่อชื่อไม่กี่

สิ่งต่าง ๆ ไม่จำเป็นต้องเป็นแบบนั้น และโปรดทราบว่าสิ่งนี้กำลังถูกควบคุมโดยผู้สร้างและปรับใช้ AI โดยเลือกที่จะเพิกเฉยหรือมองข้ามการจัดการข้อยกเว้นภายในส่วนผสม AI ของพวกเขา

เมื่อกฎข้อยกเว้น

ก่อนอื่นเรามาแกะลักษณะของกรณีเฉลี่ยกับข้อยกเว้น

ตัวอย่างที่ฉันชอบมากที่สุดของประเภท dogpiling หรือวิธีการไม่มีข้อยกเว้นของกรณีทั่วไปที่มีสายตาสั้นนั้นสว่างสดใสโดยเกือบทุกตอนของซีรีย์ทางโทรทัศน์ที่ได้รับการยกย่องและยังค่อนข้างเป็นที่นิยมอย่างมากที่รู้จักกันในชื่อ บ้านนพ (มักจะแสดงเป็น บ้านซึ่งเริ่มตั้งแต่ พ.ศ. 2004 ถึง พ.ศ. 2012 และสามารถดูได้แล้ววันนี้บนโซเชียลมีเดียและสื่ออื่นๆ) การแสดงประกอบด้วยตัวละครสมมติชื่อ Dr. Gregory House ที่หยาบคาย ทนไม่ได้ และค่อนข้างแหวกแนว แต่เขาได้รับการพรรณนาว่าเป็นอัจฉริยะทางการแพทย์ที่สามารถคุ้ยเขี่ยโรคและความเจ็บป่วยที่คลุมเครือได้มากที่สุด แพทย์คนอื่นๆ และแม้แต่ผู้ป่วยอาจไม่ได้ชอบเขาเสมอไป แต่เขาก็ได้งานทำ

ต่อไปนี้เป็นวิธีเล่นตอนปกติ (การแจ้งเตือนสปอยเลอร์ทั่วไป!)

ผู้ป่วยปรากฏตัวขึ้นที่โรงพยาบาลซึ่งดร.เฮาส์เป็นเจ้าหน้าที่ ในขั้นต้น ผู้ป่วยมีอาการค่อนข้างบ่อย และแพทย์หลายๆ คนผลัดกันพยายามวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วย สิ่งที่แปลกคือความพยายามที่จะช่วยเหลือผู้ป่วยไม่สามารถปรับปรุงสภาพที่ไม่พึงประสงค์หรือที่แย่กว่านั้นยังคงมีแนวโน้มที่จะย้อนกลับ ผู้ป่วยมีอาการแย่ลงเรื่อยๆ

เนื่องจากตอนนี้ผู้ป่วยถูกมองว่าเป็นความอยากรู้อยากเห็นทางการแพทย์ และเนื่องจากไม่มีใครสามารถทราบได้ว่าผู้ป่วยเป็นโรคอะไร ดร.เฮาส์จึงถูกนำตัวเข้าคดี บางครั้งก็ทำไปโดยตั้งใจเพื่อใช้ความสามารถทางการแพทย์ของเขา ในขณะที่ในกรณีอื่นๆ เขาได้ยินเกี่ยวกับคดีนี้และสัญชาตญาณโดยกำเนิดของเขาดึงเขาไปสู่สถานการณ์ที่ไม่ปกติ

เราค่อย ๆ พบว่าผู้ป่วยมีอาการป่วยที่หายากมาก มีเพียงหมอเฮาส์และทีมแพทย์ฝึกหัดของเขาเท่านั้นที่สามารถเข้าใจเรื่องนี้ได้

ฉันได้แบ่งปันโครงร่างหลักของตอนต่างๆ กับคุณแล้ว มาดำดิ่งลงไปในบทเรียนที่แสดงให้เห็นลักษณะของกรณีทั่วไปและข้อยกเว้น

เรื่องราวสมมติได้รับการออกแบบมาเพื่อแสดงให้เห็นว่าการคิดนอกกรอบในบางครั้งอาจพลาดเป้าอย่างมาก แพทย์คนอื่น ๆ ทั้งหมดที่พยายามช่วยเหลือผู้ป่วยในตอนแรกนั้นสับสนในกระบวนการคิดของพวกเขา พวกเขาต้องการบังคับอาการและแง่มุมที่นำเสนอในการวินิจฉัยทางการแพทย์ทั่วไป ผู้ป่วยเป็นเพียงหนึ่งในหลาย ๆ คนที่พวกเขาน่าจะเคยเห็นมาก่อน ตรวจสอบผู้ป่วยแล้วกำหนดวิธีการรักษาและวิธีการรักษาแบบเดิมที่พวกเขาใช้ซ้ำๆ ตลอดอาชีพแพทย์

ล้าง ล้าง ทำซ้ำ

ในแง่หนึ่ง คุณสามารถปรับแนวทางนี้ได้ อัตราต่อรองคือผู้ป่วยส่วนใหญ่จะมีอาการเจ็บป่วยที่พบบ่อยที่สุด วันแล้ววันเล่า แพทย์เหล่านี้ประสบปัญหาทางการแพทย์เช่นเดียวกัน คุณสามารถแนะนำว่าผู้ป่วยที่เข้าโรงพยาบาลนั้นอยู่ในสายการประกอบทางการแพทย์อย่างแท้จริง แต่ละแห่งไหลไปตามระเบียบการมาตรฐานของโรงพยาบาลราวกับว่าเป็นส่วนหนึ่งของโรงงานผลิตหรือโรงงานประกอบ

กรณีเฉลี่ยมีชัย วิธีนี้ไม่เพียงแต่จะเหมาะสมโดยทั่วไป แต่ยังช่วยให้โรงพยาบาลและเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพบริการทางการแพทย์ของตนได้อย่างเหมาะสม ค่าใช้จ่ายจะลดลงเมื่อคุณคิดค้นกระบวนการทางการแพทย์เพื่อจัดการกับกรณีเฉลี่ย มีคำแนะนำหนึ่งที่มีชื่อเสียงซึ่งมักถูกตีความในใจของนักศึกษาแพทย์ กล่าวคือ หากคุณได้ยินเสียงกีบเท้ามาจากถนน โอกาสที่คุณควรนึกถึงม้ามากกว่าม้าลาย

มีประสิทธิภาพ ประสิทธิผล ประสิทธิผล

จนกว่าข้อยกเว้นจะเล็ดลอดเข้ามาท่ามกลาง

บางทีม้าลายจากสวนสัตว์อาจหลบหนีและเดินไปตามถนนของคุณ

นี่หมายความว่าข้อยกเว้นควรเป็นกฎและเราควรตั้งกฎเกณฑ์กรณีเฉลี่ยแทนการเน้นเฉพาะข้อยกเว้นเท่านั้นหรือไม่?

คุณคงกดดันอย่างหนักที่จะยืนยันว่าการเผชิญหน้าและบริการทุกวันของเราควรเน้นที่ข้อยกเว้นมากกว่ากรณีทั่วไป

โปรดทราบว่าฉันไม่ได้ทำข้อเสนอแนะดังกล่าว สิ่งที่ฉันอ้างคือเราควรตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีข้อยกเว้นเกิดขึ้น และเราจำเป็นต้องรับรู้เมื่อมีข้อยกเว้นเกิดขึ้น ฉันพูดถึงเรื่องนี้เพราะว่าผู้เชี่ยวชาญบางคนมักจะประกาศเสียงดังว่า หากคุณเป็นผู้แสดงการยอมรับข้อยกเว้น คุณต้องไม่เห็นด้วยกับการคิดค้นกรณีทั่วไป

นั่นเป็นการแบ่งขั้วเท็จ

อย่าตกหลุมรักมัน

เราสามารถมีเค้กของเราและกินมันได้เช่นกัน

การทำคดีเพื่อสิทธิในการเป็นข้อยกเว้น

ต่อไปฉันอาจสร้างความตกใจเล็กน้อยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI ที่กำลังขยายตัว

ระบบ AI ได้รับการประดิษฐ์ขึ้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่กรณีทั่วไปซึ่งมักจะเป็นการยกเว้นหรือความเสียหายของการตระหนักถึงข้อยกเว้น

คุณอาจจะแปลกใจที่รู้ว่าสิ่งนี้กำลังเกิดขึ้น พวกเราส่วนใหญ่คงคิดว่าเนื่องจาก AI เป็นรูปแบบของระบบอัตโนมัติของคอมพิวเตอร์ ความงามของการทำงานอัตโนมัติก็คือคุณสามารถรวมข้อยกเว้นเข้าด้วยกันได้ โดยปกติสามารถทำได้โดยมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าถ้าคุณใช้แรงงานคนเพื่อให้บริการที่เหมือนกัน สำหรับแรงงานมนุษย์ อาจมีค่าใช้จ่ายสูงหรือเป็นสิ่งต้องห้ามที่จะมีแรงงานทุกรูปแบบที่สามารถจัดการกับข้อยกเว้นได้ สิ่งต่างๆ จะง่ายกว่ามากในการจัดการและนำไปใช้ หากคุณสามารถสรุปได้ว่าลูกค้าหรือลูกค้าของคุณเป็นเครื่องสอบเทียบมาตรฐานทั้งหมด แต่การใช้ระบบคอมพิวเตอร์ควรจะรองรับข้อยกเว้นได้อย่างง่ายดาย ในทางความคิดนั้น เราควรที่จะโห่ร้องอย่างโกลาหลสำหรับความสามารถด้านคอมพิวเตอร์ที่มากขึ้นที่จะมาถึงแถวหน้า

ให้พิจารณาว่านี่เป็นปริศนาที่กวนใจและใช้เวลาสักครู่เพื่อไตร่ตรองคำถามที่น่ารำคาญนี้: AI ที่ถูกสันนิษฐานว่าเป็นระบบอัตโนมัติที่ดีที่สุดจะเดินอย่างไม่ลดละไปตามเส้นทางที่เป็นกิจวัตรและไร้ข้อยกเว้นซึ่งเราคิดว่าน่าจะไปในทิศทางตรงกันข้ามอย่างไม่คาดฝันหรือโดยไม่คาดคิด

คำตอบ: แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกกำลังพาเราไปสู่การดำรงอยู่อย่างไม่มีข้อยกเว้น ไม่ เพราะเราต้องบังคับตามเส้นทางนั้น (เราสามารถทำได้ดีกว่า)

มาแกะสิ่งนี้กันเถอะ

สมมติว่าเราตัดสินใจใช้ Machine Learning เพื่อประดิษฐ์ AI ที่จะใช้ในการวินิจฉัยทางการแพทย์ เรารวบรวมข้อมูลทางประวัติศาสตร์มากมายเกี่ยวกับผู้ป่วยและสถานการณ์ทางการแพทย์ของพวกเขา ML/DL ที่เราตั้งค่าจะพยายามจับคู่รูปแบบการคำนวณที่จะตรวจสอบอาการของผู้ป่วยและแสดงอาการเจ็บป่วยที่คาดว่าจะเกี่ยวข้องกับอาการเหล่านั้น

จากข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ML/DL จะทำการค้นหาอาการทางคณิตศาสตร์ เช่น น้ำมูกไหล เจ็บคอ ปวดหัว และปวดเมื่อย ล้วนมีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งกับโรคไข้หวัด โรงพยาบาลเลือกใช้ AI นี้เพื่อคัดกรองผู้ป่วยล่วงหน้า ผู้ป่วยที่รายงานอาการเหล่านี้เมื่อมาโรงพยาบาลครั้งแรกจะ "วินิจฉัย" ว่าน่าจะเป็นไข้หวัดธรรมดา

เปลี่ยนเกียร์ มาเพิ่มความบิดเบี้ยวของ Dr. House ให้มากกว่านี้

ผู้ป่วยมาที่โรงพยาบาลและได้รับการวินิจฉัยโดย AI AI ระบุว่าผู้ป่วยดูเหมือนจะเป็นไข้หวัดจากอาการน้ำมูกไหล เจ็บคอ และปวดหัว ผู้ป่วยจะได้รับใบสั่งยาและคำแนะนำทางการแพทย์ที่ดูเหมือนเหมาะสมสำหรับการรับมือกับโรคหวัด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของวิธีการเฉลี่ยกรณีที่ใช้เมื่อคิดประดิษฐ์ AI

ปรากฎว่าผู้ป่วยมีอาการเหล่านี้เป็นเวลาหลายเดือน ผู้เชี่ยวชาญด้านโรคและทางเดินอาหารหายากตระหนักดีว่าอาการเดียวกันนี้อาจสะท้อนถึงการรั่วไหลของน้ำไขสันหลัง (CSF) ผู้เชี่ยวชาญปฏิบัติต่อผู้ป่วยด้วยขั้นตอนการผ่าตัดต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการรั่วไหลดังกล่าว ผู้ป่วยฟื้นตัว (อย่างไรก็ตาม เรื่องราวที่น่าทึ่งนี้เกี่ยวกับผู้ป่วยที่มีการรั่วไหลของ CSF ซึ่งได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นไข้หวัดในขั้นต้นนั้นขึ้นอยู่กับกรณีทางการแพทย์ที่แท้จริง)

ตอนนี้เราจะย้อนรอยขั้นตอนของเราในเทพนิยายทางการแพทย์นี้

ทำไม AI ที่ทำการคัดกรองการบริโภคก่อนจึงไม่สามารถประเมินได้ว่าผู้ป่วยอาจมีอาการป่วยที่หายากนี้?

คำตอบหนึ่งคือหากข้อมูลการฝึกที่ใช้สำหรับการประดิษฐ์ ML/DL ไม่มีอินสแตนซ์ดังกล่าว จะไม่มีอะไรในนั้นสำหรับรูปแบบการคำนวณที่ตรงกันเพื่อให้ตรงกัน เนื่องจากไม่มีข้อมูลที่ครอบคลุมข้อยกเว้นของกฎ กฎทั่วไปหรือตัวพิมพ์เฉลี่ยเองจะถือว่าไม่มีตำหนิและนำไปใช้โดยไม่ลังเล

ความเป็นไปได้อีกประการหนึ่งคือมีการกล่าวกันว่ามีการรั่วไหลของ CSF ที่หายากนี้ในข้อมูลทางประวัติศาสตร์ แต่เป็นเพียงตัวอย่างเดียวเท่านั้นและในแง่นั้นถือว่าผิดปกติ ข้อมูลที่เหลือทั้งหมดนั้นใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของกรณีทางคณิตศาสตร์ คำถามก็เกิดขึ้นว่าจะทำอย่างไรกับสิ่งที่เรียกว่าค่าผิดปกติ

โปรดทราบว่าการจัดการกับค่าผิดปกติเหล่านี้เป็นเรื่องที่แตกต่างอย่างมากกับวิธีที่นักพัฒนา AI อาจตัดสินใจที่จะต่อสู้กับการปรากฏตัวของบางสิ่งที่อยู่นอกกรณีเฉลี่ยที่กำหนด ไม่มีแนวทางบังคับที่นักพัฒนา AI จำเป็นต้องทำ เป็นเรื่องเล็กน้อยของ Wild West ในสิ่งที่นักพัฒนา AI รายใดรายหนึ่งอาจทำในอินสแตนซ์ที่ก่อให้เกิดข้อยกเว้นของความพยายามในการพัฒนา ML/DL ของตน

นี่คือรายการของฉันเกี่ยวกับวิธีที่ข้อยกเว้นเหล่านี้มักจะเป็น อย่างไม่เหมาะสม จัดการ:

• ข้อยกเว้นถือว่าเป็นข้อผิดพลาด
• ข้อยกเว้นถือว่าไม่คู่ควร
• ข้อยกเว้นถือว่าปรับเป็น "บรรทัดฐาน"
• ไม่สังเกตเห็นข้อยกเว้นเลย
• สังเกตเห็นข้อยกเว้นแต่ละเลยโดยสรุป
• ข้อยกเว้นสังเกตเห็นแล้วลืมในภายหลัง
• สังเกตเห็นข้อยกเว้นและซ่อนไม่ให้มองเห็น
• เป็นต้น

นักพัฒนา AI อาจตัดสินใจว่าสิ่งที่หายากนั้นไม่มีอะไรมากไปกว่าข้อผิดพลาดในข้อมูล นี่อาจดูแปลกที่ทุกคนจะคิดแบบนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณพยายามทำให้เป็นมนุษย์โดยยกตัวอย่างเช่น จินตนาการว่าผู้ป่วยที่เป็นโรค CSF รั่วไหลเป็นตัวอย่างนั้น มีสิ่งล่อใจที่ทรงพลังแม้ว่าถ้าข้อมูลนอกบริบททั้งหมดของคุณพูดโดยพื้นฐานแล้วสิ่งหนึ่ง โดยพื้นฐานแล้วอาจประกอบด้วยระเบียนเป็นพัน ๆ รายการและทั้งหมดมาบรรจบกันเป็นกรณีเฉลี่ย การเกิดขึ้นของข้อมูลชิ้นเดียวที่แปลกประหลาดสามารถเกิดขึ้นได้ อย่างง่ายดาย (อย่างเกียจคร้าน!) ถูกตีความว่าเป็นข้อผิดพลาดทันที "ข้อผิดพลาด" อาจถูกละทิ้งโดยนักพัฒนา AI และไม่ได้รับการพิจารณาภายในขอบเขตของการฝึกอบรม ML/DL

อีกวิธีหนึ่งในการรับมือกับข้อยกเว้นคือการตัดสินใจว่ามันเป็นเรื่องที่ไม่คู่ควร เหตุใดจึงต้องกังวลกับความหายากเพียงสิ่งเดียวในเมื่อคุณอาจรีบเร่งเพื่อให้ ML/DL เริ่มทำงาน โยนออกนอกรีตแล้วไปต่อ ไม่มีความคิดใดที่จำเป็นต้องไปถึงผลกระทบที่ตามมา

อีกวิธีหนึ่งเกี่ยวข้องกับการพับข้อยกเว้นในส่วนที่เหลือของสภาพแวดล้อมกรณีเฉลี่ย นักพัฒนา AI ปรับเปลี่ยนข้อมูลให้พอดีกับส่วนที่เหลือของบรรทัดฐาน นอกจากนี้ยังมีโอกาสที่นักพัฒนา AI อาจไม่สังเกตเห็นว่ามีข้อยกเว้นอยู่

ML/DL อาจรายงานว่าตรวจพบข้อยกเว้น ซึ่งนักพัฒนา AI ควรจะสั่ง ML/DL เกี่ยวกับวิธีการจัดการกับค่าผิดปกติทางคณิตศาสตร์ นักพัฒนา AI อาจใส่สิ่งนี้ลงในรายการสิ่งที่ต้องทำและต่อมาลืมที่จะจัดการกับมันหรืออาจเลือกที่จะเพิกเฉยเป็นต้น

โดยรวมแล้ว การตรวจจับและการแก้ปัญหาในการจัดการกับข้อยกเว้นเมื่อพูดถึง AI นั้นไม่มีวิธีการที่กำหนดไว้โดยเฉพาะหรือน่าสนใจที่สมดุลและให้เหตุผล ข้อยกเว้นมักถูกมองว่าเป็นคนไม่คู่ควร และกรณีทั่วไปคือผู้ชนะ การจัดการกับข้อยกเว้นเป็นเรื่องยาก อาจใช้เวลานาน ต้องใช้ทักษะการพัฒนา AI ที่เฉียบแหลม มิฉะนั้นจะมีความยุ่งยากเมื่อเปรียบเทียบกับการรวมสิ่งต่างๆ ให้เป็นโบว์เล็กๆ เก๋ๆ ขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกแพ็คเกจ

ในระดับหนึ่ง นั่นคือเหตุผลที่ AI Ethics และ Ethical AI เป็นหัวข้อที่สำคัญมาก ศีลของ AI Ethics ทำให้เราตื่นตัวอยู่เสมอ นักเทคโนโลยี AI ในบางครั้งอาจหมกมุ่นอยู่กับเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งการปรับให้เหมาะสมของเทคโนโลยีชั้นสูง พวกเขาไม่จำเป็นต้องพิจารณาถึงการแตกแขนงทางสังคมที่ใหญ่ขึ้น

นอกจากการใช้หลักจรรยาบรรณของ AI โดยทั่วไปแล้ว ยังมีคำถามที่เกี่ยวข้องว่าเราควรมีกฎหมายเพื่อควบคุมการใช้ AI แบบต่างๆ หรือไม่ มีการบังคับใช้กฎหมายใหม่ในระดับสหพันธรัฐ รัฐ และระดับท้องถิ่นที่เกี่ยวข้องกับขอบเขตและลักษณะของวิธีคิดประดิษฐ์ AI ความพยายามในการร่างและตรากฎหมายดังกล่าวเป็นไปอย่างค่อยเป็นค่อยไป

ในการอภิปรายโดยเฉพาะเกี่ยวกับบทบาทของข้อยกเว้นนี้มีมุมมองที่ยั่วยุซึ่งอาจมีสิทธิทางกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการเป็นข้อยกเว้น อาจเป็นไปได้ว่าวิธีเดียวที่ได้ผลในการได้รับการยอมรับโดยสุจริตสำหรับใครบางคนที่อาจเป็นข้อยกเว้นนั้นเกี่ยวข้องกับการใช้แขนยาวของกฎหมาย

ทำให้เกิดสิทธิมนุษยชนรูปแบบใหม่

สิทธิที่จะถือว่าเป็นข้อยกเว้น

พิจารณาข้อเสนอนี้: “สิทธิในการเป็นข้อยกเว้นไม่ได้หมายความว่าทุกคน is ข้อยกเว้น แต่เมื่อการตัดสินใจอาจก่อให้เกิดอันตรายต่อหัวการตัดสินใจ ผู้ตัดสินใจควรพิจารณาถึงความเป็นไปได้ที่หัวเรื่องการตัดสินใจ อาจ เป็นข้อยกเว้น สิทธิ์ในการเป็นข้อยกเว้นประกอบด้วยสามองค์ประกอบ: อันตราย, การทำให้เป็นรายบุคคลและ ความไม่แน่นอน. ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องเลือกสร้างความเสียหายต่อเมื่อพวกเขาได้พิจารณาแล้วว่าการตัดสินใจนั้นเหมาะสมกับบุคคลหรือไม่ และที่สำคัญคือความไม่แน่นอนที่มาพร้อมกับองค์ประกอบที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของการตัดสินใจ ยิ่งเสี่ยงต่ออันตรายมากเท่าใด การพิจารณาก็จะยิ่งจริงจังมากขึ้นเท่านั้น” (โดย Sarah Cen ในบทความวิจัยเรื่อง สิทธิในการเป็นข้อยกเว้นในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก, MIT, 12 เมษายน 2022).

คุณอาจถูกล่อลวงให้คิดว่าเรามีสิทธิ์เช่นนั้นแล้ว

ไม่จำเป็น. ตามรายงานการวิจัย สิทธิมนุษยชนที่ใกล้เคียงที่สุดที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากลอาจเป็นเรื่องของศักดิ์ศรีของบุคคล ในทางทฤษฎี แนวความคิดที่ว่าควรจะมีการรับรู้ถึงศักดิ์ศรีในลักษณะที่ว่าปัจเจกบุคคลและเอกลักษณ์เฉพาะของพวกเขาควรจะถูกห้อมล้อมไว้ ทำให้คุณอยู่ในสนามเบสบอลของสิทธิมนุษยชนที่อาจเกิดขึ้นจากการยกเว้น ความไม่พอใจประการหนึ่งคือกฎหมายที่มีอยู่ซึ่งควบคุมอาณาจักรแห่งศักดิ์ศรีกล่าวกันว่าค่อนข้างคลุมเครือและอ่อนไหวเกินไป ดังนั้นจึงไม่ปรับให้เข้ากับโครงสร้างทางกฎหมายเฉพาะของสิทธิในการยกเว้น

บรรดาผู้ที่สนับสนุนสิทธิใหม่ที่ประกอบด้วยสิทธิมนุษยชนเป็นข้อยกเว้นจะโต้แย้งว่า:

• สิทธิ์ดังกล่าวค่อนข้างจะบังคับให้นักพัฒนา AI จัดการกับข้อยกเว้นอย่างชัดเจน
• บริษัทที่ทำ AI จะต้องถูกกฎหมายมากขึ้นหากไม่จัดการกับข้อยกเว้น
• AI น่าจะสมดุลและแข็งแกร่งกว่าโดยรวม
• ผู้ที่ใช้ AI หรืออยู่ภายใต้ AI จะดีกว่า
• เมื่อ AI ไม่รองรับข้อยกเว้น การขอความช่วยเหลือทางกฎหมายก็สามารถทำได้โดยทันที
• ผู้ผลิต AI ก็ต้องดีกว่าเช่นกัน (AI ของพวกเขาจะครอบคลุมผู้ใช้ที่กว้างขึ้น)
• เป็นต้น

ผู้ที่ต่อต้านสิทธิใหม่ที่ระบุว่าเป็นสิทธิมนุษยชนเป็นข้อยกเว้นมักจะพูดว่า:

• สิทธิมนุษยชนและสิทธิตามกฎหมายที่มีอยู่ครอบคลุมเพียงพอและไม่ต้องยุ่งยากซับซ้อน
• ภาระที่เกินควรจะถูกวางไว้บนไหล่ของผู้ผลิต AI
• ความพยายามในการสร้าง AI จะมีราคาแพงกว่าและมีแนวโน้มที่จะชะลอความก้าวหน้าของ AI ลง
• ความคาดหวังเท็จจะเกิดขึ้นที่ทุกคนต้องการให้พวกเขาเป็นข้อยกเว้น
• สิทธิ์นั้นย่อมมีการตีความที่แตกต่างกันอย่างไม่ต้องสงสัย
• ผู้ที่ได้รับผลประโยชน์สูงสุดจะเป็นวิชาชีพกฎหมายเมื่อคดีความพุ่งสูงขึ้น
• เป็นต้น

กล่าวโดยสรุป ฝ่ายค้านต่อสิทธิใหม่ดังกล่าวมักจะโต้เถียงว่าเกมนี้เป็นผลรวมเป็นศูนย์ และสิทธิตามกฎหมายที่จะเป็นข้อยกเว้นจะมีค่าใช้จ่ายมากกว่าที่จะได้รับผลประโยชน์ บรรดาผู้ที่เชื่อว่าสิทธิใหม่ดังกล่าวมีความจำเป็นอย่างสมเหตุสมผล มักจะเน้นย้ำว่านี่ไม่ใช่เกมที่ไม่มีผลรวม และท้ายที่สุดแล้วทุกคนก็ได้รับประโยชน์ รวมถึงผู้ที่สร้าง AI และผู้ที่ใช้ AI

คุณสามารถมั่นใจได้ว่าการอภิปรายนี้ครอบคลุมผลกระทบทางกฎหมาย จริยธรรม และทางสังคมที่เกี่ยวข้องกับ AI และข้อยกเว้นจะดังและต่อเนื่อง

รถยนต์ไร้คนขับและความสำคัญของข้อยกเว้น

พิจารณาว่าสิ่งนี้นำไปใช้อย่างไรในบริบทของระบบอัตโนมัติ เช่น รถยนต์ไร้คนขับและรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง มีการวิพากษ์วิจารณ์หลายครั้งเกี่ยวกับกรอบความคิดเฉลี่ยของการพัฒนา AI สำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองและรถยนต์ที่เป็นอิสระ

ตัวอย่างเช่น ในตอนแรก การออกแบบรถยนต์ที่ขับเองได้น้อยมากที่รองรับผู้ที่มีความทุพพลภาพหรือความบกพร่องทางร่างกายบางรูปแบบ ไม่มีการคิดมากไปกว่านี้เพื่อให้ครอบคลุมความต้องการของผู้ขับขี่อย่างครอบคลุม โดยทั่วไปแล้ว ความตระหนักรู้นี้เพิ่มขึ้น แม้ว่าความกังวลจะยังคงแสดงออกมาว่าสิ่งนี้อยู่ไกลพอและยอมรับอย่างกว้างขวางตามที่ควรจะเป็นหรือไม่

อีกตัวอย่างหนึ่งของกรณีเฉลี่ยและข้อยกเว้นเกี่ยวข้องกับบางสิ่งที่อาจทำให้คุณไม่ระวัง

คุณพร้อม?

การออกแบบและการใช้งานระบบขับเคลื่อน AI และรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจำนวนมากในปัจจุบันมีแนวโน้มที่จะทำให้สมมติฐานเงียบหรือไม่ได้พูดออกมาว่าผู้ใหญ่จะนั่งในรถที่ขับด้วยตนเอง เรารู้ว่าเมื่อคนขับเป็นมนุษย์ที่พวงมาลัย แน่นอนว่าต้องมีผู้ใหญ่อยู่ในรถ ตามคำจำกัดความเนื่องจากโดยปกติแล้วการได้รับใบอนุญาตในการขับขี่นั้นขึ้นอยู่กับการเป็นผู้ใหญ่ (หรือเกือบหนึ่งคน) สำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองที่มี AI ทำหน้าที่ในการขับขี่ทั้งหมด ไม่จำเป็นต้องมีผู้ใหญ่อยู่ด้วย

ประเด็นก็คือเราสามารถให้เด็ก ๆ ขี่รถด้วยตัวเองโดยไม่ต้องมีผู้ใหญ่อยู่ด้วย อย่างน้อยก็เป็นไปได้ในกรณีของรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองโดย AI ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองโดยสมบูรณ์ คุณสามารถส่งลูกไปโรงเรียนในตอนเช้าโดยใช้รถยนต์ที่ขับเองได้ แทนที่จะต้องให้ลูกๆ ขึ้นลิฟต์ หรือต้องใช้พนักงานขับรถที่เป็นมนุษย์ในบริการแชร์รถร่วมกัน คุณสามารถให้ลูกๆ ของคุณนั่งรถที่ขับเองและพาไปโรงเรียนได้

ทั้งหมดไม่ใช่เรื่องร่าเริงเมื่อพูดถึงการมีลูกในรถยนต์ที่ขับด้วยตัวเองด้วยตัวเอง

เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีผู้ใหญ่อยู่ในรถอีกต่อไป นี่หมายความว่าเด็ก ๆ จะไม่รู้สึกว่าได้รับอิทธิพลอีกต่อไปหรือเราจะพูดว่าถูกควบคุมโดยการปรากฏตัวของผู้ใหญ่ เด็ก ๆ จะคลั่งไคล้และฉีกการตกแต่งภายในของรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองหรือไม่? เด็กๆ จะลองปีนหรือเอื้อมออกไปนอกหน้าต่างของรถที่ขับด้วยตนเองหรือไม่ การแสดงตลกประเภทอื่นที่พวกเขาอาจทำซึ่งนำไปสู่การบาดเจ็บและอันตรายร้ายแรงคืออะไร?

ฉันได้กล่าวถึงการโต้เถียงอย่างเผ็ดร้อนเกี่ยวกับแนวคิดที่ว่าเด็ก ๆ ที่ขับรถด้วยตัวเองโดยลำพัง ดู ลิงค์ที่นี่. บางคนบอกว่าสิ่งนี้ไม่ควรได้รับอนุญาต บางคนบอกว่าเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และเราจำเป็นต้องหาวิธีทำให้มันออกมาดีที่สุด

สรุป

กลับไปที่หัวข้อที่ครอบคลุมของกรณีเฉลี่ยกับข้อยกเว้น

เราทุกคนต่างเห็นพ้องกันว่าจะมีข้อยกเว้นสำหรับกฎอยู่เสมอ เมื่อมีการกำหนดหรือระบุกฎแล้ว เราควรมองหาข้อยกเว้น เมื่อเราพบข้อยกเว้น เราควรคิดว่ากฎข้อใดที่ข้อยกเว้นนี้น่าจะนำไปใช้

AI จำนวนมากที่ถูกประดิษฐ์ขึ้นในปัจจุบันมีรูปแบบมาจากการกำหนดกฎ ในขณะที่ความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับข้อยกเว้นมักจะถูกละทิ้งและยักไหล่

สำหรับคนที่ชอบทำตัวงี่เง่าและบอกว่ากฎไม่มีข้อยกเว้นที่มีข้อยกเว้นอยู่เสมอ ฉันจะยอมรับว่าการใช้ไหวพริบนี้ดูเหมือนจะเป็นปริศนาทางจิตใจ กล่าวคือเราจะมีกฎที่มีข้อยกเว้นอยู่เสมอได้อย่างไร แต่กฎนี้ดูเหมือนจะใช้ไม่ได้กับกฎที่มีข้อยกเว้นอยู่เสมอ

ทำให้หัวของคุณหมุน

โชคดีที่ไม่จำเป็นต้องทำให้เรื่องเหล่านี้ยุ่งยากมากเกินไป หวังว่าเราจะสามารถดำเนินชีวิตด้วยหลักการง่ายๆ ที่สำคัญซึ่งเราควรมองหาและรองรับข้อยกเว้นของกฎทุกข้อ

เท่านี้ก็เรียบร้อย เรามาเริ่มงานกันเลย