Definirea inteligenței artificiale

Orice discuție despre etica inteligenței artificiale (IA) se bazează pe definiția termenului. Se pot aborda trei concepte interdependente, dar distincte ale IA, care ridică diferite tipuri de probleme etice. Primul concept de IA este cel de învățare automată, care este adesea văzut ca un exemplu de IA „îngustă”. Al doilea concept este acela al inteligenței generale artificiale care reprezintă încercarea de a replica abilitățile umane. În cele din urmă, termenul IA este adesea folosit pentru a desemna sisteme socio-tehnice convergente. Fiecare dintre aceste trei concepte de IA are proprietăți și caracteristici diferite care dau naștere la diferite tipuri de preocupări etice.

Un bun punct de plecare pentru o introducere a termenului „IA” este proiectul de cercetare de vară de la Dartmouth din 1956 privind inteligența artificială, unde termenul a fost inventat de McCarthy și colaboratori (McCarthy et al. 2006). În propunerea lor pentru acest proiect McCarthy et al. sugerează că mașinile pot fi create să simuleze „fiecare aspect al învățării sau orice altă trăsătură a inteligenței”. Ca și caracteristici ale inteligenței, McCarthy et al. citează utilizarea limbajului, formarea abstracțiilor și a conceptelor, rezolvarea problemelor rezervate acum oamenilor, și auto-îmbunătățirea.

Aceasta indică prima problemă în înțelegerea inteligenței artificiale, și anume scopul său de a replica sau emula inteligența. Inteligența este ea însăși un concept contestat și nu este clar care sau a cui inteligență ar trebui să o reproducă IA, pentru a fi demnă să fie numită IA. Organismele biologice, inclusiv oamenii, par să lucreze pe principii diferite de tehnologiile digitale (Korienek și Uzgalis 2002). Oamenii au acces la „abilități mentale, percepții, intuiție, emoții și chiar spiritualitate” (Brooks 2002: 165). Ar trebui IA să le emuleze pe toate?

Aceasta, la rândul său, indică a doua problemă în înțelegerea IA. Există bariere pe care IA, ca tehnologie digitală, nu le poate depăși, aspecte ale inteligenței care nu pot fi replicate digital? Aceasta este o întrebare interesantă care a fost dezbătută mult timp (Collins 1990, Dreyfus 1992). Este interesant din punct de vedere etic, deoarece are o legătură cu privire la faptul dacă IA ar putea fi vreodată considerată un subiect etic, adică dacă ar putea avea obligații morale în sine. Aceasta este similară cu întrebarea dacă computerele pot gândi, o întrebare pe care Alan Turing a găsit-o „prea lipsită de sens pentru a merita o discuție” (Turing 1950:442) și care l-a determinat să propună jocul de imitație, cunoscut și sub numele de Testul Turing. (1)

Ambele probleme de înțelegere a IA – și anume, ce este inteligența umană și ce parte a acesteia ar putea fi replicată de IA – fac dificilă definirea IA. Subtilitățile conceptuale ale inteligenței artificiale au condus la o situație în care există multe definiții concurente care acoperă diverse aspecte (Kaplan și Haenlein 2019). OCDE (2019: 7) sugerează că

”un sistem IA este un sistem bazat pe mașini care poate, pentru un set dat de obiective definite de om, să facă predicții, recomandări sau decizii care influențează mediile reale sau virtuale. Sistemele IA sunt proiectate să funcționeze cu diferite niveluri de autonomie.”

O definiție similară orientată către politici vine de la Comisia Europeană (2020a: 2):

”IA este o colecție de tehnologii care combină date, algoritmi și putere de calcul.”

Una dintre cele mai citate definiții academice este din Li și Du (2007: 1) și notează că IA combină

”o varietate de comportamente inteligente și diferite tipuri de muncă mentală, cunoscute sub numele de activități mentale, … [printre care se poate] include percepția, memoria, emoția, judecata, raționamentul, demonstrarea, identificarea, înțelegerea, comunicarea, proiectarea, gândirea și învățarea etc.”

Virginia Dignum, un cercetător în domeniul inteligenței artificiale care a lucrat intens la aspectele etice ale inteligenței artificiale, subliniază faptul că inteligența artificială se referă nu doar la artefacte, ci și la o comunitate academică. Ea consideră că

”IA să fie disciplina care studiază și dezvoltă artefacte computaționale care prezintă unele fațete ale comportamentului inteligent.

Astfel de artefacte sunt adesea denumite agenți (artificiali). Agenții inteligenți sunt cei care sunt capabili de acțiuni flexibile pentru a-și îndeplini obiectivele de proiectare, unde flexibilitatea include următoarele proprietăți:”

• Reactivitate: capacitatea de a-și percepe mediul, de a răspunde la schimbările care au loc în el și, eventual, de a învăța cum să se adapteze cel mai bine la aceste schimbări;
• Proactivitate: capacitatea de a lua inițiativa pentru a-și îndeplini propriile obiective;
• Sociabilitatea: capacitatea de a interacționa cu alți agenți sau oameni.”

Bernd Carsten Stahl propune o viziune a termenului care este orientată spre eludicarea preocupărilor etice. Atât termenii „IA” cât și „etică” reprezintă concepte pe mai multe niveluri care au o varietate de semnificații care se suprapun, dar care nu sunt identice. Din acest motiv, el distinge trei aspecte ale termenului IA, toate având provocări etice diferite asociate:

1. învățarea automată ca exemplu cheie al înțelegerii înguste a IA, respectiv ca tehnică reproducând cu succes procese cognitive foarte specifice
2. IA generală
3. IA ca sinonim pentru sistemele socio-tehnice convergente care includ, dar depășesc cu mult tehnologiile IA înguste.

Figura oferă o privire de ansamblu asupra utilizării termenului IA.

(Utilizări ale termenului “inteligența artificială”)

Nota

(1) Testul Turing, numit inițial ”jocul de imitație” de către Alan Turing în 1950, este un test al capacității unei mașini de a prezenta un comportament inteligent echivalent cu cel al unui om sau care nu se poate distinge de acesta.

Referințe

• Brooks RA (2002) Flesh and machines: how robots will change us. Pantheon Books, New York
• Collins HM (1990) Artificial experts: social knowledge and intelligent systems. MIT Press, Cambridge MA
• Dreyfus HL (1992) What computers still can’t do: a critique of artificial reason, revised edn. MIT Press, Cambridge MA
• European Commission (2020a) White paper on artificial intelligence: a European approach to excellence and trust. European Commission, Brussels. https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/ commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf. Accessed 22 Sept 2020
• Kaplan A, Haenlein M (2019) Siri, Siri, in my hand: who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Bus Horiz 62:15—25
• Korienek G, Uzgalis W (2002) Adaptable robots. Metaphilosophy 33:83—97 Lake BM, UllmanTD, Tenenbaum JB, Gershman SJ (2017) Building machines that learn and think like people. Behav Brain Sci 40:e253. https://doi.org/10.1017/S0140525X16001837
• Li D, Du Y (2007) Artificial intelligence with uncertainty. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton FL
• McCarthy J, Minsky ML, Rochester N, Shannon CE (2006) A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. AI Magazine 27:12—14. https://doi.org/10.1609/aimag. v27i4.1904
• OECD (2019) Recommendation of the council on artificial intelligence. OECD/LEGAL/0449 Smith BC (2019) The promise of artificial intelligence: reckoning and judgment. The MIT Press, Cambridge MA
• Turing AM (1950) Computing machinery and intelligence. Mind 59:433—460

Sursa: Bernd Carsten Stahl, Artificial Intelligence for a Better Future – An Ecosystem Perspective on the Ethics of AI and Emerging Digital Technologies, SpringerBriefs in Research and Innovation Governance, ISBN 978-3-030-69978-9, https://doi.org/10.1007/978-3-030-69978-9, licența CC BY 4.0. Traducere și adaptare © 2023 Nicolae Sfetcu