Wanneer je iets koopt via de affiliate links in onze content, kunnen we een commissie ontvangen zonder extra kosten voor jou. Ontdek 
Kunstmatige intelligentie (AI) brengt een revolutie teweeg in sectoren als de gezondheidszorg, de auto-industrie, de financi?le sector, de detailhandel en de productie. Maar zoals elke technologie heeft ook deze zijn schaduwzijde.
AI kan op onethische wijze worden gebruikt, waarbij verkeerde informatie wordt verspreid, cyberaanvallen worden uitgevoerd en zelfs autonome wapens worden ontwikkeld. Bovendien kan het, wanneer het zonder de juiste zorg wordt gebruikt, leiden tot problemen zoals vooringenomen voorspellingen, discriminatie en privacyschendingen.
Daarom is het cruciaal om een balans te vinden tussen het bevorderen van AI en het waarborgen van een verantwoord gebruik ervan.
Wat is Ethische AI?
Ethische AI verwijst naar AI die duidelijke ethische richtlijnen volgt. Deze richtlijnen zijn gebaseerd op belangrijke waarden zoals individuele rechten, privacy, eerlijkheid en het vermijden van manipulatie. Als organisaties ethische AI gebruiken, hebben ze goed gedefinieerde beleidsregels en beoordelingsprocessen om ervoor te zorgen dat ze deze richtlijnen volgen.
Ethische AI gaat verder dan wat wettelijk is toegestaan. Terwijl wetten de minimaal aanvaardbare normen bepalen voor het gebruik van AI, stelt het nog hogere normen om fundamentele menselijke waarden te respecteren.
In de jaren 1940 ontwikkelde de beroemde schrijver Isaac Asimov drie principes die bekend staan als de “Drie Wetten van Robotica” voor het ethisch gebruik van AI. Dit kan worden beschouwd als een eerste poging om de principes te ontwikkelen:
- De eerste regel benadrukt dat robots nooit schade mogen toebrengen aan mensen of hen schade mogen toebrengen door geen actie te ondernemen;
- De tweede regel geeft robots de opdracht om menselijke commando’s te gehoorzamen en op te volgen, tenzij deze commando’s in strijd zijn met de eerste wet;
- De derde regel stelt dat robots prioriteit moeten geven aan hun eigen welzijn zolang dit niet in strijd is met de eerste twee regels.
In 2017 werd er een conferentie gehouden op Asilomar Conference Grounds in Californi? om de negatieve impact van AI op de samenleving te bespreken en manieren te vinden om de uitdagingen aan te pakken. Naar aanleiding hiervan hebben experts een codeboek opgesteld met 23 principes, bekend als de Asilomar AI Principles, met richtlijnen voor het ethisch gebruik van AI.
Je kunt meer te weten komen over de 23 principes op de offici?le website.
Dilemma’s van ethische AI
Om te zorgen voor ethische AI moeten we echter talloze uitdagingen die zich onderweg voordoen onder ogen zien en aanpakken.
In dit hoofdstuk belichten we enkele van de belangrijkste dilemma’s en bespreken we de vooruitgang die wordt geboekt op het gebied van ethische AI.
Prestaties versus interpreteerbaarheid
De AI wordt geconfronteerd met een afweging tussen prestaties en interpreteerbaarheid. Prestatie betekent hoe goed het AI-systeem taken uitvoert en interpreteerbaarheid verwijst naar het begrijpen van hoe een AI-systeem beslissingen neemt, alsof je in zijn “brein” kijkt.
Het dilemma is dat de krachtigste AI-modellen vaak complex en moeilijk te begrijpen zijn. Ze werken net als magie, maar we kunnen de “truc” niet begrijpen. Aan de andere kant zijn eenvoudigere AI-modellen makkelijker te begrijpen, maar misschien niet zo nauwkeurig. Het is alsof je een helder zicht hebt, maar met minder nauwkeurigheid.
Naarmate we de omvang en complexiteit van AI-modellen vergroten om de prestaties te verbeteren, wordt AI ondoorzichtiger of moeilijker te begrijpen. Het gebrek aan interpreteerbaarheid maakt het moeilijk om ethische praktijken te handhaven, omdat het resulteert in een verlies aan vertrouwen in de bevindingen van het model. De juiste balans vinden tussen AI-prestaties en interpreteerbaarheid betekent AI-systemen verbeteren zonder ons vermogen te verliezen om te begrijpen hoe ze werken.
Explainable AI is een opkomende benadering die erop gericht is AI begrijpelijker te maken, zodat we nauwkeurige resultaten kunnen krijgen terwijl we toch weten hoe die resultaten tot stand komen.
In dit verband worden postdocs explainable AI-technieken ontwikkeld om de getrainde modellen uit te leggen zonder dat dit ten koste gaat van hun nauwkeurigheid.
Privacy versus gegevensgebruik
Het dilemma tussen privacy en het gebruik van gegevens is als het vinden van een balans tussen het privé houden van persoonlijke informatie en het gebruik van gegevens om AI-systemen te verbeteren.
Aan de ene kant betekent het beschermen van privacy het veiligstellen van gevoelige gegevens en ervoor zorgen dat deze niet worden misbruikt of zonder toestemming toegankelijk zijn. Aan de andere kant houdt het gebruik van gegevens in dat de informatie wordt gebruikt om AI-modellen te trainen en nauwkeurige voorspellingen of aanbevelingen te doen. Het vinden van een balans betekent het vinden van manieren om gegevens te gebruiken met respect voor privacyrechten, het verkrijgen van toestemming en het implementeren van maatregelen om persoonlijke informatie te beschermen.
Ethische AI vereist het benutten van de voordelen van gegevens zonder de privacy van het individu in gevaar te brengen. Onderzoekers werken aan verschillende manieren om een balans te bewaren tussen privacy en het gebruik van gegevens. Enkele van de belangrijkste ontwikkelingen in dit verband zijn de volgende AI-technieken:
- Federated Learning
- Differential Privacy
- Anonimisering en aggregatie
- AI-technieken met behoud van privacy
Innovatie versus ethische overwegingen
Een balans vinden tussen innovatie en ethische overwegingen is cruciaal bij het verantwoord ontwikkelen van nieuwe idee?n en technologie?n. Innovatie houdt in dat nieuwe concepten worden onderzocht en getest om baanbrekende uitvindingen te doen, terwijl ethische overwegingen vereisen dat er wordt omgegaan met de gevolgen van deze vooruitgang voor individuen, gemeenschappen en het milieu.
Dit is een veelzijdige uitdaging die verschillende aspecten en dimensies heeft. Hieronder worden enkele van de belangrijkste aspecten genoemd.
| Innovatie vs Verantwoordelijkheid voor het Milieu | Veel onderzoeken hebben de nadelige invloed van het trainen van AI-modellen op het milieu gerapporteerd, waarbij ze dit vergelijken met de uitstoot van een auto gedurende zijn levensduur. Dit benadrukt de noodzaak om een balans te vinden tussen innovatie en de gevolgen van AI-ontwikkeling voor het milieu.
Duurzame AI heeft zich ontwikkeld tot een vakgebied dat zich richt op het verminderen van de ecologische voetafdruk van AI-innovaties en -implementaties. Dit houdt in dat er voorrang wordt gegeven aan gegevens van hoge kwaliteit boven kwantiteit, dat er kleinere maar effici?nte AI-modellen worden gemaakt, dat er een energiezuinige AI-infrastructuur wordt opgezet, dat er duurzaam beleid wordt ge?mplementeerd en dat het bewustzijn via onderwijs wordt bevorderd. |
| Innovatie vs Verschuiven van Banen | Aan de ene kant kan AI spannende ontwikkelingen met zich meebrengen en de productiviteit stimuleren. Aan de andere kant kan het er ook toe leiden dat bepaalde banen worden overgenomen door machines, waardoor mensen hun baan verliezen. Hoewel AI nieuwe banen kan cre?ren, is het belangrijk om een balans te vinden en de mogelijke gevolgen voor werknemers aan te pakken.
Oplossingen zijn onder andere het aanbieden van trainingsprogramma’s om nieuwe vaardigheden aan te leren, het heroverwegen van functies in samenwerking met AI en het zorgen voor ondersteuning voor mensen die worden getroffen door automatisering. |
| Innovatie vs Desinformatie | Het dilemma tussen innovatie en desinformatie bij ethische AI is een belangrijk punt van zorg. Twee voorbeelden die deze uitdaging benadrukken zijn deep fakes en chatbots. Deep fakes zijn realistische maar gemanipuleerde video’s die valse informatie kunnen verspreiden, terwijl chatbots die worden aangedreven door AI ook kunnen worden gebruikt om misleidende of schadelijke inhoud te verspreiden.
Om een balans te vinden tussen het bevorderen van innovaties en het voorkomen van de verspreiding van onjuiste informatie zijn betere detectiemethoden, voorlichting aan gebruikers en regelgeving nodig. Het is essentieel om een verantwoord gebruik van AI te waarborgen en tegelijkertijd de potenti?le schade te minimaliseren. |
Conclusie
AI heeft gezorgd voor opmerkelijke vooruitgang in verschillende industrie?n, maar brengt ook ethische problemen met zich mee. Het kan onethisch worden gebruikt, verkeerde informatie verspreiden en privacy schenden. Een balans vinden is cruciaal. Belangrijke dilemma’s zijn onder andere:
- Prestaties vs Interperteerbaarheid: AI-modellen kunnen complex zijn, waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe ze werken. Uitlegbare AI heeft als doel de nauwkeurigheid te behouden en tegelijkertijd AI begrijpelijker te maken.
- Privacy vs gegevensgebruik: Het is belangrijk om de privacy te beschermen en tegelijkertijd gegevens te gebruiken om AI te verbeteren. Technieken als federated learning en differential privacy helpen een balans te vinden.
- Innovatie vs ethische overwegingen: Een evenwicht vinden tussen innovatie en ethiek is essentieel. Duurzame AI houdt rekening met de impact op het milieu en er is ondersteuning nodig voor mensen die worden getroffen door de verplaatsing van banen. Verder zijn er opsporingstools nodig om verkeerde informatie aan te pakken.
Door deze dilemma’s aan te pakken, kunnen we AI bevorderen en tegelijkertijd een ethisch en verantwoord gebruik garanderen.
