وب سایت علیرضا صائبی وبلاگ علیرضا صائبی
ممیزی اخلاقی رویکردی برای اطمینان از اخلاق‌مداری در هوش مصنوعی
ممیزی اخلاقی[۱] (EBA) یکی از مکانیزم‌های مهم حاکمیتی برای مدیریت مخاطرات اخلاقی مرتبط با سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار (ADMS)[2]، از جمله سیستم‌های هوش مصنوعی است. درحالی‌که ADMS می‌توانند مزایای بالقوه زیادی داشته باشند، ممکن است پیامدهای ناخواسته‌ای مانند تبعیض، نقض حریم خصوصی و کاهش استقلال انسان را نیز به دنبال داشته باشند.
– EBA به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تعهدات اخلاقی خود را عملی کرده و ویژگی‌های مورد انتظار خود از ADMS را اعتبارسنجی نمایند.
– باید در نظر داشت هدف از ممیزی اخلاقی، اطمینان از همسویی با اصول اخلاقی از پیش تعریف‌شده است، نه تدوین اخلاق به‌عنوان یک مفهوم مستقل.
– این همسویی برای ارتقای اعتمادپذیری بسیار مهم بوده و شامل عملکرد قانونی، پایبندی اخلاقی و استحکام فنی می‌شود.
جنبه‌های کلیدی ممیزی اخلاقی (EBA)
منابع تحقیقاتی بر چند جنبه کلیدی EBA تأکید دارند:
– اصول و چارچوب‌ها: ممیزی اخلاقی بر اصول اخلاقی شناخته‌شده‌ای مانند سودمندی، پیشگیری از آسیب، استقلال، عدالت و شفافیت تکیه دارد. چارچوب‌ها، رهنمودها و ابزارهای متعددی برای اجرای این اصول ارائه شده‌اند.
– فرآیند ساختاریافته: EBA شامل یک فرآیند ساختاریافته برای ارزیابی رفتار سازمان نسبت به هنجارهای اخلاقی است. این ارزیابی شامل ممیزی عملکرد، ویژگی‌های اخلاقی و تأثیر رفتارها می‌شود.
– مشارکت ذینفعان: اجرای موفق EBA نیازمند مشارکت گروه‌های مختلفی از ذینفعان، از جمله توسعه‌دهندگان، مدیران، ممیزان، ناظران و کسانی است که به هر ترتیب تحت تأثیر سامانه‌های ADSM و تصمیمات آن قرار می‌گیرند.
– شفافیت و قابلیت ردیابی: EBA با مستندسازی کامل تصمیمات و اقدامات، شفافیت و قابلیت ردیابی فرآیندها را ارتقا می‌دهد و پاسخگویی را برای مسئولین آن فرایندها ممکن می‌سازد.
– پایش مستمر: EBA شامل نظارت و ارزیابی مداوم خروجی‌های سیستم‌های ADMS برای شناسایی و حل مسائل جدید اخلاقی در آن‌هاست.
مزایا و چالش‌های EBA
تحقیقات گوناگونی به مزایا و چالش‌های EBA پرداخته‌اند که می‌توان از آن جمله به موارد زیر اشاره نمود:
* مزایا:
– پشتیبانی از تصمیمات اخلاقی: ممیزی اخلاقی با ارائه بینش در مورد ارزش‌های هنجاری موجود در سیستم ADMS، به بهبود تصمیم‌گیری توسط مدیران و قانون‌گذاران کمک می‌کند.
– افزایش آگاهی: EBA آگاهی از ملاحظات اخلاقی و خطرات احتمالی را در میان توسعه‌دهندگان و مدیران افزایش می‌دهد.
– همسویی با زمینه: ممیزی اخلاقی به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا شیوه‌های اخلاقی خود را با زمینه‌ها و چارچوب‌های قانونی خاص تطبیق دهند.
– پاسخگویی و اعتماد: EBA با شفاف‌کردن نقش‌ها و مسئولیت‌ها، پاسخگویی و اعتماد را در میان ذینفعان تقویت می‌کند.
* چالش‌ها:
– محدودیت‌های مفهومی: تعریف و اولویت‌بندی اصول و ارزش‌های اخلاقی متضاد یا متعارض ممکن است ممیزین را با دشواری‌هایی روبرو کند.
– محدودیت‌های فنی: ممیزی سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی و تضمین شفافیت آن‌ها چالش‌های فنی به همراه دارد. البته این روزها با راه‌حل‌هایی نظیر متدهای SHAP و LIME تلاش شده تا این نوع سیستم‌های هوش مصنوعی از حالت جعبه‌سیاه خارج شده و توضیح‌پذیر گردند.
– محدودیت‌های اقتصادی و اجتماعی: EBA می‌تواند پرهزینه باشد و ممکن است برای شرکت‌های کوچک بار مالی غیرضروری ایجاد کند.
اجرای عملی ممیزی اخلاقی: چارچوب IEEE CertifAIEd
چارچوب IEEE CertifAIEd نمونه‌ای عملی از اجرای ممیزی اخلاقی ارائه می‌دهد. این چارچوب رویکردی ساختاریافته برای ارزیابی و صدور گواهینامه برای سیستم‌های هوش مصنوعی بر اساس اصول اخلاقی فراهم می‌کند. ویژگی‌های کلیدی این چارچوب عبارت‌اند از:
– ارزیابی ریسک: شناسایی مخاطرات اخلاقی احتمالی مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی.
– معیارهای اخلاقی: ارزیابی سیستم بر اساس معیارهای اخلاقی مشخص، از جمله پاسخگویی، شفافیت، سوگیری الگوریتمی و حریم خصوصی.
– ارزیابی مبتنی بر شواهد: الزام سازمان‌ها به ارائه شواهدی که پایبندی آن‌ها به اصول اخلاقی را نشان دهد.
جمع‌بندی
تحقیقات انجام شده بر اهمیت فرایند ممیزی در مدیریت اخلاقی سیستم‌های هوش مصنوعی تأکید دارند. با ترویج شفافیت، پاسخگویی و پایبندی به اصول اخلاقی، EBA می‌تواند خطرات ADMS را کاهش داده و اعتماد به فناوری‌های هوش مصنوعی را تقویت کند. بااین‌حال، اجرای موفقیت‌آمیز ممیزی اخلاقی نیازمند پرداختن به چالش‌های مفهومی، فنی و اقتصادی است. محققین پیشنهاد می‌کنند که EBA باید به‌عنوان یک فرآیند مستمر در بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری خودکار در نظر گرفته شده و شامل نظارت مداوم، مشارکت ذینفعان و تعهد به همسوسازی توسعه هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی باشد.
[۱] EBA: Ethics-Based Auditing
[۲] Automated Decision-Making Systems
منابع:
– Mokander, J., Morley, J., Taddeo, M., & Floridi, L. (2021). “Ethics-Based Auditing of Automated Decision-Making Systems: Nature, Scope, and Limitations.” Science and Engineering Ethics. This article discusses the feasibility and efficacy of EBA as a governance mechanism to validate claims made about ADMS, highlighting its importance in managing ethical risks. Link to article 1.
– Mokander, J., Morley, J., Taddeo, M., & Floridi, L. (2021). “Ethics-Based Auditing of Automated Decision-Making Systems.” This paper outlines the structured process of EBA and its potential benefits and challenges in- ensuring ethical compliance in AI systems. Link to article 5.
– European Commission. “Automated decision-making impacting society.” This resource discusses the ethical implications of automated decision-making systems and emphasizes the need for frameworks like EBA to manage- these risks effectively. Link to resource 4.
– IEEE CertifAIEd Framework. This framework provides a structured approach for assessing AI systems based on ethical principles, illustrating practical applications of EBA in real-world scenarios. It includes risk assessment- and evaluation against ethical criteria. Link to framework .
– Raden, N. (2020). “Ethical Issues in any Automated Decision-Making Model.” Society of Actuaries. This article discusses the ethical challenges posed by AI and machine learning models, including bias and discrimination,- which are central concerns for EBA. Link to article 8.
– Common Ethical Challenges in AI – Council of Europe. This document identifies various ethical concerns related to AI systems, emphasizing the need for accountability mechanisms like EBA to address these issues- effectively. Link to document 6.
– “Managing the Risks of Automated Decision Management Systems” – IT Convergence Blog (2023). This blog post highlights the importance of ethical guidelines and governance frameworks in managing the risks associated with automated decision-making systems, aligning with the principles of EBA. Link to blog 2.
