人工知能の倫理
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↑ Knight, Will. “Google's AI chief says forget Elon Musk's killer robots, and worry about bias in AI systems instead”. MIT Technology Review. 2019年7月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年7月22日閲覧。
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↑ Lohr, Steve (2018年2月9日). “Facial Recognition Is Accurate, if You're a White Guy”. The New York Times. オリジナルの2019年1月9日時点におけるアーカイブ。. https://web.archive.org/web/20190109131036/https://www.nytimes.com/2018/02/09/technology/facial-recognition-race-artificial-intelligence.html 2019年5月29日閲覧。
↑ Koenecke, Allison; Nam, Andrew; Lake, Emily; Nudell, Joe; Quartey, Minnie; Mengesha, Zion; Toups, Connor; Rickford, John R.
AI倫理に関するフィクション(創作)の役割は複雑なものであった。フィクションが人工知能やロボット工学の発展に与えた影響は、3つのレベルに分けることができる。歴史的に見ると、フィクションは、AIの目標や展望だけでなく、それに関する倫理的な問題や一般的な恐怖にも影響を与えるような、共通の転義(例え、お約束)を予見してきた。20世紀後半から21世紀初頭は、大衆文化、特に映画、テレビシリーズ、ビデオゲームは、AIやロボットに関する倫理的な問題に対する関心事や悲観主義的な予測をしばしば反映させてきた。最近では、サイエンスフィクション(SF)の枠を超えて、文学作品でもこうしたテーマが扱われることが多くなっている。また、カタルーニャ工科大学のロボット工学および産業コンピューティング研究所の研究教授カルマ・トラス(英語版)が指摘するように、高等教育の技術系科目においても、SFを題材として技術関連の倫理問題を教えることが増えている。
顔認識システムや音声認識システムなどにAIが組み込まれることが進んでいる。これらのシステムの中には、実際の業務用途に使用され、人々に直接影響を与えるものもある。これらのシステムは、製造者である人間によってもたらされたバイアス(偏り、偏見)やエラー(誤り)に対して脆弱である。また、これらのAIシステムを訓練するために使用されるデータ自体にもバイアスが含まれている可能性がある。たとえば、マイクロソフト、IBM、Face++の顔認識アルゴリズムは、いずれも人の性別を識別する際に偏りがあり、白人の男性の性別を肌の色が濃い男性よりも正確に検出することができた。さらに、2020年の研究によると、アマゾン、アップル、グーグル、IBM、マイクロソフトの音声認識システムの調査では、白人の声よりも黒人の声を書き起こすときのエラー率が高いことがわかった。さらに、アマゾンは、アルゴリズムが女性よりも男性の候補者を優遇したため、採用や募集にAIを利用(英語版)することをやめた。これは、アマゾンのシステムが、10年以上にわたって収集された主に男性の候補者からのデータで訓練されていたためである。
バイアスは、さまざまな方法でアルゴリズムに忍び込む可能性がある。AIシステムにバイアスが入り込む仕組みとして最も有力なのは、システムを訓練するために使用する過去のデータ中にバイアスが埋め込まれていることである。たとえば、アマゾンのAIを用いた採用ツールは、何年にもわたって蓄積された自社の採用データで訓練したもので、その間、無事に採用された候補者のほとんどは白人男性であった。
一部の専門家や研究者は、ロボットを軍事戦闘に使用すること、特にそうしたロボットにある程度の自律性が与えられている場合に疑問を呈している。2019年10月31日、米国国防総省の国防イノベーション委員会は、人工知能の倫理的使用の原則を推奨する報告書の草案を公表し、人間の操作者が常に「ブラックボックス」を調べ、キルチェーン・プロセスを理解できるようにするとした。しかし、大きな懸念事項は、この報告書がどのように実施されるかということである。米海軍は、軍事用ロボットがより複雑になるにつれ、自律的な決定を下す能力の影響にもっと注意を払うべきとする報告書に資金を提供した。研究者の中には、自律型ロボット(英語版)は、より効果的な意思決定ができるため、より人道的になりうると言う人もいる。
この10年の間に、与えられた道徳的責任を用い、学習する能力を備えた自律型兵器に関する研究が集中的に行われた。研究は「この結果は、将来の軍事用ロボットの設計に利用され、ロボットに責任を負わせようとする望ましくない傾向を抑制することができる」と述べている。帰結主義的な観点から言えば、ロボットが誰を殺すかを自ら論理的に判断する能力を身につける可能性があるからこそ、AIが覆すことのできない一定の道徳的枠組みを設ける必要がある。