[论文解读] Towards an Environmental Ethics of Artificial Intelligence

Nynke van Uffelen, Lode Lauwaert+2 more|ArXiv.org|Dec 19, 2024

Ethics and Social Impacts of AI被引用 4

一句话总结

本文通过将环境正义原则——分配正义、程序正义和承认正义——融入人工智能设计，提出了一套人工智能环境伦理框架。它主张，伦理化的人工智能发展必须考虑对非人类主体的生态影响，并基于能源使用、决策公平性及制度规范，提出评估人工智能系统在环境上是否正当的准则。

ABSTRACT

In recent years, much research has been dedicated to uncovering the environmental impact of Artificial Intelligence (AI), showing that training and deploying AI systems require large amounts of energy and resources, and the outcomes of AI may lead to decisions and actions that may negatively impact the environment. This new knowledge raises new ethical questions, such as: When is it (un)justifiable to develop an AI system, and how to make design choices, considering its environmental impact? However, so far, the environmental impact of AI has largely escaped ethical scrutiny, as AI ethics tends to focus strongly on themes such as transparency, privacy, safety, responsibility, and bias. Considering the environmental impact of AI from an ethical perspective expands the scope of AI ethics beyond an anthropocentric focus towards including more-than-human actors such as animals and ecosystems. This paper explores the ethical implications of the environmental impact of AI for designing AI systems by drawing on environmental justice literature, in which three categories of justice are distinguished, referring to three elements that can be unjust: the distribution of benefits and burdens (distributive justice), decision-making procedures (procedural justice), and institutionalized social norms (justice as recognition). Based on these tenets of justice, we outline criteria for developing environmentally just AI systems, given their ecological impact.

研究动机与目标

• 解决主流人工智能伦理中被忽视的AI环境影响伦理盲区。
• 将人工智能伦理从偏重偏见与隐私等人类中心关切，扩展至包括生态系统和动物等非人类实体。
• 基于环境正义理论，开发一套评估人工智能系统生态后果的框架。
• 提供可操作的准则，以设计出最大限度减少环境损害并促进生态公平的人工智能系统。
• 将分配正义、程序正义和承认正义整合进人工智能治理与开发实践。

提出的方法

• 基于环境正义文献，本文识别出三大支柱：分配正义（环境负担与利益的公平分配）、程序正义（包容性的决策过程）以及承认正义（尊重多样的生态价值）。
• 作者将这三类原则应用于人工智能系统全生命周期（从训练到部署）的环境影响评估。
• 他们制定了一套将生态后果纳入伦理决策框架的人工智能设计评估准则。
• 该方法结合概念分析与规范性推理，运用伦理理论指导技术与政策建议。
• 该框架被应用于现实世界的人工智能开发场景，以评估其环境公平性与可持续性。
• 该方法强调在人工智能治理中纳入利益相关方并强化制度问责，以系统性地解决生态考量。

实验结果

研究问题

• RQ1 在考虑其环境影响的前提下，何时在伦理上可正当开发或部署人工智能系统？
• RQ2 环境正义原则如何在人工智能系统的设计与治理中实现可操作化？
• RQ3 非人类实体（如生态系统和动物）在人工智能的伦理评估中扮演何种角色？
• RQ4 人工智能决策中的程序公平性应如何扩展以纳入生态利益相关方？
• RQ5 现有人工智能开发中的制度规范在多大程度上未能承认生态相互依存关系？

主要发现

• 人工智能的环境影响，特别是能源与资源消耗，构成一个在当前人工智能伦理话语中被严重低估的重要伦理关切。
• 将环境正义融入人工智能伦理，可拓展伦理视野，涵盖动物与生态系统等非人类主体。
• 人工智能中的分配正义要求评估环境成本与利益在不同社群与生态系统间的公平分配。
• 人工智能中的程序正义要求包含生态利益相关方参与人工智能部署与设计决策的包容性过程。
• 承认正义呼吁建立制度规范，以承认自然的内在价值及生态相互依存关系在人工智能治理中的地位。
• 所提出的框架为基于生态可持续性与公平性的AI系统评估提供了规范性基础，并提供了伦理设计的评估准则。