AI Moeseg Yn Ymladd Yn Angerddol Am Eich Hawl Gyfreithiol I Fod Yn Eithriad

Maen nhw'n dweud bod yna eithriad i bob rheol.

Y broblem serch hynny yw mai'r rheol sefydlog sy'n bodoli'n aml ac ychydig iawn o ystyriaeth a roddir i eithriad na'i diddanu, os o gwbl. Defnyddir yr achos cyffredin er gwaethaf y posibilrwydd cryf mai eithriad sydd ar y blaen. Nid yw eithriad yn cael unrhyw amser awyr. Nid yw'n cael cyfle i gael ei ystyried yn briodol.

Rwy'n siŵr bod yn rhaid i chi wybod am beth rwy'n siarad.

A ydych erioed wedi ceisio cael rhyw fath o wasanaeth cwsmer unigol lle cawsoch eich trin yn ddifeddwl heb unrhyw wahaniaeth ar gyfer eich achos penodol a'ch anghenion penodol?

Heb os, mae hyn wedi digwydd i chi, yn ôl pob tebyg amseroedd dirifedi.

Rwy'n mynd i'ch tywys trwy duedd annifyr sy'n codi ynghylch sut mae Deallusrwydd Artiffisial (AI) yn cael ei ddyfeisio'n ddi-baid i orfodi ffitio popeth i mewn i'r patrwm sy'n addas i bawb.

Mae eithriadau naill ai heb eu canfod neu'n cael eu dewis i gael eu plygu allan o siâp fel pe na baent yn eithriadau o gwbl. Mae'r sail sticio ar gyfer hyn yn rhannol oherwydd dyfodiad Dysgu Peiriannol (ML) a Dysgu Dwfn (DL). Fel y gwelwch yn fuan, mae ML/DL yn fath o baru patrwm cyfrifiannol, y mae ei debyg yn “haws” i'w ddatblygu a'i ddefnyddio os ydych yn fodlon anwybyddu neu osgoi eithriadau. Mae hyn yn broblematig iawn ac mae'n codi pryderon Moeseg AI hynod nodedig. Am fy ymdriniaeth barhaus ac eang gyffredinol o AI Moeseg ac AI Moesegol, gweler y ddolen yma ac y ddolen yma, dim ond i enwi ond ychydig.

Nid oes rhaid i bethau fod felly a gwyddoch fod hyn yn cael ei rwystro gan y rhai sy'n gwneud ac yn defnyddio AI trwy ddewis anwybyddu neu fachu ar y modd yr ymdrinnir ag eithriadau yn eu cymysgeddau AI.

Pan Rheol Eithriadau

Yn gyntaf, gadewch i ni ddadbacio natur yr achos cyffredin yn erbyn gwireddu eithriadau.

Mae fy hoff enghraifft o'r math hwn o dopio neu ddull cyffredin myopaidd dim-eithriadau yn cael ei oleuo'n glir gan bron unrhyw bennod o'r gyfres deledu glodwiw ac sy'n dal i fod braidd yn hynod boblogaidd a elwir yn Tŷ, MD (fel arfer yn cael ei fynegi fel House, a redodd rhwng 2004 a 2012 ac y gellir ei weld heddiw ar gyfryngau cymdeithasol a chyfryngau eraill). Yr oedd y sioe yn cynnwys cymeriad ffuglennol o'r enw Dr. Gregory House a oedd yn flin, yn annioddefol, ac yn eithaf anghonfensiynol, ac eto fe'i portreadwyd fel athrylith feddygol a allai ffrwyno'r afiechydon a'r anhwylderau mwyaf aneglur. Efallai nad oedd meddygon eraill a hyd yn oed cleifion o reidrwydd yn ei hoffi, ond cyflawnodd y swydd.

Dyma sut y digwyddodd pennod nodweddiadol (rhybudd sbwyliwr generig!).

Mae claf yn ymddangos yn yr ysbyty lle mae Dr. House ar staff. Mae'r claf yn cyflwyno symptomau eithaf cyffredin i ddechrau ac mae meddygon meddygol amrywiol eraill yn cymryd eu tro i geisio diagnosio a gwella'r claf. Yr hyn sy'n rhyfedd yw bod yr ymdrechion i helpu'r claf naill ai'n methu â gwella'r amodau anffafriol neu'n waeth byth yn tueddu i wrthdanio. Mae'r claf yn gwaethygu ac yn gwaethygu.

Gan fod y claf yn awr yn cael ei ystyried yn fath o chwilfrydedd meddygol, a chan na all neb arall ganfod beth y mae'r claf yn ei ddioddef, dygir Dr. House i mewn i'r achos. Gwneir hyn ar brydiau yn bwrpasol er mwyn manteisio ar ei allu meddygol, tra mewn achosion eraill y mae yn clywed am yr achos ac y mae ei reddfau cynhenid ​​yn ei dynu at yr amgylchiadau anarferol.

Rydyn ni'n darganfod yn raddol bod gan y claf rywfaint o falady anghyffredin iawn. Dim ond Dr House a'i dîm o interniaid meddygol sy'n gallu darganfod hyn.

Nawr fy mod wedi rhannu prif gynllwyn y penodau gyda chi, gadewch i ni blymio i mewn i wersi a ddysgwyd sy'n dangos natur yr achos cyffredin yn erbyn eithriadau.

Mae'r straeon ffuglennol wedi'u cynllunio i ddangos sut y gall meddwl y tu mewn i'r bocs ar adegau golli'r marc yn fawr. Mae'r holl feddygon eraill sy'n ceisio cynorthwyo'r claf i ddechrau wedi'u cymylu yn eu prosesau meddwl. Maen nhw eisiau gorfodi'r symptomau a chyflwyno agweddau i ddiagnosis meddygol confensiynol. Nid yw'r claf ond yn un o lawer y maent wedi ei weld o'r blaen yn ôl pob tebyg. Archwiliwch y claf ac yna rhagnodi'r un triniaethau a datrysiadau meddygol y maent wedi'u defnyddio dro ar ôl tro trwy gydol eu gyrfaoedd meddygol.

Golchwch, rinsiwch, ailadroddwch.

Ar un olwg, gallwch chi gyfiawnhau'r ymagwedd hon. Yr ods yw y bydd gan y rhan fwyaf o gleifion yr anhwylderau mwyaf cyffredin. Ddydd ar ôl dydd, mae'r meddygon meddygol hyn yn dod ar draws yr un materion meddygol. Gallech awgrymu bod y cleifion sy'n dod i mewn i'r ysbyty mewn gwirionedd ar linell gynulliad meddygol. Mae pob un yn llifo ar hyd protocolau safonol yr ysbyty fel pe baent yn rhan o gyfleuster gweithgynhyrchu neu ffatri gydosod.

Mae'r achos cyfartalog yn drech. Nid yn unig y mae hyn yn gyffredinol addas, ond mae hefyd yn caniatáu i'r ysbyty a'r staff meddygol optimeiddio eu gwasanaethau meddygol yn unol â hynny. Gellir gostwng costau pan fyddwch yn dyfeisio'r prosesau meddygol i ymdrin â'r achos cyffredin. Mae yna gyngor eithaf enwog sy’n cael ei drymio’n aml i feddyliau myfyrwyr meddygol, sef os ydych chi’n clywed synau carnau’n dod o’r stryd, yr ods yw y dylech chi fod yn meddwl am geffyl yn hytrach na sebra.

Effeithlon, cynhyrchiol, effeithiol.

Hyd nes y bydd eithriad yn sleifio i'r canol.

Efallai bod sebra o'r sw wedi dianc ac wedi crwydro i lawr eich stryd.

A yw hyn yn golygu mai eithriadau ddylai fod y rheol a dylem roi'r rheol achos cyfartalog o'r neilltu yn lle canolbwyntio'n gyfan gwbl ar eithriadau yn unig?

Byddech dan bwysau i haeru y dylai pob un o'n cyfarfyddiadau a gwasanaethau bob dydd ganolbwyntio ar eithriadau yn hytrach na'r achos cyffredin.

Sylwch nad wyf yn gwneud awgrym o'r fath. Yr hyn yr wyf yn ei honni yw y dylem sicrhau y caniateir i eithriadau ddigwydd a bod angen inni gydnabod pan fydd eithriadau’n codi. Rwy'n crybwyll hyn oherwydd bod rhai sylwebyddion yn dueddol o gyhoeddi'n uchel, os ydych chi'n gefnogwr i gydnabod eithriadau mae'n rhaid i chi fod yn erbyn dyfeisio ar gyfer yr achos cyffredin.

Mae hynny'n ddeuoliaeth ffug.

Peidiwch â chwympo amdani.

Gallwn ni gael ein cacen a'i bwyta hefyd.

Gwneud Yr Achos Dros Hawl I Fod Yn Eithriad

Efallai y byddaf nesaf yn rhoi ychydig o sioc sy'n cysylltu hyn i gyd â'r defnydd cynyddol o AI.

Mae systemau AI yn cael eu saernïo fwyfwy i ganolbwyntio ar yr achos cyffredin, yn aml ar draul neu anfantais i gydnabod eithriadau.

Efallai y byddwch chi'n synnu o wybod bod hyn yn digwydd. Byddai'r rhan fwyaf ohonom yn tybio, gan fod AI yn fath o awtomeiddio cyfrifiadurol, mai harddwch awtomeiddio pethau yw y gallwch chi fel arfer ymgorffori eithriadau. Gellir gwneud hyn fel arfer am lai o gost na phe baech yn defnyddio llafur dynol i gyflawni gwasanaeth tebyg. Gyda llafur dynol, gallai fod yn gostus neu'n afresymol i gael pob math o lafur a all ddelio ag eithriadau. Mae pethau'n llawer haws i'w rheoli a'u rhoi ar waith os gallwch chi gymryd yn ganiataol bod eich cwsmeriaid neu gleientiaid i gyd o'r safon arferol. Ond mae defnyddio systemau cyfrifiadurol i fod i gynnwys eithriadau, yn rhwydd felly. Yn y ffordd honno o feddwl, dylem fod yn bloeddio'n gynhyrfus i alluoedd mwy cyfrifiadurol ddod i'r amlwg.

Ystyriwch hyn fel penbleth sy’n plygu’r meddwl a chymerwch eiliad i fyfyrio ar y cwestiwn gofidus hwn: Sut y gall deallusrwydd artiffisial y tybir fel arall fod y gorau o awtomeiddio, sy'n ymddangos yn ddi-baid, yn gorymdeithio i lawr y llwybr arferol ac eithriadol a fyddai, yn eironig neu'n annisgwyl, yn mynd yr union gyfeiriad arall?

Ateb: Mae Dysgu Peiriannau a Dysgu Dwfn yn mynd â ni i fodolaeth eithriadol, serch hynny nid oherwydd mae'n rhaid i ni gymryd y llwybr hwnnw yn orfodol (gallwn wneud yn well).

Gadewch i ni ddadbacio hwn.

Tybiwch ein bod yn penderfynu defnyddio Machine Learning i ddyfeisio AI a fydd yn cael ei ddefnyddio i ddarganfod diagnosis meddygol. Rydym yn casglu llawer o ddata hanesyddol am gleifion a'u hamgylchiadau meddygol. Mae'r ML/DL a sefydlwyd gennym yn ceisio paru patrwm cyfrifiannol a fydd yn archwilio symptomau cleifion ac yn gwneud anhwylder disgwyliedig sy'n gysylltiedig â'r symptomau hynny.

Yn seiliedig ar y data bwydo i mewn, mae'r ML/DL yn fathemategol yn canfod symptomau fel trwyn yn rhedeg, dolur gwddf, cur pen, a phoenydrwydd i gyd yn gysylltiedig yn gryf â'r annwyd. Mae ysbyty yn dewis defnyddio'r AI hwn i sgrinio cleifion ymlaen llaw. Yn ddigon sicr, mae cleifion sy'n adrodd am y symptomau hynny ar ôl dod i'r ysbyty gyntaf yn cael eu “diagnosio” fel rhai sy'n debygol o gael annwyd cyffredin.

Gan symud gerau, gadewch i ni ychwanegu rhyw fath o dro i Dr House at hyn oll.

Daw claf i'r ysbyty a chaiff ddiagnosis gan yr AI. Mae'r AI yn nodi ei bod yn ymddangos bod gan y claf annwyd cyffredin yn seiliedig ar symptomau trwyn yn rhedeg, dolur gwddf, a chur pen. Rhoddir presgripsiynau sy'n ymddangos yn addas i'r claf a chyngor meddygol ar gyfer delio ag annwyd cyffredin. Mae hyn i gyd yn rhan annatod o'r dull achos cyffredin a ddefnyddir wrth ddyfeisio AI.

Mae'n ymddangos bod y claf yn cael y symptomau hyn am sawl mis. Mae arbenigwr mewn clefydau a bwydydd prin yn sylweddoli y gallai'r un symptomau hyn adlewyrchu gollyngiad hylif serebro-sbinol (CSF). Mae'r arbenigwr yn trin y claf â gweithdrefnau llawfeddygol amrywiol sy'n gysylltiedig â gollyngiadau o'r fath. Mae'r claf yn gwella (gyda llaw, mae'r stori ryfeddol hon am glaf â gollyngiad CSF a gafodd ddiagnosis o annwyd cyffredin wedi'i seilio'n fras ar achos meddygol go iawn).

Nawr byddwn yn olrhain ein camau yn y saga feddygol hon.

Pam na lwyddodd yr AI a oedd yn cynnal y rhag-sgriniad i asesu y gallai fod gan y claf yr anhwylder prin hwn?

Un ateb yw pe na bai'r data hyfforddi a ddefnyddiwyd ar gyfer crefftio'r ML/DL yn cynnwys unrhyw achosion o'r fath, ni fyddai unrhyw beth ynddo i'r patrwm cyfrifiannol gyfateb iddo. O ystyried absenoldeb data sy'n cwmpasu eithriadau i'r rheol, bydd y rheol gyffredinol neu'r achos cyfartalog ei hun yn cael ei ystyried yn ddi-fai i bob golwg a'i gymhwyso heb unrhyw oedi.

Posibilrwydd arall yw bod enghraifft o'r gollyngiad CSF prin hwn yn y data hanesyddol yn ôl pob sôn, ond dim ond un achos penodol ydoedd ac yn yr ystyr hwnnw'n allanolyn. Roedd gweddill y data i gyd yn fathemategol agos at yr achos cyfartalog a ganfuwyd. Yna mae'r cwestiwn yn codi beth i'w wneud am yr hyn a elwir yn allanolyn.

Sylwch fod delio â'r allgleifion hyn yn wahanol iawn o ran sut y gallai datblygwyr AI benderfynu ymgodymu ag ymddangosiad rhywbeth y tu allan i'r achos cyfartalog a bennwyd. Nid oes unrhyw ddull gofynnol y mae datblygwyr AI yn cael ei orfodi i'w gymryd. Mae'n dipyn o Orllewin Gwyllt beth y gallai unrhyw ddatblygwr AI penodol ei wneud mewn unrhyw achos codi eithriad penodol o'u hymdrechion datblygu ML/DL.

Dyma fy rhestr o'r ffyrdd y mae'r eithriadau hyn yn aml yn amhriodol trin:

• Eithriad a dybir fel gwall
• Eithriad a dybir yn annheilwng
• Tybir bod yr eithriad yn addasadwy i'r “norm”
• Eithriad heb ei sylwi o gwbl
• Eithriad wedi'i sylwi ond yn cael ei anwybyddu'n gryno
• Eithriad wedi'i sylwi ac yna'n cael ei anghofio yn ddiweddarach
• Eithriad wedi'i sylwi a'i guddio o'r golwg
• Etc

Efallai y bydd datblygwr AI yn penderfynu nad yw'r prinder yn ddim mwy na gwall yn y data. Gallai hyn ymddangos yn rhyfedd y byddai unrhyw un yn meddwl fel hyn, yn enwedig os ceisiwch ei ddyneiddio trwy, er enghraifft, ddychmygu mai'r claf â gollyngiad CSF yw'r un enghraifft honno. Mae yna demtasiwn pwerus serch hynny, os yw eich holl ddata sydd y tu allan i'r cyd-destun yn dweud un peth yn y bôn, efallai'n cynnwys miloedd ar filoedd o gofnodion a'u bod i gyd yn cydgyfeirio i achos cyffredin, gall un darn o ddata rhyfedd ddigwydd. yn rhwydd (yn ddiog!) gael ei ddehongli fel gwall llwyr. Yna efallai y bydd y “gwall” yn cael ei daflu gan y datblygwr AI ac na chaiff ei ystyried o fewn maes yr hyn y mae'r ML/DL yn cael ei hyfforddi arno.

Dull arall o ddygymod ag eithriad fyddai penderfynu ei fod yn fater annheilwng. Pam trafferthu gydag un peth prin pan fyddwch efallai'n rhuthro i gael ML/DL ar waith? Taflwch yr allanolyn a symud ymlaen. Nid oes unrhyw feddwl o reidrwydd tuag at yr ôl-effeithiau i lawr y ffordd.

Mae dull arall eto yn golygu plygu'r eithriad i weddill y milieu achosion cyffredin. Mae'r datblygwr AI yn addasu'r data i gyd-fynd â gweddill y norm. Mae yna siawns hefyd efallai na fydd y datblygwr AI yn sylwi bod yr eithriad yn bodoli.

Efallai y bydd yr ML/DL yn adrodd bod yr eithriad wedi'i ganfod, a dylai'r datblygwr AI wedyn gyfarwyddo'r ML/DL ynghylch sut i ymdrin â'r allglaf yn fathemategol. Efallai y bydd y datblygwr AI yn rhoi hwn ar restr I'w Wneud ac yn ddiweddarach yn anghofio am ymdopi ag ef neu efallai yn dewis ei anwybyddu, ac ati.

Ar y cyfan, mae canfod a datrys ymdrin ag eithriadau pan ddaw i AI heb unrhyw ddull penodol neu gymhellol gytbwys a rhesymedig fel y cyfryw. Mae eithriadau yn aml yn cael eu trin fel alltudion annheilwng a'r achos cyffredin yw'r enillydd cyffredinol. Mae delio ag eithriadau yn anodd, yn gallu cymryd llawer o amser, yn gofyn am ychydig o sgiliau datblygu AI adroit, ac fel arall mae'n drafferth o'i gymharu â thapio pethau i mewn i becyn un-maint sy'n addas i bawb.

I ryw raddau, dyna pam mae AI Moeseg ac AI Moesegol yn bwnc mor hanfodol. Mae praeseptau AI Moeseg yn ein galluogi i aros yn wyliadwrus. Gall technolegwyr deallusrwydd artiffisial ar brydiau ymddiddori mewn technoleg, yn enwedig optimeiddio uwch-dechnoleg. Nid ydynt o reidrwydd yn ystyried y goblygiadau cymdeithasol mwy.

Yn ogystal â defnyddio praeseptau Moeseg AI yn gyffredinol, mae cwestiwn cyfatebol a ddylem gael cyfreithiau i lywodraethu gwahanol ddefnyddiau o AI. Mae deddfau newydd yn cael eu bandio o gwmpas ar lefelau ffederal, gwladwriaethol a lleol sy'n ymwneud ag ystod a natur sut y dylid dyfeisio AI. Mae'r ymdrech i ddrafftio a deddfu cyfreithiau o'r fath yn un graddol.

Yn y drafodaeth benodol hon am rôl eithriadau daw safbwynt pryfoclyd efallai y dylai fod hawl gyfreithiol yn gysylltiedig â bod yn eithriad. Mae’n bosibl mai’r unig ffordd ddichonadwy o gael cydnabyddiaeth bona fide i rywun yw eithriad yw defnyddio braich hir y gyfraith.

Rhoi math newydd o hawl dynol ar waith.

Yr hawl i gael eich ystyried yn eithriad.

Ystyriwch y cynnig hwn: “Nid yw’r hawl i fod yn eithriad yn awgrymu bod pob unigolyn is eithriad ond, pan allai penderfyniad achosi niwed i destun y penderfyniad, y dylai’r penderfynwr ystyried y posibilrwydd bod y gwrthrych Gall fod yn eithriad. Mae’r hawl i fod yn eithriad yn cynnwys tri chynhwysyn: niweidio, unigolynoli, a ansicrwydd. Rhaid i'r penderfynwr ddewis achosi niwed dim ond pan fydd wedi ystyried a yw'r penderfyniad wedi'i unigoli'n briodol ac, yn hollbwysig, yr ansicrwydd sy'n gysylltiedig â chydran y penderfyniad a yrrir gan ddata. Po fwyaf yw’r risg o niwed, y mwyaf difrifol yw’r ystyriaeth” (gan Sarah Cen, mewn papur ymchwil o’r enw Yr Hawl I Fod Yn Eithriad Wrth Wneud Penderfyniadau a yrrir gan Ddata, MIT, Ebrill 12, 2022).

Efallai y cewch eich temtio i gymryd bod gennym hawl o'r fath eisoes.

Ddim o reidrwydd. Yn ôl y papur ymchwil, efallai mai'r hawl ddynol agosaf a gydnabyddir yn rhyngwladol yw urddas unigol. Mewn theori, mae'r syniad y dylid cael cydnabyddiaeth o urddas fel bod unigolyn a'i natur unigryw i fod i gael ei gwmpasu yn golygu eich bod yn dod o fewn cwmpas hawl dynol posibl i eithriad. Un rhwystr yw y dywedir bod y cyfreithiau presennol sy'n llywodraethu'r deyrnas urddas braidd yn niwlog ac yn rhy hydrin, felly heb fod yn gydnaws â lluniad cyfreithiol penodol hawl i eithriad.

Byddai’r rhai sy’n ffafrio hawl newydd sy’n cynnwys hawl ddynol i fod yn eithriad yn dadlau:

• Byddai hawl o'r fath fwy neu lai yn gorfodi datblygwyr AI yn gyfreithiol i ymdopi'n benodol ag eithriadau
• Byddai cwmnïau sy'n gwneud AI yn fwy cyfreithiol ar y bachyn am beidio â delio ag eithriadau
• Byddai AI yn debygol o fod yn well cytbwys ac yn fwy cadarn yn gyffredinol
• Byddai'r rhai sy'n defnyddio AI neu sy'n destun AI yn well eu byd
• Pan nad yw AI yn darparu ar gyfer eithriadau, byddai atebolrwydd cyfreithiol yn ymarferol bosibl
• Mae gwneuthurwyr AI yn sicr o fod yn well eu byd hefyd (byddai eu AI yn cwmpasu ystod ehangach o ddefnyddwyr)
• Etc

Mae’r rhai sy’n gwrthwynebu hawl newydd sydd wedi’i labelu fel hawl dynol i fod yn eithriad yn tueddu i ddweud:

• Mae hawliau dynol a hawliau cyfreithiol presennol yn cwmpasu hyn yn ddigonol ac nid oes angen cymhlethu materion
• Byddai baich gormodol yn cael ei roi ar ysgwyddau gwneuthurwyr AI
• Byddai ymdrechion i grefftio AI yn dod yn fwy costus ac yn tueddu i arafu cynnydd AI
• Byddai disgwyliadau ffug yn codi y byddai pawb yn mynnu eu bod yn eithriad
• Byddai'r hawl ei hun yn ddiamau yn destun dehongliadau gwahanol
• Y rhai sy'n elwa fwyaf fydd y proffesiwn cyfreithiol pan fydd achosion cyfreithiol yn codi i'r entrychion
• Etc

Yn fyr, mae’r gwrthwynebiad i hawl newydd o’r fath fel arfer yn dadlau mai gêm sero-swm yw hon a bod hawl gyfreithiol i fod yn eithriad yn mynd i gostio mwy nag y mae’n ei chael yn fuddiol. Mae'r rhai sy'n credu bod angen hawl newydd o'r fath yn synhwyrol yn addas i bwysleisio nad gêm sero-swm yw hon a bod pawb yn elwa yn y diwedd, gan gynnwys y rhai sy'n gwneud AI a'r rhai sy'n defnyddio AI.

Gallwch fod yn sicr y bydd y ddadl hon sy'n cwmpasu goblygiadau cyfreithiol, moesegol a chymdeithasol sy'n gysylltiedig â deallusrwydd artiffisial ac eithriadau yn mynd i fod yn uchel ac yn barhaus.

Ceir Hunan Yrru A Phwysigrwydd Eithriadau

Ystyriwch sut mae hyn yn berthnasol yng nghyd-destun systemau ymreolaethol fel cerbydau ymreolaethol a cheir hunan-yrru. Cafwyd beirniadaethau amrywiol eisoes ynghylch meddylfryd achos cyfartalog datblygiad AI ar gyfer ceir hunan-yrru a cherbydau ymreolaethol.

Er enghraifft, ar y dechrau, ychydig iawn o ddyluniadau ceir hunan-yrru oedd yn darparu ar gyfer y rhai â rhyw fath o anabledd corfforol neu nam. Nid oedd llawer o feddwl yn cael ei roi i gwmpasu ystod lawn o anghenion marchogion yn ehangach. Ar y cyfan, mae'r ymwybyddiaeth hon wedi cynyddu, er bod pryderon yn cael eu mynegi o hyd ynghylch a yw hyn yn ddigon pell ac yn cael ei groesawu mor helaeth ag y dylai fod.

Mae'n rhaid i enghraifft arall o'r achos cyffredin yn erbyn eithriad ymwneud â rhywbeth a allai eich dal yn ddiofal.

Ydych chi'n barod?

Mae dyluniad a lleoliad llawer o'r systemau gyrru AI a cheir hunan-yrru heddiw yn tueddu i wneud rhagdybiaeth dawel neu ddi-lais y bydd oedolion yn reidio yn y car hunan-yrru. Rydyn ni'n gwybod pan fydd gyrrwr dynol wrth y llyw wrth gwrs bod oedolyn yn y cerbyd, yn ôl diffiniad gan fod cael trwydded i yrru fel arfer yn seiliedig ar fod yn oedolyn (wel, neu bron un). Ar gyfer ceir hunan-yrru sydd ag AI yn gwneud yr holl yrru, nid oes angen i oedolyn fod yn bresennol.

Y pwynt yw y gallwn gael plant yn marchogaeth mewn ceir eu hunain heb unrhyw oedolyn yn bresennol, o leiaf mae hyn yn bosibl yn achos ceir hunan-yrru sy'n cael eu gyrru gan AI yn gwbl annibynnol. Gallwch anfon eich plant i'r ysgol yn y bore trwy ddefnyddio car hunan-yrru. Yn hytrach na bod yn rhaid i chi roi lifft i'ch plant, neu orfod defnyddio gyrrwr dynol gwasanaeth rhannu reidiau, gallwch gael eich plant i bentyrru i mewn i gar sy'n gyrru ei hun a chael eich chwisgo draw i'r ysgol.

Nid yw popeth yn rosy pan ddaw'n fater o gael plant mewn ceir sy'n gyrru eu hunain ar eu pen eu hunain.

Gan nad oes angen cael oedolyn yn y cerbyd mwyach, mae hyn yn awgrymu na fydd plant bellach yn teimlo eu bod yn cael eu dylanwadu neu y byddwn yn dweud eu bod yn cael eu rheoli gan bresenoldeb oedolyn. A fydd plant yn mynd yn wallgof ac yn rhwygo'r tu mewn i geir hunan-yrru? A fydd plant yn ceisio dringo neu gyrraedd y tu allan i ffenestri'r car sy'n gyrru ei hun? Pa fathau eraill o antics y gallent eu gwneud, gan arwain at anaf posibl a niwed difrifol?

Rwyf wedi rhoi sylw i'r ddadl danbaid am y syniad o blant yn marchogaeth ar eu pen eu hunain mewn ceir sy'n gyrru eu hunain, gweler y ddolen yma. Dywed rhai na ddylid byth ganiatáu hyn. Mae rhai yn dweud ei fod yn anochel ac mae angen i ni ddarganfod sut orau i wneud iddo weithio allan.

Casgliad

Gadewch i ni ddychwelyd at thema gyffredinol yr achos cyfartalog yn erbyn yr eithriad.

Mae'n ymddangos ein bod ni i gyd yn cytuno y bydd rhywfaint o eithriad i'r rheol bob amser. Unwaith y bydd rheol wedi'i ffurfio neu ei nodi, dylem fod yn chwilio am eithriadau. Pan fyddwn yn dod ar draws eithriadau, dylem fod yn meddwl i ba reol y mae'r eithriad hwn yn debygol o fod yn berthnasol.

Mae llawer o'r AI sy'n cael ei ddyfeisio heddiw wedi'i siapio o amgylch llunio'r rheol, tra bod yr heriau sy'n gysylltiedig ag eithriadau yn tueddu i gael eu gwrthod a'u dileu.

I'r rhai sy'n hoffi bod yn smart a dweud nad oes unrhyw eithriadau i'r rheol bod yna bob amser eithriadau i'r rheol, byddwn yn cydnabod bod y ffraethineb hon yn ymddangos yn ddryslyd meddwl. Sef, sut y gallwn gael rheol bod yna bob amser eithriadau, ond yna nid yw'r rheol hon yn ymddangos i fod yn berthnasol i'r rheol bod bob amser eithriadau i'r rheol?

Yn gwneud i'ch pen droelli.

Yn ffodus, nid oes angen cymhlethu'r materion sobreiddiol hyn yn ormodol. Gobeithio y gallwn fyw gyda'r rheol ddefnyddiol a hanfodol y dylem fod yn edrych amdani ac yn darparu ar gyfer yr eithriadau i bob rheol.

Mae hynny'n setlo pethau, felly nawr gadewch i ni weithio arno.