Giới thiệu về chuyên đề đạo đức của trí tuệ nhân tạo và Thần học Ki-tô giáo.

Giới thiệu về chuyên đề đạo đức của trí tuệ nhân tạo và Thần học Ki-tô giáo.

Matthew J. Gaudet

NGUỒN GỐC CỦA CHUYÊN ĐỀ ĐẶC BIỆT NÀY của Tạp chí Thần học Luân Lý (JMT) có thể được bắt nguồn từ năm 2018, năm tôi gia nhập khoa của Trường Kỹ thuật của Đại học Santa Clara (SCU). Việc chuyển đến SCU cho phép tôi kết nối lại với người bạn cũ Brian Green (đồng biên tập cho chuyên đề này), người cũng trong năm 2018, đã được bổ nhiệm làm Giám đốc Đạo đức Công nghệ đầu tiên cho Trung tâm Đạo đức Ứng dụng Markkula tại SCU.1 Cùng nắm giữ các vị trí mới trong lĩnh vực đạo đức công nghệ tại SCU, Brian và tôi ngay lập tức bắt đầu thảo luận về những hợp tác tiềm năng.

Vào năm 2018, tôi cũng vừa hoàn thành việc đồng biên tập cho ấn phẩm đặc biệt đầu tiên của Tạp chí Thần học Đạo đức, đang làm việc trên số thứ hai, và gần đây đã tham gia ban biên tập JMT. Khi Brian và tôi thu hẹp lĩnh vực hợp tác để đưa thần học luân lý Kitô giáo vào chủ đề Trí tuệ nhân tạo, một ấn phẩm đặc biệt của JMT dường như là một lối thoát tuyệt vời và Jason King, lúc đó là Biên tập viên của tạp chí, đã đồng ý. JMT đã phát hành một chuyên đề về đạo đức công nghệ vào năm 2015, trong đó các biên tập viên Jim Caccamo và David McCarthy lưu ý rằng "chúng ta đứng vững giữa kỷ nguyên kỹ thuật số", nhưng "các bài báo học thuật [về đạo đức công nghệ] từ các ngành thần học [là] rất hiếm hoi." 4 Ngày nay, công nghệ chỉ tiếp tục tiến lên phía trước, trong khi những phản ứng từ thần học luân lý Công giáo vẫn còn "rất ít". 5 Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo (AI) đã đi vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta hơn bao giờ hết. Để hiểu công nghệ đang phát triển nhanh như thế nào, hãy xem xét rằng trong vấn đề công nghệ của JMT năm 2015, "biện pháp tránh thai nhân tạo" đã được đề cập thường xuyên hơn (hai lần) so với "trí tuệ nhân tạo" (một lần).6 Vào năm 2015, trí tưởng tượng của công chúng vẫn xem AI là một công nghệ của tương lai, một điều mới lạ đối với những người đam mê công nghệ, nhưng không quan trọng đối với công chúng rộng lớn hơn. Năm đó, tin tức AI chính trên các phương tiện truyền thông chính thống là AlphaGo của Google DeepMind đã trở thành hệ thống AI đầu tiên đánh bại một chuyên gia con người trong trò chơi cờ vây bằng cách triển khai học máy để phát triển chiến lược chiến thắng.7 Ngày nay, AI không còn giới hạn trong các phòng thí nghiệm thử nghiệm và trò chơi trên bàn cờ, mà được sử dụng thường xuyên trong toàn xã hội của chúng ta, theo những cách cả lớn và nhỏ, mờ đục và minh bạch, lành tính và bạo lực. AI cung cấp năng lượng cho các thiết bị xác định mọi thứ, từ cài đặt của bộ điều nhiệt và tuyến đường lái xe của chúng ta đến việc nhập học vào các trường ưu tú, công việc và án tù. Thời gian đã chín muồi cho một cuộc đối thoại cần thiết về những gì thần học luân lý Công giáo có thể và nên nói với một thế giới đầy trí tuệ nhân tạo, và chúng tôi biết ơn các tác giả của chuyên đề đặc biệt này và những người đối thoại rộng lớn hơn của họ, vì những đóng góp và lãnh đạo của họ trong việc giải quyết những vấn đề này.

Với mục tiêu này, chúng tôi mang đến cho bạn ấn phẩm đặc biệt của Tạp chí Thần học luân lý với đề tài về trí tuệ nhân tạo. Trước tiên, nó được dự định để suy tư về cuộc đối thoại đang diễn ra trong đạo đức AI; thứ hai, đưa ra một tập hợp các đóng góp của Ki-tô giáo cho cuộc đối thoại đó; và thứ ba, để vừa là điểm khởi đầu vừa là lời mời gọi cho người mới làm quen với AI tham gia vào chủ đề này.

TẦM QUAN TRỌNG CỦA CUỘC ĐỐI THOẠI TRONG ĐẠO ĐỨC AI

Ý tưởng sẽ mất một số tiềm năng khi tách rời khỏi bối cảnh của chúng. Điều quan trọng là vấn đề này được viết vào thời điểm AI đang ngày càng vượt ra ngoài khoa học viễn tưởng và đi vào hiện thực. Thật có ý nghĩa khi chuyên đề này được hình thành bởi hai nhà đạo đức công nghệ làm việc ở trung tâm Thung lũng Silicon. Điều này cũng thể hiện ý nghĩa khi cả hai chúng tôi đều không phải là những người trong lĩnh vực máy tính, một phần bởi vì, chúng tôi hiểu qua con mắt của giáo dân tầm quan trọng đối với công chúng nói chung phải học hỏi, hiểu biết, tranh luận và hành động để đáp ứng với trí tuệ nhân tạo.8 Ngược lại, điều quan trọng là cả hai chúng tôi đều được đào tạo về cả đạo đức thần học và khoa học / kỹ thuật, điều đó có nghĩa là chúng tôi cũng hiểu rằng sự phát triển của công nghệ trở nên thiếu sót về mặt đạo đức như thế nào khi nó tách rời khỏi đạo đức và suy tư thần học.

Cuối cùng, điều quan trọng là chuyên đề này của JMT là chuyên đề thứ ba tôi tôi làm khách mời biên tập; Những bước đột phá đầu tiên đó đã dạy tôi rằng giá trị to lớn đạt được khi các bài báo của một tập đã chỉnh sửa (số đặc biệt của một tạp chí hoặc bộ sưu tập các bài tiểu luận ở định dạng sách) phản ánh một cuộc đối thoại đang diễn ra giữa các tác giả được chọn. Các bài báo sau đó thu hút lẫn nhau theo những cách chức năng và xây dựng, các tác giả trích dẫn và xây dựng dựa trên ý tưởng của nhau, và bộ sưu tập các bài tiểu luận cùng lúc đa dạng và toàn diện.

May mắn cho chúng tôi, khi chúng tôi đang chuẩn bị kêu gọi đóng góp bài vở cho vấn đề này, Hội đồng Giáo hoàng về Văn hóa đã hợp tác với Trung tâm Markkula để đưa một số tiếng nói thần học Công giáo hàng đầu về AI đến khuôn viên của SCU cho một hội nghị chuyên đề kéo dài hai ngày vào tháng Ba năm 2020. Chúng tôi biết hội nghị chuyên đề này có thể cung cấp sự kết nối cần thiết cho ấn phẩm này. Số phận (hay có lẽ là ân sủng?) đã can thiệp và hội nghị chuyên đề phải được rút ngắn và chuyển sang trực tuyến khi thế giới thích nghi với thực tế của đại dịch COVID-19 toàn cầu. Thay vì một hội nghị chuyên đề kéo dài hai ngày, cuộc trò chuyện trực tuyến tiếp tục với các cuộc họp thường xuyên hàng tháng trong hơn hai năm!9 Những cuộc trò chuyện đang diễn ra đó xuất hiện trong chuyên đề hiện tại này theo hai cách quan trọng. Bốn trong số bảy bài báo được đánh giá ngang hàng (peer-reviewed) trong chuyên đề này được viết bởi các tác giả là những người tham gia thường xuyên trong nhóm làm việc đó (Andrea Vicini, SJ, Noreen Herzfeld, Levi Checketts và Jordan Joseph Wales). Thứ hai, chúng tôi đã đưa vào hai bài báo không được đánh giá ngang hàng có chủ đích phản ánh các cuộc trò chuyện thực tế của nhóm làm việc đó và mở rộng phạm vi tiếng nói để bao gồm một số người không viết cho vấn đề này (Brian Cutter, Cory Labrecque, Anselm Ramelow, OP, Paul Scherz, Marga Vega và Giám mục Paul Tighe).

MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Trước khi đi vào chủ đề của ấn phẩm chuyên đề này, trước tiên tôi xin đưa ra một số định nghĩa và khái niệm ngắn gọn để giúp người mới làm quen với AI có cái nhìn tổng quan. Không nghi ngờ gì nữa, chủ đề về AI có thể gây choáng ngợp về phạm vi và gây khó khăn về mặt kỹ thuật cho những người chưa có kiến thức và quan tâm đến lĩnh vực công nghệ. Xét về phạm vi ảnh hưởng của AI đối với xã hội đương đại và tương lai gần của chúng ta, việc công chúng có được sự hiểu biết cơ bản về ý nghĩa đạo đức của chủ đề này là vô cùng quan trọng. May mắn thay, người ta ngày càng nhận thức được nhu cầu thảo luận nhiều hơn về đạo đức công nghệ và một cuộc thảo luận như vậy không thể bị giới hạn trong một tầng lớp tinh hoa hiểu biết. AI đã ở trong cuộc sống của chúng ta, và chúng ta phải tiếp cận nó về mặt đạo đức và xã hội. Tuy nhiên, để tiếp cận nó, trước tiên chúng ta phải hiểu nó.

Nhiệm vụ đầu tiên của chúng tôi trong việc làm cho trí tuệ nhân tạo dễ tiếp cận hơn là xác định các thuật ngữ. Trước hết, việc phân biệt giữa một số dạng trí tuệ nhân tạo là rất hữu ích. Trí tuệ nhân tạo là danh mục chung bao gồm tất cả các máy móc hoặc phần mềm có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường liên quan đến thực thể thông minh, bao gồm học tập, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức và sử dụng ngôn ngữ.10 Học máy (ML) là lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo, trong đó máy tính "học" cách thực hiện nhiệm vụ của mình bằng cách phân tích một tập hợp dữ liệu đào tạo hoặc thành công và thất bại của nó trong các lần lặp lại trước đó của nhiệm vụ hoặc cả hai. Ví dụ: một chương trình nhận dạng văn bản sử dụng học máy có thể được "đào tạo" với một tập hợp hàng triệu ví dụ về văn bản. Khi quan sát dữ liệu, máy sẽ tìm hiểu các mẫu tạo ra các chữ cái nhất định để nó có thể nhận ra các chữ cái đó trong các phông chữ, chữ viết tay hoặc các ứng dụng khác nhau.11 Học máy có giám sát bắt đầu bằng việc con người xác định danh mục và "huấn luyện" thuật toán hướng tới các giải pháp chính xác và nhận dạng mẫu bằng cách gắn thẻ dữ liệu đào tạo với các giải pháp chính xác. Trong một ví dụ quen thuộc với hầu hết độc giả, Google sử dụng đầu vào của con người mà chúng tôi cung cấp cho chương trình reCAPTCHA của mình (ví dụ: những câu đố kiểm tra xem bạn có phải là con người hay không bằng cách yêu cầu bạn "tìm các hộp có lối băng qua đường hoặc đèn giao thông trong hình này") để đào tạo các hệ thống AI khác trên mạng của mình, như chức năng gắn thẻ trong ảnh của Google hoặc cảm biến ảnh trong dự án xe tự hành Waymo (do đó, lối băng qua đường và đèn giao thông!). 12 Ngược lại, học máy không có giám sát phát hiện ra các mẫu của chính nó (không cần sự huấn luyện hoặc đầu vào của con người) trong một tập dữ liệu nhất định và sau đó sử dụng các mẫu đó để giải quyết vấn đề.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) được phát triển để bắt chước cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh trong não người hoặc động vật. Mạng nơ-ron bao gồm các thuật toán được tổ chức để xử lý thông tin bằng cách cung cấp thông tin qua các lớp "tế bào thần kinh" để hiểu sâu sắc hơn về một quan sát.13 Học sâu (DL) là tập hợp con của học máy triển khai các mạng nơ-ron nhiều lớp trong quá trình học tập của nó. Một ví dụ về học sâu có thể được tìm thấy trong hình ảnh tô điểm cho trang bìa của vấn đề này (nếu bạn đang giữ bản in) hoặc tiêu đề của phần giới thiệu này (nếu bạn chọn bài viết này từ trang web JMT nguồn mở). Hình ảnh này được tạo ra bằng cách sử dụng một công cụ học sâu gọi là Deep Dream Generator, áp dụng học sâu để tìm hiểu phong cách của một tác phẩm nghệ thuật cụ thể và sau đó có khả năng chuyển đổi bất kỳ hình ảnh nào khác thành "phong cách" đó. 14 Đối với ảnh bìa, chúng tôi đã sử dụng một bức ảnh của Quảng trường Thánh Phêrô ở Thành phố Vatican và chuyển đổi nó thành "phong cách" mà Máy tạo giấc mơ sâu sắc đã thấy trong bức tranh nổi tiếng của Van Gogh "Đêm đầy sao". Các ví dụ khác về hình ảnh do Deep Dream tạo ra minh họa cho các bài viết khác về vấn đề này trên trang web JMT.15

Nhiều người tham gia vào cuộc thảo luận đương đại về AI nhận ra rằng trí tuệ nhân tạo đã không có hình dạng robot hình người được dự đoán trong khoa học viễn tưởng trong nhiều thập kỷ.16 Những robot như vậy sẽ là một dạng của cái được gọi là AI tổng quát hoặc Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), một máy tính có khả năng thích ứng với bất kỳ nhiệm vụ nào được giao, giống như con người. Dạng robot hình người như vậy rất khó xảy ra nếu không có những tiến bộ công nghệ đột phá. Thực tế là AGI nhiều khả năng sẽ ở dạng các trung tâm dữ liệu khổng lồ hoặc được phân bổ trên các mạng máy tính.17 AGI như vậy vẫn là lý thuyết, nhưng ít nhất bảy mươi hai tổ chức khác nhau đang làm việc để biến nó thành hiện thực và một số, chẳng hạn như DeepMind và OpenAI, có nguồn lực sâu.18 Nếu AGI trở thành hiện thực, nó sẽ đòi hỏi cuộc thảo luận thần học quan trọng về nhân vị AI, quyền robot, mối quan hệ giữa con người và AI, v.v..19 Những câu hỏi này chỉ trở nên khó khăn hơn nếu năng lực của AGI đạt đến siêu trí tuệ, điểm mà trí tuệ nhân tạo vượt qua khả năng của trí tuệ con người.

Trong khi AGI vẫn chủ yếu là lý thuyết, ngày nay các ứng dụng của cái được gọi là AI hẹp đang tăng theo cấp số nhân. Các ứng dụng này "hẹp" ở chỗ trí thông minh của máy tính được sử dụng cho một nhiệm vụ hoặc tập hợp các tác vụ rất cụ thể.20 Các ví dụ quen thuộc về AI hẹp bao gồm các thuật toán hỗ trợ tìm kiếm trên web của Google hoặc nhắm mục tiêu quảng cáo của Facebook. Các trợ lý kỹ thuật số, chẳng hạn như Alexa của Amazon, Siri của Apple hoặc Google Assistant - mặc dù dường như có khả năng gần như AI tổng quát - thực sự chỉ tích hợp một số dạng AI hẹp khác nhau, bao gồm nhận dạng giọng nói, tự động hoàn thành văn bản, lập bản đồ vị trí địa lý (ví dụ: khi Apple Maps "học" lộ trình thường xuyên của bạn) và theo dõi sinh trắc học (ví dụ: khi đồng hồ của bạn xác định rằng bạn đã ngồi quá lâu). Về mặt thần học và đạo đức, AI hẹp không buộc chúng ta phải vật lộn với các khái niệm về tác nhân hoặc nhân vị giống như cách AGI có thể làm, nhưng điều này không có nghĩa là AI hẹp không đặt ra các câu hỏi đạo đức. Các ứng dụng AI hẹp mới xuất hiện bao gồm nhận dạng dữ liệu khuôn mặt hoặc sinh trắc học khác gây lo ngại đáng kể về quyền riêng tư, thuật toán kết án tù đặt ra câu hỏi về sự cần thiết của lòng trắc ẩn trong hệ thống của chúng ta; và các phương tiện tự lái đặt các quyết định lái xe (đôi khi là sự sống và cái chết) vào tay các cảm biến và thuật toán, và nhiều hơn nữa.

Sau khi đưa ra những định nghĩa cơ bản này, nhiệm vụ thứ hai của chúng tôi trong phần sơ lược này là tóm tắt ngắn gọn một số vấn đề đạo đức và thần học chính mà AI nêu ra. Vì AI hẹp có khả năng hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn và ít lỗi hơn con người, nhiều vấn đề đạo đức liên quan đến AI chỉ đơn giản là làm trầm trọng thêm các vấn đề đạo đức đã có trong xã hội của chúng ta. Trong số phổ biến nhất trong số này là vấn đề thiên vị.

Một thuật toán học máy chỉ có thể tốt và đáng tin cậy bằng tập dữ liệu mà nó được đào tạo. Nếu thuật toán được thiết lập để học hỏi từ các tương tác với xã hội tội lỗi thực sự của chúng ta, nó sẽ tự nhiên phản ánh những thành kiến vốn có của xã hội đó. Khi Microsoft kết nối Tay, một chatbot do ML điều khiển, với Twitter và sử dụng các trao đổi của mình trên nền tảng truyền thông xã hội để "học" cách thức và những gì cần tweet, trong vòng vài giờ, Tay đã phun ra những dòng tweet phân biệt chủng tộc và kỳ thị phụ nữ.21

Về lý thuyết, với sự đào tạo chính xác, một thuật toán ML sẽ phù hợp hơn một tác nhân con người trong việc tránh sự thiên vị, vì nó không có tiềm thức ảnh hưởng tới kết quả của nó. Sự thiên vị đôi khi quá ăn sâu vào xã hội của chúng ta đến nỗi ngay cả trong trường hợp ML được đào tạo trên một bộ dữ liệu được sàng lọc có chọn lọc và bị hạn chế sử dụng một số danh mục nhất định — như chủng tộc hoặc giới tính — để đưa ra quyết định, học máy thường tìm thấy các biến số có thể thay thế (proxy) làm sai lệch kết quả cuối cùng, như trường hợp khi thuật toán kết án tù sử dụng mã zip thay vì chủng tộc để dự đoán tỉ lệ tái phạm, 22 hoặc thuật toán sàng lọc ứng dụng Amazon đã sử dụng một số từ khóa nhất định (như tên của các trường dành riêng nữ giới hoặc sự tham gia vào một số câu lạc bộ hoặc môn thể thao nhất định) thay vì giới tính như một phương tiện để duy trì rào cản vô hình cho nữ giới.23 Vấn đề thiên vị thường trở nên nghiêm trọng hơn trong các hệ thống sử dụng học sâu vì các kết nối mà mạng thần kinh tạo ra thông qua các lớp sâu thường không rõ ràng đối với quan sát của con người, ngăn cản việc xác minh liệu logic dẫn đến một giải pháp có thiên vị hay không. Một câu chuyện cảnh báo thường được kể trong tài liệu ML kể về một nhà thầu quốc phòng được giao nhiệm vụ xây dựng thuật toán với mục tiêu cho vũ khí tự động để nhận ra xe tăng của kẻ thù, phát hiện ra rằng những bức ảnh về xe tăng được sử dụng để huấn luyện mạng thần kinh đã được chụp vào những ngày nắng, trong khi những bức ảnh không có xe tăng trong điều kiện nhiều mây, dẫn đến mạng học sâu sử dụng độ sáng làm tiêu chí để xác định sự hiện diện của xe tăng. Trong các hệ thống mờ đục, việc tìm ra những sai sót như vậy rất khó khăn..24

Ngoài sự thiên vị, chúng ta cũng phải thận trọng về cách AI loại bỏ khỏi các hệ thống truyền thống hơn một số ma sát/ cản trở vô tình làm cho hệ thống trở nên đạo đức hơn. Ví dụ, dù chiến tranh có thể gây chết người như thế nào, nhưng mức độ tàn phá giảm đi vì một số người từ chối hành động.25 Khi AI được triển khai trong các hệ thống vũ khí tự động, nó loại bỏ bất kỳ sự do dự nào mà binh lính có thể có trong việc giết người khác,26 do đó loại bỏ ma sát và làm cho chiến tranh có nhiều tử vong hơn. Hiệu quả cao hơn hay tàn nhẫn trong việc giết chóc thực sự là con đường đạo đức hơn? Có thể có điều tốt trong ma sát không?

Tương tự, khi AI tăng tốc các quy trình mà con người không thể hoàn thành, nó có thể loại bỏ các rào cản vốn có đối với chính hệ thống. Ví dụ, tiền đề trung tâm của một hệ thống bảo hiểm là nó cho phép rủi ro cá nhân được trải rộng trên một nhóm lớn những người đóng góp. Khi chúng ta trả phí bảo hiểm nhân thọ, hầu hết chúng ta thực sự được trả ít quyền lợi tử vong hơn so với số tiền chúng ta đã trả trong suốt cuộc đời. Những người thụ hưởng của người hiếm hoi chết sớm nhận được lợi ích mà không phải trả hàng thập kỷ phí bảo hiểm. Bằng cách này, nguy cơ tử vong sớm được chia sẻ và trải rộng trên toàn bộ hồ bơi. Bảo hiểm y tế hoạt động tương tự: chúng tôi (hoặc người sử dụng lao động của chúng tôi) trả phí bảo hiểm y tế với chi phí thường lớn hơn nhiều so với chi phí y tế chúng tôi phải chịu trong một năm. Thặng dư được sử dụng để trả cho một nhóm nhỏ những người cuối cùng mắc các tình trạng y tế nghiêm trọng và chi phí y tế cao. Bằng cách này, toàn bộ nhóm người đóng góp chia sẻ rủi ro, mặc dù chỉ có một vài "lợi nhuận" theo nghĩa là họ nhận được nhiều hơn số tiền họ bỏ ra. Theo truyền thống, phí bảo hiểm nhân thọ hoặc bảo hiểm y tế có thể thay đổi dựa trên các yếu tố chung như tuổi tác hoặc hút thuốc, nhưng ngoài những khái quát này, người ta không thể dự đoán ai sẽ chết trẻ hoặc mắc phải tình trạng y tế đắt tiền, chỉ có ai đó trong nhóm lớn sẽ chết sớm hoặc cần chăm sóc y tế đáng kể. Việc sử dụng AI để xử lý các yếu tố y tế và các yếu tố khác làm tăng tính đặc hiệu mà công ty bảo hiểm có thể dự đoán những người sẽ chết sớm hoặc có chi phí y tế cao, và do đó tính phí bảo hiểm cao hơn hoặc loại trừ họ khỏi việc mua bảo hiểm hoàn toàn. Các hệ thống bảo hiểm được hỗ trợ bởi AI hiệu quả hơn các hệ thống truyền thống, nhưng bằng cách đó, chúng mất đi tính ngẫu nhiên khiến các hệ thống này được chấp nhận về mặt đạo đức hơn. Tuy nhiên, với các hệ thống được hỗ trợ bởi AI, các hệ thống bảo hiểm không còn gộp chung nguy cơ tử vong hoặc tình trạng y tế nghiêm trọng; Thay vào đó, họ thực sự loại bỏ rủi ro bằng cách loại trừ những cá nhân dẽ bị tổn thương nhất ra khỏi hệ thống. Về mặt luân lý, điều này đặt ra những câu hỏi nghiêm trong cả về công ích lẫn nguyên tắc Công giáo về lựa chọn ưu tiên cho những người dễ bị tổn thương, yếu thế.[27]

Cuối cùng, các hệ thống sử dụng AI đã làm dấy lên những câu hỏi liên quan đến quyền tự chủ và quyền riêng tư cá nhân. Ngày nay, gần như mọi giao dịch mua bạn thực hiện, mọi cụm từ bạn tìm kiếm, mọi vị trí bạn lập bản đồ và mọi liên kết bạn nhấp vào đều được theo dõi để giúp các công ty xây dựng hồ sơ có thể nhắm mục tiêu tốt hơn các quảng cáo bạn thấy. Những núi dữ liệu này sẽ quá tải nếu chúng phải được tổ chức bằng tay, nhưng thông qua việc triển khai AI để sàng lọc và sắp xếp dữ liệu, thực tế ngày nay là Google, Amazon và Facebook thường hiểu chúng ta hơn chính chúng ta và sử dụng hồ sơ này không phải vì lợi ích của chúng ta, mà là lợi nhuận của họ. Vấn đề chỉ trở nên tồi tệ hơn khi chúng ta kết nối ngày càng nhiều thiết bị "thông minh": trợ lý gia đình thu thập giọng nói của chúng ta, tủ lạnh và bàn chải đánh răng được kết nối theo dõi các thói quen hàng ngày của chúng ta, robot hút bụi lập bản đồ nhà của chúng ta28 (tập hợp các thiết bị này được gọi chung là internet vạn vật hoặc IoT). Đây là những dữ liệu chúng ta tự nguyện cung cấp cho các công ty này thông qua các tìm kiếm và nhấp chuột trên các thiết bị thông minh của riêng mình. Khi chuông cửa thông minh, camera giao thông và các hệ thống giám sát khác trở nên phổ biến trên khắp các thành phố và vùng ngoại ô của chúng ta, chúng ta cũng cần quan tâm đến kho dữ liệu được thu thập bởi các camera này. Chúng ta nên nhớ rằng các hệ thống AI làm cho việc giám sát có khả năng tích hợp và xử lý dữ liệu được rút ra từ toàn bộ thành phố. AI cũng mở rộng các dấu hiệu mà theo đó một cá nhân có thể được xác định; Ngoài các phương tiện truyền thống để nhận dạng khuôn mặt, giọng nói hoặc chữ viết tay, AI hiện có khả năng nhận dạng duy nhất bạn bằng phong cách nói hoặc viết, nhịp tim hoặc thậm chí là dáng đi của bạn. Tập hợp các quyết định hoặc hành động chúng ta có thể đưa ra mà không bị giám sát ngày càng thu hẹp. Một cuộc thảo luận công khai nghiêm túc phải được nêu ra về cách dữ liệu này được sử dụng.

Các vấn đề luân lý mà tôi đã xác định cho đến nay chỉ liên quan đến những gì AI hẹp đã có khả năng làm được. Nhưng các công ty phần cứng như IBM đang nghiên cứu phát triển các máy tính lượng tử xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng các bit lượng tử (hoặc qubit) thay vì các bit nhị phân tiêu chuẩn được sử dụng trên các máy tính kỹ thuật số. Các qubit được chồng lên nhau cho phép các máy tính xử lý dữ liệu nhanh hơn hàng triệu lần so với bộ xử lý kỹ thuật số. Khả năng phát triển AI nói chung hoặc siêu trí tuệ sẽ đặt ra những câu hỏi thần học và triết học sâu sắc về bản chất của sự sáng tạo và vị trí của con người, AI và Thiên Chúa trong sự sáng tạo đó. Liệu AGI có xứng đáng với một số hoặc tất cả các quyền và sự bảo vệ mà chúng ta gán cho con người? Nó sẽ đòi hỏi chúng ta phải phát triển các quyền hoặc nguyên tắc đạo đức mới và khác biệt? Liệu những người tạo ra AI sẽ giống như những vị thần đối với máy tính thông minh của họ hay nếu chúng ta đạt đến siêu trí tuệ, AI sẽ trở thành một vị thần đối với chúng ta? Sự tiến bộ của công nghệ, trong suốt lịch sử, đã thách thức sự hiểu biết của chúng ta về thần thánh; những tiến bộ này có thể phá vỡ sự hiểu biết hiện tại của chúng ta về mối quan hệ giữa Thiên Chúa là Đấng Tạo Hóa và chính tạo vật và làm thần học của chúng ta bị căng thẳng theo những cách mới lạ.

Hơn nữa, những nhận xét trên cho rằng AI và nhân loại sẽ vẫn khác biệt, điều này khó xảy ra. Thậm chí ngày nay, đã có nhiều thảo luận hơn về chủ nghĩa siêu nhân, phong trào tích hợp công nghệ và cơ thể con người để nâng cao năng lực của con người. Khi các ứng dụng này tăng lên, nó sẽ đặt ra câu hỏi công lý về việc ai có quyền truy cập vào các phần gia tăng như vậy và điều gì xảy ra với những người không được "nâng cấp" theo cách như vậy. Một số người thậm chí còn cho rằng những công nghệ như vậy mở đường cho việc kéo dài cuộc sống của con người, thậm chí vô thời hạn, đặt ra những câu hỏi đạo đức và thần học hơn nữa về bản chất của cái chết và thế giới bên kia. Nếu một con người có thể sống mãi mãi, điều này sẽ ngụ ý gì cho những giả định của Thomistic về exitus-reditus (chúng ta đến từ và trở về với Thiên Chúa) hoặc quan niệm của Augustinô rằng những người theo Chúa Kitô trong thế giới này giống như những người lữ hành ở một vùng đất xa lạ, đang trên đường về nhà? Chủ nghĩa siêu nhân có phải là con đường dẫn đến sự di cư tâm linh ra khỏi Thành trì của Thiên Chúa hay không? Đây là những câu hỏi thần học sâu sắc mà chúng ta phải bắt đầu suy ngẫm nếu thần học Công giáo muốn được chuẩn bị cho những gì sắp xảy ra.

CẤU TRÚC CỦA CHUYÊN ĐỀ

May mắn thay, một số người trong chúng ta đã bắt đầu đặt ra những loại câu hỏi này. Chuyên đề hiện tại của Tạp chí Thần học luân lý tập hợp một số suy tư này. Chủ đề về AI rất rộng lớn. Các khía cạnh thần học và những thách thức đạo đức do AI tạo ra rất rộng lớn. Đơn giản là không có cách nào để nắm bắt sự rộng lớn đó trong một tập sách duy nhất. Phép ẩn dụ của đồng hồ cát mô tả thuận tiện cấu trúc của vấn đề hiện tại. Nhiệm vụ đầu tiên của chúng tôi là phải truyền tải cho bạn đọc về một lượng thông tin nhỏ gọn, mà không làm mất đi các yếu tố cần thiết của cuộc đối thoại và tranh luận mà chúng ta, là xã hội, cần phải có. Phần giới thiệu này đóng vai trò là phần đầu tiên bằng cách cung cấp ngắn gọn về thuật ngữ và khái niệm và định hướng người đọc đến cấu trúc của chính vấn đề. Tiếp theo, chúng tôi cung cấp bài viết đầu tiên trong số hai bài viết không được đánh giá ngang hàng (peer-reviewed) trong chuyên đề này. Trong bài viết này, chúng tôi (theo đúng nghĩa đen) đã cố gắng nắm bắt các khía cạnh nổi bật của các cuộc đối thoại mà các nhóm làm việc PCC đã có. Để phản ánh một cách tôn trọng một số căng thẳng và tranh luận vốn có của cuộc đối thoại đang diễn ra, chúng tôi đã mời chín thành viên của cơ quan đó tham gia vào một cuộc đối thoại bằng văn bản trực tuyến phản ánh công việc chúng tôi đã làm trong nhiều năm qua. Brian và tôi đã điều phối cuộc trò chuyện bằng cách đưa ra các câu hỏi ban đầu, thu thập câu trả lời, chỉnh sửa câu trả lời cho mức độ nổi bật và dòng chảy tổng thể, sau đó mời những người tham gia tham gia cuộc trò chuyện một lần nữa. Một số lần lặp lại của quá trình này đã được hoàn thành để cho phép những người tham gia tham gia đầy đủ và tranh luận với nhau. Cuối cùng, hy vọng của chúng tôi là cuộc trò chuyện này cung cấp giới thiệu về một số câu hỏi quan trọng mà AI đặt ra cho chúng ta và sự đa dạng của các câu trả lời có sẵn.

Sau bài thảo luận là bảy bài báo được đánh giá ngang hàng. Bốn bài đầu tiên đề cập đến một hoặc nhiều ứng dụng hiện tại hoặc các vấn đề đạo đức liên quan đến trí tuệ nhân tạo thông qua lăng kính của một truyền thống đạo đức Công giáo đã được thiết lập. Andrea Vicini, SJ, sử dụng thần học của Đức Thánh Cha Phanxicô (và "Lời kêu gọi Rome về đạo đức AI") để phân tích đạo đức của các hệ thống nhận dạng khuôn mặt, việc sử dụng AI trong tuyên án tư pháp và sử dụng AI trong tuyển dụng việc làm. Noreen Herzfeld áp dụng truyền thống chiến tranh chính nghĩa vào sự xuất hiện gần đây của các hệ thống vũ khí tự động gây chết người do AI điều khiển trên chiến trường. Levi Checketts đặt vấn đề về tư tưởng xã hội Công giáo nói gì về tác động của việc gia tăng sử dụng AI đối với người nghèo và bị gạt ra bên lề xã hội. Cuối cùng, John Slattery nhắm vào vấn đề đạo đức dai dẳng liên quan tới giới tính và thành kiến chủng tộc trong các hệ thống AI với một bài phê bình thần học được rút ra từ thần học phụ nữ của M. Shawn Copeland. Kết hợp với nhau, bốn bài viết này cung cấp một mẫu tuyệt vời về các vấn đề đạo đức đang được tranh luận trong tình trạng phát triển AI (hẹp) hiện tại cũng như một minh chứng cho thấy tư tưởng đạo đức Công giáo đã được thiết lập đã đóng góp nhiều cho các cuộc tranh luận như vậy.

Trong ba bài viết tiếp theo, cuộc trò chuyện bắt đầu chuyển từ việc hỏi làm thế nào thần học có thể tác động cho việc sử dụng có đạo đức của AI sang cách các câu hỏi thần học về AI có thể tác động cho đạo đức của chúng ta. Roberto Dell'Oro sử dụng nhân học thần học của Emmanuel Levinas để đưa ra câu hỏi kinh điển về việc liệu một cỗ máy có thể đạt được tình trạng đạo đức của con người hay không. Tiếp theo, Jordan Joseph Wales thách thức những người cho rằng AI chỉ là một công cụ, không có khả năng làm gì khác hơn là thể hiện ý chí của (các) lập trình viên của nó. Sử dụng thần học Augustinô về thế giới tự nhiên, Wales lập luận rằng các quá trình tính toán phức tạp (đặc biệt là những mạng lưới thần kinh sâu tương tự hộp đen khiến con người không thể hiểu làm thế nào đạt được giải pháp) tạo thành một lớp diễn giải quan trọng "đứng giữa" chúng ta và thế giới mà chúng ta tìm cách hiểu. Trong bài báo đánh giá ngang hàng cuối cùng về vấn đề này, Mark Graves cố gắng nói rõ một "nhân học thần học thực dụng" được điều chỉnh đặc biệt để suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo.

Bảy bài viết này chỉ đơn thuần là bề mặt của cuộc trò chuyện Thần học luân lý Công giáo cần phải có với xã hội rộng lớn hơn về sự phát triển liên tục của AI và sự tích hợp mở rộng của AI vào cuộc sống cá nhân và xã hội của chúng ta. Trong khi hai phần đầu tiên trong số này nhằm mục đích đưa một chủ đề rộng lớn xuống một chiếc cổ hẹp, hai bài viết cuối cùng nhằm mục đích mở rộng phạm vi một lần nữa, kết nối sự khôn ngoan hiện diện trong tập chuyên đề này với thế giới rộng lớn hơn và các câu hỏi và cuộc trò chuyện mà chúng tôi không thể đưa vào đây. Trước hết, chúng tôi có một cuộc phỏng vấn với Đức Giám mục Paul Tighe, Thư ký Hội đồng Giáo hoàng về Văn hóa và là một trong những tiếng nói hàng đầu của Vatican về các vấn đề luân lý và thần học liên quan đến công nghệ và AI nói riêng. Ngài cũng triệu tập nhóm làm việc mà từ đó nhiều bài báo trong số này xuất hiện. Trong cuộc phỏng vấn, được thực hiện bởi Brian Green, ngài cung cấp một giải thích rõ ràng về suy nghĩ hiện tại của Vatican về đạo đức và thần học của AI. Sau cuộc phỏng vấn này, đồng biên tập Brian Green của tôi đưa ra một phần kết cho toàn bộ vấn đề. Cũng giống như phần giới thiệu này đã cố gắng hướng dẫn người đọc từ một chủ đề rộng và sâu đến những khía cạnh nổi bật và chín muồi nhất để thảo luận, chức năng của phần kết là đưa người đọc trở lại thế giới AI ngoài những trang này, và đặc biệt là những vấn đề chúng ta thấy ẩn nấp trên đường chân trời.

Tóm lại, đã đến lúc nhận ra, thứ nhất, những năng lực mà AI đã mang lại cho thế giới và những thách thức đạo đức mà những năng lực này đặt ra, và thứ hai, những năng lực tiềm năng lớn hơn theo cấp số nhân sẽ thử thách nền tảng thần học của chúng ta. Chúng tôi hy vọng vấn đề này vừa là thách đố vừa là nguồn lực cho các nhà thần học, đạo đức học, kỹ thuật gia Công giáo và tín hữu Công giáo, cũng như tất cả những người thiện chí, khi chúng ta bắt đầu giải quyết chủ đề khó khăn này.

Đức trung vu, CSsR