Läran om dubbeleffekt (DDE ) är en länge studerade etisk princip som styr när handlingar som har både positiva och negativa effekter ska tillåtas. Målet i detta dokument är att automatisera DDE. Vi presenterar kort DDE, och använder en första ordningen modal logik, den deontiska kognitiva händelsekalkyl, som vår ram för att formalisera läran. Vi presenterar formaliseringar av allt starkare versioner av principen, inklusive vad som kallas doktrinen om trefaldig effekt. Vi använder sedan vårt ramverk för att framgångsrikt simulera scenarier som har använts för att testa för närvaron av principen i mänskliga ämnen. Vårt ramverk kan användas i två olika lägen: Man kan använda det för att bygga DDE-kompatibla autonoma system från grunden; eller man kan använda det för att verifiera att ett givet AI-system är DDE-kompatibel, genom att tillämpa ett DDE-skikt på ett befintligt system eller modell. För det senare läget, det underliggande AI-systemet kan byggas med hjälp av någon arkitektur (planerare, djupa neurala nätverk, bayesiska nätverk, kunskapsrepresentationssystem, eller en hybrid); så länge systemet exponerar några parametrar i sin modell, sådan verifiering är möjlig. DDE-skiktets roll här är ungefär som en (dynamisk eller statisk) programvarukontrollant som undersöker befintliga programvarumoduler. Slutligen avslutar vi med att skissa det inledande arbetet på hur man kan tillämpa vårt DDE-lager på STRIPS-modellen och på en modifierad POMDP-modell. Detta är ett förberedande arbete för att illustrera genomförbarheten av det andra steget, och vi hoppas att våra inledande skisser kan vara användbara för andra forskare att införliva DDE i sina egna ramar.
Slutligen föreslår Ref en allmän ram för att skapa eller kontrollera att ett autonomt system är förenligt med principen om dubbel doktrin.
On Automating the Doctrine of Double Effect
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}