Второй шаг от пропасти

DeepMind, OpenAI, Anthropic и еще 9 ведущих научных центров предложили систему раннего предупреждения о новых экстремальных рисках ИИ

Первым шагом от пропасти стало мартовское открытое письмо-воззвание приостановить совершенствование ИИ больших языковых моделей на полгода. И хотя за 2 мес. его подписали 32 тыс человек, среди которых немало звезд первой величины в области ИИ, оппоненты этого предложения указывают на отсутствие конкретики — что именно предлагается делать для снижения ИИ-рисков, в воззвании не расписано.

Теперь, такая конкретика есть.

Она сформулирована в совместной работе 12-ти научных коллективов: трое основных разработчиков ИИ (DeepMind, OpenAI, Anthropic), четверо университетских научных центров (Оксфорд, Кембридж, Торонто, Монреаль) и пятеро центров исследований в области безопасности ИИ. Среди 21 автора работы присутствуют звезды: «крестный отец ИИ» Йошуа Бенжио и разработчик метода обучения в основе GPT Пол Кристиано, руководитель OpenAI governance Джейд Люн и соучредитель Anthropic Джек Кларк, старший исследователь AGI Strategy/Governance в Google DeepMind Алан Дэфо и Chief Information Security Officer в Google DeepMind Виджай Болина…

В работе «Оценка модели на экстремальные риски» предлагается конкретный подход построения системы раннего предупреждения о новых экстремальных ИИ рисках. И это очень важный 2й шаг человечества от возможного падения в пропасть экзистенциальных рисков ИИ.

Речь идет об экстремальных рисках моделей ИИ общего назначения, обладающих сильными навыками манипулирования, обмана, киберпреступлений или других опасных способностей.

Люди со злыми намерениями, получающие доступ к таким моделям, могут злоупотреблять их возможностями. Или из-за сбоев в воспитании (выравнивании) эти модели ИИ могут самостоятельно совершать вредные действия.

Оценка модели помогает заранее выявить эти риски. Авторы считают, что разработчики ИИ будут использовать оценку модели, чтобы выявить:

1. В какой степени модель обладает определенными «опасными возможностями», которые могут быть использованы для угрозы безопасности, оказания влияния или уклонения от надзора.
2. В какой степени модель склонна использовать свои возможности для причинения вреда (т.е. согласование модели).

Результаты этих оценок помогут разработчикам ИИ понять, присутствуют ли в конкретной модели ингредиенты, достаточные для экстремального риска.

А далее должно работать сдвоенное правило:

А) Сообщество разработчиков ИИ должно относиться к системе ИИ, как к очень опасной, если в её профиле присутствуют возможности, достаточные для причинения серьезного вреда, при условии, что она используется не по назначению или плохо воспитана (согласована/выравнена).

Б) Для внедрения такой ​​системы в реальном мире, разработчику ИИ необходимо продемонстрировать необычайно высокий уровень безопасности.

Авторы — не идеалисты и понимают, что оценка модели — не панацея. Некоторые риски могут ускользнуть при оценке. Например, потому что они слишком сильно зависят от внешних по отношению к модели факторов, таких как сложные социальные, политические и экономические силы в обществе. Оценка моделей должна сочетаться с другими инструментами оценки рисков и более широкой приверженностью безопасности в отрасли, правительстве и гражданском обществе.

Но кабы то ни было, развертывание ИИ модели в реальном мире без оценки её экстремальных рисков, должно быть противозаконным.

Описание системы раннего предупреждения о новых экстремальных рисках ИИ:

· Кратко

· Полное описание

· Видео рассказа на 35 мин

________________________

Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях