Wczesny system ostrzegania przed nowymi ryzykami związanymi z AI: ramy oceny modeli ogólnego przeznaczenia
Google DeepMind zaproponował ramy oceny modeli ogólnego przeznaczenia wobec nowych zagrożeń. W artykule naukowym zatytułowanym „Wczesny system ostrzegania przed nowymi ryzykami związanymi z AI”1 omówiono potrzebę wczesnego systemu ostrzegania, który pozwoliłby na identyfikację potencjalnych zagrożeń związanych z rozwojem modeli AI. W artykule podkreślono znaczenie oceny modeli pod kątem niebezpiecznych możliwości i ich zgodności z ludzkimi wartościami i celami.
Potrzeba wczesnego systemu ostrzegania
Wraz z coraz większą zdolnością modeli AI rośnie potrzeba wczesnego systemu ostrzegania, który pozwoliłby na identyfikację potencjalnych zagrożeń związanych z ich rozwojem. Artykuł argumentuje, że ocena modeli AI musi obejmować możliwość wystąpienia ekstremalnych ryzyk związanych z nowymi możliwościami. Autorzy proponują ramy oceny modeli ogólnego przeznaczenia wobec nowych zagrożeń, które obejmują następujące elementy:
- Możliwości modelu: Ramy oceny obejmują ocenę możliwości modelu i identyfikację potencjalnych zagrożeń związanych z jego rozwojem.
- Zgodność modelu: Ramy oceny obejmują ocenę zgodności modelu z ludzkimi wartościami i celami.
- Odporność modelu: Ramy oceny obejmują ocenę odporności modelu na ataki i inne formy manipulacji.
Proponowane ramy oceny
Proponowane ramy oceny mają na celu ocenę modeli ogólnego przeznaczenia wobec nowych zagrożeń. Ramy oceny obejmują następujące elementy:
Możliwości modelu
Ocena możliwości modelu polega na identyfikacji potencjalnych zagrożeń związanych z rozwojem modelu. Autorzy proponują następujące kroki w celu oceny możliwości modelu:
- Identyfikacja nowych możliwości: Pierwszym krokiem jest identyfikacja nowych możliwości, które mogą stanowić zagrożenie. Obejmuje to identyfikację możliwości, które nie występują w istniejących modelach.
- Ocena nowych możliwości: Drugim krokiem jest ocena potencjalnych zagrożeń związanych z nowymi możliwościami. Obejmuje to ocenę potencjalnego wpływu możliwości na społeczeństwo i środowisko.
- Rozwój przeciwdziałania: Ostatnim krokiem jest opracowanie przeciwdziałania, które pozwoliłoby na zmniejszenie ryzyka związanego z nowymi możliwościami.
Zgodność modelu
Ocena zgodności modelu polega na ocenie zgodności modelu z ludzkimi wartościami i celami. Autorzy proponują następujące kroki w celu oceny zgodności modelu:
- Identyfikacja ludzkich wartości i celów: Pierwszym krokiem jest identyfikacja ludzkich wartości i celów, z którymi model powinien być zgodny.
- Ocena zgodności modelu: Drugim krokiem jest ocena zgodności modelu z ludzkimi wartościami i celami. Obejmuje to ocenę zdolności modelu do osiągania pożądanych wyników.
- Rozwój mechanizmów zgodności: Ostatnim krokiem jest opracowanie mechanizmów zgodności, które zapewnią, że model pozostanie zgodny z ludzkimi wartościami i celami.
Odporność modelu
Ocena odporności modelu polega na ocenie odporności modelu na ataki i inne formy manipulacji. Autorzy proponują następujące kroki w celu oceny odporności modelu:
- Identyfikacja modeli zagrożeń: Pierwszym krokiem jest identyfikacja modeli zagrożeń, na które model powinien być odporny. Obejmuje to identyfikację typów ataków, na które model może być podatny.
- Ocena odporności modelu: Drugim krokiem jest ocena odporności modelu na zidentyfikowane modele zagrożeń. Obejmuje to ocenę zdolności modelu do odporności na ataki.
- Rozwój mechanizmów odporności: Ostatnim krokiem jest opracowanie mechanizmów odporności, które zapewnią, że model pozostanie bezpieczny przed atakami.
Podsumowanie
Proponowane ramy oceny zapewniają kompleksowe podejście do oceny modeli ogólnego przeznaczenia wobec nowych zagrożeń. Ramy oceny obejmują elementy oceny możliwości modelu, zgodności modelu i odporności modelu. Autorzy argumentują, że ocena modeli AI musi obejmować możliwość wystąpienia ekstremalnych ryzyk związanych z nowymi możliwościami. Proponowane ramy oceny stanowią punkt wyjścia do opracowania wczesnego systemu ostrzegania, który pozwoliłby na identyfikację potencjalnych zagrożeń związanych z rozwojem modeli AI.Linki:
