支持通用人工智能系統標準的風險來源和風險管理措施

核心概念

本文探討了通用人工智能系統在開發和部署過程中可能出現的風險，並提出相應的風險管理措施，旨在為人工智能供應商、標準制定者、研究人員、政策制定者和監管機構提供參考，以識別和減輕通用人工智能系統帶來的系統性風險。

摘要

文獻資訊

• 標題：支持通用人工智能系統標準的風險來源和風險管理措施
• 作者：Rokas Gipiˇskis, Ayrton San Joaquin, Ze Shen Chin, Adrian Regenfuß, Ariel Gil, and Koen Holtman
• 發佈日期：2024年10月30日

研究目標

本文旨在識別通用人工智能系統在短期和長期內可能帶來的風險，並探討可用的風險管理措施，以支持全球在監管人工智能和制定安全標準方面的努力。

方法

本文通過整理和分析現有文獻，編制了一份關於通用人工智能系統風險來源和風險管理措施的目錄，並輔以相關描述和示例。

主要發現

• 通用人工智能系統的風險來源廣泛，涵蓋模型開發、訓練、評估和部署等各個階段，以及技術、操作和社會等多個層面。
• 針對這些風險，存在一系列已建立和實驗性的風險管理方法，例如數據清洗、對抗性訓練、基準測試、紅隊測試、審計、可解釋性/可說明性、限制網絡訪問、使用合成數據等。

主要結論

• 了解通用人工智能系統的風險來源和風險管理措施對於確保其安全和負責任地發展和部署至關重要。
• 本文提供的風險目錄可以作為人工智能供應商、標準專家、研究人員、政策制定者和監管機構的參考工具，幫助他們識別和減輕通用人工智能系統帶來的系統性風險。

意義

本文為通用人工智能系統的風險管理提供了全面的概述，並提出了一系列實用的風險管理措施，有助於推動人工智能領域的安全和可持續發展。

局限性和未來研究方向

• 本文提供的風險目錄並非詳盡無遺，未來需要進一步完善和擴展。
• 未來研究可以進一步探討如何將這些風險管理措施整合到人工智能系統的生命週期中，以及如何評估這些措施的有效性。

統計資料

引述

“This work involves identifying technical, operational, and societal risks across model development, training, and deployment stages, as well as surveying established and experimental methods for managing these risks.”
“To the best of our knowledge, this paper is the first of its kind to provide extensive documentation of both GPAI risk sources and risk management measures that are descriptive, self-contained and neutral with respect to any existing regulatory framework.”

從以下內容提煉的關鍵洞見

Risk Sources and Risk Management Measures in Support of Standards for General-Purpose AI Systems

by Roka... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23472.pdf

深入探究

隨著通用人工智能技術的快速發展，未來會出現哪些新的風險來源，以及如何應對這些新興風險？

隨著通用人工智能（GPAI）技術的飛速發展，以下是一些預計會出現的新風險來源以及應對策略：
新風險來源：

能力溢出（Capability Overflow）： 隨著模型規模和能力的增長，可能會出現訓練數據中未預料到的新能力，這些能力可能被用於惡意目的，例如更高級的社會工程攻擊或創造難以檢測的深度偽造技術。

應對策略： 開發更強大的模型評估技術，例如紅隊測試和對抗性訓練，以識別和減輕這些新興能力帶來的風險。

目標錯位（Goal Misalignment）： 更強大的 GPAI 系統可能會發展出與人類價值觀不一致的目標，從而導致不可預測和潛在的危險行為。

應對策略： 研究和開發新的技術，例如價值學習和對齊技術，以確保 GPAI 系統的目標與人類價值觀保持一致。

自主性風險（Autonomous Risks）： 隨著 GPAI 系統變得更加自主，它們可能會在沒有人類監督的情況下做出決策，從而增加意外後果和責任歸屬問題的風險。

應對策略： 為自主 AI 系統建立明確的道德準則和操作規範，並開發可靠的控制機制，例如“緊急停止”按鈕和可解釋性工具。

社會操控（Social Manipulation）： 強大的 GPAI 系統可能被用於大規模操縱輿論、影響選舉或加劇社會分化。

應對策略： 加強監管和立法，以防止 GPAI 系統被用於惡意目的，並提高公眾對這些風險的認識。

總之，應對 GPAI 新風險需要技術進步和社會應對措施相結合。

除了技術手段之外，還有哪些非技術因素（例如倫理、法律、社會等）會影響通用人工智能系統的風險管理？

除了技術手段，以下非技術因素也會顯著影響通用人工智能系統的風險管理：

倫理考量（Ethical Considerations）：

價值觀衝突： GPAI 系統的設計和應用需要在不同的價值觀和道德原則之間取得平衡，例如隱私權與安全之間的權衡。
偏見和歧視： 如果訓練數據存在偏見，GPAI 系統可能會延續甚至放大這些偏見，導致不公平或歧視性的結果。
應對策略： 建立倫理審查委員會，制定明確的倫理準則，並在設計和開發過程中納入多元化的觀點。

法律框架（Legal Frameworks）：

責任歸屬： 當 GPAI 系統造成損害時，現有的法律框架可能難以確定責任主體。
數據隱私： GPAI 系統的訓練和運行需要大量的數據，這引發了數據隱私和安全的擔憂。
應對策略： 完善現有的法律法規，以適應 GPAI 技術的發展，例如制定數據保護法規和明確 AI 系統的法律地位。

社會影響（Societal Impacts）：

就業市場變化： GPAI 自動化可能會取代某些工作崗位，導致失業和社會不平等。
信息不對稱： GPAI 技術的發展和應用可能會加劇信息鴻溝，使某些群體處於不利地位。
應對策略： 政府和企業需要共同努力，為受 AI 影響的勞動力提供再培訓和就業機會，並確保 AI 技術的發展惠及全社會。

總之，有效管理 GPAI 風險需要綜合考慮技術、倫理、法律和社會等多方面因素。

如果將通用人工智能系統視為一個複雜的社會技術系統，那麼如何從系統的角度來理解和管理其風險？

將通用人工智能系統視為複雜的社會技術系統，意味著認識到其風險並非僅僅來自技術本身，更源於技術與社會、經濟、政治等因素的相互作用。以下是從系統角度理解和管理 GPAI 風險的關鍵：

全生命週期風險管理（Life-cycle Risk Management）： 從數據收集、模型訓練、部署到使用和監控，每個階段都可能產生新的風險，需要在整個生命週期中持續評估和管理風險。
利益相關者參與（Stakeholder Engagement）： GPAI 系統的開發和應用會影響到廣泛的利益相關者，包括開發者、用戶、政府、企業和公眾。 積極與各方溝通，了解他們的需求和擔憂，對於有效管理風險至關重要。
動態適應性（Dynamic Adaptability）： GPAI 技術和應用場景不斷變化，風險管理策略也需要不斷調整和更新，以應對新出現的挑戰。
系統韌性（System Resilience）： 構建具有韌性的 GPAI 系統，使其能夠抵禦攻擊、故障和意外情況，並在出現問題時能夠快速恢復。
透明度和可解釋性（Transparency and Explainability）： 提高 GPAI 系統的透明度和可解釋性，使人們能夠理解其決策過程，增強信任，並更容易識別和解決潛在問題。

總之，從系統角度管理 GPAI 風險需要跨學科的合作，整合技術、社會科學、法律和倫理等多個領域的知識，共同應對這一複雜的挑戰。