歐盟通用人工智慧評估標準工作小組：邁向有效的AI治理

核心概念

為了有效治理通用人工智慧 (GPAI) 並減輕其潛在風險，建立一套標準化的評估方法至關重要，而歐盟通用人工智慧評估標準工作小組的成立將推動這一目標的實現。

摘要

歐盟通用人工智慧評估標準工作小組：邁向有效的AI治理

這篇研究論文探討了通用人工智慧 (GPAI) 評估在 AI 治理中的重要性，並特別關注歐盟在這一領域的領先地位。論文首先強調了 GPAI 發展帶來的系統性風險，包括濫用、故障或目標偏差，以及更廣泛的社會風險。GPAI 評估，如基準測試、紅隊演練和人類提升研究，被視為評估和減輕這些風險的關鍵工具。

論文接著論述了 GPAI 評估在全球和歐盟 AI 治理中的作用。作者指出，評估結果是 GPAI 模型能力和目標一致性的指標，並已成為主要 GPAI 供應商制定擴展政策和安全框架的基礎。歐盟的 AI 法案更是賦予了 GPAI 評估法律效力，要求供應商對具有系統性風險的 GPAI 模型進行評估。

為了提高 GPAI 評估的品質和可靠性，論文提出了四個關鍵指標：內部效度、外部效度、可重複性和可移植性。內部效度確保評估結果準確反映模型在評估環境中的真實表現；外部效度則關注評估結果對真實世界情境的推論能力；可重複性要求評估結果在相同條件下可被複製；可移植性則強調評估方法在不同機構和硬體環境中的適用性。

論文進一步指出，僅僅制定標準是不夠的，因為 GPAI 技術和應用環境不斷演變。因此，論文建議成立一個歐盟通用人工智慧評估標準工作小組 (簡稱「工作小組」)，負責制定和更新 GPAI 評估標準，以適應不斷變化的風險環境。工作小組將由來自學術界、民間社會、第三方模型審計供應商、監管機構和政府專家的技術專家組成。

工作小組的主要職責包括：協調風險分類和 GPAI 模型評估方法；制定和更新 GPAI 評估標準；以及對評估進行品質控管。論文還討論了工作小組的潛在組織架構，建議將其設置在歐盟 AI 法案所建立的機構內，例如獨立專家科學小組或諮詢論壇。

為了確保工作小組的成功，論文呼籲 GPAI 供應商做出承諾，包括提供文件、模型和數據訪問權限。這些承諾可以納入歐盟 AI 法案的實務守則中。

最後，論文探討了歐盟 GPAI 評估標準對全球的潛在影響。作者認為，歐盟作為 GPAI 評估標準的先行者，可能通過法律和事實上的「布魯塞爾效應」影響國際規範和 GPAI 供應商的行為。

總之，這篇研究論文強調了建立標準化 GPAI 評估方法的重要性，並提出了成立歐盟通用人工智慧評估標準工作小組的具體建議。工作小組的成立將有助於提高 GPAI 評估的品質和可靠性，從而促進有效的 AI 治理，並減輕 GPAI 發展帶來的潛在風險。

統計資料

歐盟的 AI 市場份額預計將在 15% 到 22% 之間。

引述

"GPAI 評估已被提議作為評估和減輕 GPAI 開發和部署所帶來的系統性風險的核心工具，但迄今為止，尚無既定的標準來促進其品質和合法性。"
"鑑於 GPAI 評估的快速發展狀態以及環境、技術和不斷變化的風險，工作小組可以促進相關且增強治理的標準，以便在歐盟及其他地區進行有效的風險評估和減輕。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

GPAI Evaluations Standards Taskforce: Towards Effective AI Governance

by Patricia Pas... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13808.pdf

深入探究

在歐盟之外，還有哪些國際合作模式可以促進 GPAI 評估標準的制定和實施？

在歐盟之外，以下國際合作模式可以促進 GPAI 評估標準的制定和實施：

多邊合作框架:

國際標準化組織 (ISO)： 可以建立專門的技術委員會，制定 GPAI 評估標準，並與其他國際標準相協調。
經濟合作與發展組織 (OECD)： 可以制定 GPAI 評估原則和指南，並促進成員國之間的最佳實踐分享。
聯合國: 可以通過其專門機構，如聯合國貿易和發展會議 (UNCTAD) 或國際電信聯盟 (ITU)，推動 GPAI 評估標準的制定和實施。

區域合作機制:

七國集團 (G7) 和二十國集團 (G20)： 可以將 GPAI 評估標準納入其數字經濟議程，並推動成員國之間的合作。
亞太經濟合作組織 (APEC)： 可以制定區域性的 GPAI 評估框架，並促進成員經濟體之間的互認。

雙邊合作協議:

歐盟與其他國家或地區: 可以通過雙邊貿易協定或科技合作協議，促進 GPAI 評估標準的相互認可和協調。

非政府組織和多方利益相關者平台:

國際人工智慧聯合會議 (IJCAI) 和 神經信息處理系統大會 (NeurIPS) 等學術會議： 可以促進 GPAI 評估方法的研究和最佳實踐的分享。
人工智慧夥伴關係 (PAI) 和 全球人工智慧倫理委員會 (GAIEC) 等組織： 可以制定 GPAI 評估的倫理準則，並促進多方利益相關者之間的對話。

這些國際合作模式可以通過以下方式促進 GPAI 評估標準的制定和實施：

共同制定標準: 促進各國專家和利益相關者共同參與 GPAI 評估標準的制定，確保標準的全面性和代表性。
分享最佳實踐: 建立信息共享機制，促進各國分享 GPAI 評估的最佳實踐、案例研究和經驗教訓。
能力建設: 為發展中國家提供技術援助和能力建設，幫助其建立 GPAI 評估的能力。
促進互認: 推動各國相互認可 GPAI 評估結果，減少重複評估和貿易壁壘。

如何平衡 GPAI 評估標準的嚴謹性與靈活性，以適應 AI 技術的快速發展和應用場景的多樣性？

平衡 GPAI 評估標準的嚴謹性與靈活性，需要採取以下措施：

制定基於原則的標準:

標準應側重於評估 GPAI 模型的關鍵風險和影響，例如：內部效度、外部效度、可複製性和可移植性，而不是規定具體的技術細節。
這種基於原則的方法可以確保標準的穩定性和長期適用性，同時允許技術創新和靈活實施。

建立動態更新機制:

標準制定機構應建立動態更新機制，定期審查和修訂標準，以適應 AI 技術的快速發展和應用場景的多樣性。
可以通過建立專家工作組、公開徵求意見和試點項目等方式，確保標準的及時性和有效性。

採用分級分類方法:

可以根據 GPAI 模型的風險等級、應用領域和發展階段，制定不同級別的評估標準。
例如，對於高風險的 GPAI 應用，例如醫療保健和自動駕駛，可以採用更嚴格的評估標準；而對於低風險的應用，例如推薦系統和聊天機器人，可以採用相對靈活的標準。

鼓勵創新和試點:

標準制定機構應鼓勵 GPAI 開發者和評估機構進行創新和試點，探索新的評估方法和工具。
可以通過建立監管沙盒和試點項目等方式，為創新提供空間，並從實踐中積累經驗。

總之，平衡 GPAI 評估標準的嚴謹性與靈活性，需要在原則性指導和靈活性實施之間找到平衡點，並建立動態更新機制，以適應 AI 技術的快速發展和應用場景的多樣性。

如果將 GPAI 評估結果與具體的政策措施掛鉤，例如限制模型部署或要求額外的安全措施，可能會產生哪些意想不到的後果？

將 GPAI 評估結果與具體的政策措施掛鉤，雖然可以促進 AI 的安全和負責任發展，但也可能產生一些意想不到的後果：

阻礙創新:

過於嚴格的評估標準和政策措施可能會增加 GPAI 開發和部署的成本和難度，尤其對於初創企業和中小企業而言，最終可能阻礙 AI 技術的創新。

監管套利:

企業可能會將 GPAI 開發和部署轉移到監管較鬆的國家或地區，以避免嚴格的評估和政策限制，導致“逐底競爭”。

評估偏差:

評估機構為了避免觸發嚴厲的政策措施，可能會在評估過程中產生偏差，例如降低評估標準或隱瞞風險，導致評估結果失真。

過度依賴:

政策制定者可能會過度依賴 GPAI 評估結果，而忽視其他重要的因素，例如社會影響、倫理考量和公眾價值，導致政策決策的片面性。

倫理困境:

將 GPAI 評估結果與具體的政策措施掛鉤，可能會引發新的倫理困境，例如如何平衡安全風險和言論自由，以及如何在保護隱私的同時促進創新。

為了減輕這些潛在的負面後果，政策制定者需要：

採取靈活的監管方法: 根據 GPAI 模型的風險等級和應用場景，制定差異化的政策措施，避免“一刀切”。
鼓勵行業自律: 鼓勵 GPAI 開發者制定和實施負責任的 AI 原則和最佳實踐，並建立行業自律機制。
加強國際合作: 促進各國之間的政策協調和標準互認，避免監管套利和碎片化。
持續監測和評估: 密切關注 GPAI 技術的發展和應用，定期評估政策措施的有效性和影響，並根據需要進行調整。
總之，將 GPAI 評估結果與政策措施掛鉤需要謹慎行事，在促進 AI 安全和負責任發展的同時，也要避免潛在的負面後果，並不斷探索更加有效和靈活的 AI 治理模式。