Как оценить потенциальные риски AI-инструментов
Google DeepMind представил новый фреймворк разработчиков, направленный на оценку и снижение рисков, связанных с использованием AI-инструментов. Этот фреймворк включает несколько ключевых компонентов, каждый из которых играет важную роль в обеспечении безопасности и эффективности AI.
Critical Capability Levels
Фреймворк вводит понятие Critical Capability Levels, которое позволяет определить минимальные технические требования к моделям, при которых они могут быть признаны потенциально рискованными. Оценка проводится по четырем основным направлениям:
- Автономность: уровень самостоятельности AI-модели.
- Биобезопасность: способность модели избежать вреда для биологических систем.
- Кибербезопасность: защита от кибератак и утечек данных.
- R&D в машинном обучении: предотвращение неконтролируемого развития AI через внедрение новых технологий.
Система раннего предупреждения
Фреймворк также включает систему раннего предупреждения, которая регулярно запускается на новых технологиях. Это позволяет своевременно выявлять потенциальные угрозы и реагировать на них до того, как они станут критическими.
Митигация рисков
Для минимизации рисков Google предлагает два основных подхода:
- Увеличение безопасности моделей: предотвращение утечек кода и данных.
- Удаление опасных функций: в критических ситуациях удаление функций, представляющих потенциальную угрозу.
Будущее исследования
Специалисты подчеркивают, что исследования в области AI-safety находятся на начальной стадии. Планируется, что фреймворк будет дополняться и улучшаться по мере накопления новых данных и опыта. Полная имплементация данного фреймворка в Google намечена на начало 2025 года.
Этот новый подход от Google DeepMind представляет собой важный шаг на пути к более безопасному и контролируемому использованию AI-технологий, что позволит минимизировать риски и повысить доверие к этим инструментам.