คู่มือสังคม

ความปลอดภัยของเอไอ

ความปลอดภัยของ AI เป็นสาขาที่มุ่งเน้นไปที่การป้องกันระบบ AI ไม่ให้ก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรง ตั้งแต่ความล้มเหลวในชีวิตประจำวันและการใช้งานในทางที่ผิด จนถึงภัยพิบัติและความเสี่ยงที่มีอยู่จากระบบขั้นสูงที่มีความสามารถสูง

Part of the Society & Ethics learning path

ภาพรวม

ความปลอดภัยของ AI เป็นสาขาที่มุ่งเน้นไปที่การป้องกันระบบ AI ไม่ให้ก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรง ตั้งแต่ความล้มเหลวในชีวิตประจำวันและการใช้งานในทางที่ผิด จนถึงภัยพิบัติและความเสี่ยงที่มีอยู่จากระบบขั้นสูงที่มีความสามารถสูง

ความปลอดภัยของ AI อยู่ที่จุดบรรจบกันของความสามารถ อำนาจ และทางเลือกของสาธารณะ โดยที่ความปลอดภัย การกำกับดูแล และความชอบธรรมจะตัดสินว่า AI ขั้นสูงจะช่วยหรือสร้างความเสียหายในวงกว้าง

เจาะลึก

ความปลอดภัยของ AI ครอบคลุมทุกขอบเขต ด้านหนึ่งคือความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์ที่คุ้นเคย: ภาพหลอน อคติ การรั่วไหลของความเป็นส่วนตัว การหลอกลวง และคำแนะนำที่ไม่ปลอดภัย อีกด้านหนึ่งคือความเสี่ยงที่เติบโตตามความสามารถ: ระบบอัตโนมัติที่ไล่ตามเป้าหมายที่ไม่ได้ตั้งใจ โมเดลที่ช่วยจัดการกับภัยพิบัติในทางที่ผิด (เชื้อโรค การโจมตีทางไซเบอร์) และการแข่งขันที่กดดันห้องปฏิบัติการให้ปรับใช้ก่อนที่งานด้านความปลอดภัยจะพร้อม การอภิปรายเกี่ยวกับความเสี่ยงที่มีอยู่มุ่งเน้นไปที่ความเป็นไปได้ที่ระบบ AI ในอนาคตจะมีพลังมากพอที่ความล้มเหลวเพียงครั้งเดียว เช่น การวางแนวที่ไม่ถูกต้อง การสูญเสียการควบคุม หรือการแพร่กระจายที่ไม่สามารถย้อนกลับได้ อาจทำให้อนาคตของมนุษยชาติบั่นทอนลงอย่างถาวร คุณไม่จำเป็นต้องกำหนดความเป็นไปได้สูงให้กับผลลัพธ์นั้นเพื่อทำการวิจัยอย่างจริงจัง ความน่าจะเป็นต่ำและความเสี่ยงที่มีผลกระทบรุนแรงยังคงเป็นเหตุผลในการเตรียมการ เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในความปลอดภัยทางชีวภาพและความปลอดภัยทางนิวเคลียร์ งานด้านความปลอดภัยในทางปฏิบัติในปัจจุบันประกอบด้วยการประเมิน การรวมทีมสีแดง การตีความได้ เทคนิคการควบคุม การกำกับดูแล (ใครจะฝึกอบรมอะไร) และความเข้าใจของสาธารณชนเพื่อให้สังคมสามารถสนับสนุนนโยบายที่ดีได้

ข้อมูลเชิงลึกทางเทคนิค

แบบจำลองทางจิตที่เป็นประโยชน์: ความสามารถ (สิ่งที่ระบบสามารถทำได้) จะเพิ่มเดิมพันในการจัดตำแหน่ง (ไม่ว่ามันจะทำตามที่เราตั้งใจหรือไม่) และความปลอดภัย (ไม่ว่าฝ่ายตรงข้ามจะใช้มันในทางที่ผิดหรือไม่ก็ตาม) การป้องกันที่เฉพาะเอาต์พุตกรองเท่านั้นที่อาจล้มเหลวจากการเจลเบรก การปรับแต่งการลบการปฏิเสธ หรือตัวแทนที่ดำเนินการหลายขั้นตอนนอกกล่องแชท โปรแกรมความปลอดภัยที่แข็งแกร่งจะวัดความสามารถที่เป็นอันตราย ทดสอบพฤติกรรมหลอกลวง และวางแผนการใช้งานภายใต้แรงกดดันด้านการแข่งขัน ไม่เพียงแต่ขัดเกลาโมเดลการ์ดตามความเป็นจริงเท่านั้น

การเรียนรู้ความปลอดภัยของ AI

เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้ง ให้ถือว่า AI Safety เป็นเพียงโมเดลการทำงาน ไม่ใช่ฟีเจอร์เดียว กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ ชี้แจงสมมติฐาน และแยกสิ่งที่ระบบสามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือจากสิ่งที่ยังต้องใช้วิจารณญาณจากผู้เชี่ยวชาญ

ในทางปฏิบัติ ทีมที่แข็งแกร่งที่ใช้ AI Safety จะจับคู่การเติบโตของขีดความสามารถเข้ากับการกำกับดูแล ความปลอดภัย และโครงสร้างความรับผิดชอบที่ชัดเจน โดยจะบันทึกเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ทดสอบกับข้อมูลและขั้นตอนการทำงานที่สมจริง และทำซ้ำตามรูปแบบความล้มเหลวที่สังเกตได้ แทนที่จะชนะการวัดประสิทธิภาพเพียงครั้งเดียว นี่คือจุดที่ความเข้าใจทางทฤษฎีกลายเป็นความสามารถที่คงทนของผลิตภัณฑ์ นโยบาย และการดำเนินงาน

ความเสียหายที่เกิดจาก AI ที่เป็นหายนะและเกิดขึ้นทุกวันนั้นขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าใจความเสี่ยงและใครสามารถดำเนินการได้ ในเวลาเดียวกัน การรักษาความเสี่ยงที่มีอยู่เป็นไซไฟในขณะที่สารประกอบความสามารถ แนวทางที่ยืดหยุ่นที่สุดคือการรวมความเร็วของการทดลองเข้ากับวินัยในการกำกับดูแล: ดำเนินการนำร่อง จับหลักฐาน เผยแพร่บันทึกการตัดสินใจ และอัปเดตการป้องกันอย่างต่อเนื่องเมื่อพฤติกรรมของโมเดล ความคาดหวังของผู้ใช้ และข้อกำหนดด้านกฎระเบียบมีการเปลี่ยนแปลง

ผลกระทบเชิงกลยุทธ์

ความเสียหายที่เกิดจาก AI ที่เป็นหายนะและเกิดขึ้นทุกวันนั้นขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าใจความเสี่ยงและใครสามารถดำเนินการได้

ความเสียหายที่เกิดจาก AI ที่เป็นหายนะและเกิดขึ้นทุกวันนั้นขึ้นอยู่กับว่าใครเข้าใจความเสี่ยงและใครสามารถดำเนินการได้ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

ความรู้สาธารณะและวิชาชีพเป็นตัวกำหนดว่านโยบายความปลอดภัยที่เข้มงวดจะเป็นไปได้ทางการเมืองหรือไม่

ความรู้สาธารณะและวิชาชีพเป็นตัวกำหนดว่านโยบายความปลอดภัยที่เข้มงวดจะเป็นไปได้ทางการเมืองหรือไม่ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

คำอธิบายที่ชัดเจนช่วยลดการจับภาพโดยการโฆษณาเกินจริง การประชาสัมพันธ์ในห้องปฏิบัติการ และการแสดงจริยธรรมที่คลุมเครือ

คำอธิบายที่ชัดเจนช่วยลดการจับภาพโดยการโฆษณาเกินจริง การประชาสัมพันธ์ในห้องปฏิบัติการ และการแสดงจริยธรรมที่คลุมเครือ ในการปรับใช้คุณภาพสูง สิ่งนี้จะถูกแปลเป็นกฎการปฏิบัติงานที่วัดผลได้ ขอบเขตความเป็นเจ้าของ และขั้นตอนการตรวจสอบที่เกิดซ้ำ เพื่อให้ทีมสามารถปรับขนาดความมั่นใจแทนที่จะปรับขนาดความคลุมเครือ

อนาคตของความปลอดภัยของ AI

เมื่อแบบจำลองมีการใช้เครื่องมือและมีอิสระมากขึ้น ความปลอดภัยจะเปลี่ยนจาก 'อย่าพูดสิ่งที่ไม่ดี' ไปสู่ ​​'อย่าดำเนินการอย่างถาวรโดยปราศจากการควบคุมดูแลที่เชื่อถือได้' คาดหวังการประเมินที่เป็นมาตรฐานมากขึ้น การตรวจสอบโดยบุคคลที่สาม นโยบายการประมวลผลและเผยแพร่ และความต้องการความโปร่งใสของสาธารณะ การรู้หนังสือเป็นส่วนหนึ่งของความปลอดภัย หากมีเพียงผู้เชี่ยวชาญเท่านั้นที่เข้าใจความเสี่ยง การปกครองแบบประชาธิปไตยก็ไม่สามารถตามทันได้

การใช้งานจริงในโลกแห่งความเป็นจริง

โมเดลการรวมทีมสีแดงสำหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางชีวภาพ ไซเบอร์ และการหลอกลวงก่อนเผยแพร่

การประเมินความสามารถในการรันที่จะตรวจสอบว่าแบบจำลองสามารถช่วยงานที่เป็นอันตรายได้หรือไม่

การปรับใช้การควบคุมแบบหลายชั้น: นโยบายการใช้งาน การตรวจสอบ การจำกัดอัตรา และการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง

การออกแบบการตอบสนองต่อเหตุการณ์เมื่อโมเดลล้มเหลวในการผลิตหรือการเจลเบรกแพร่กระจาย

รูปแบบการดำเนินงาน

ความปลอดภัยของ AI ในทางปฏิบัติ

โมเดลการรวมทีมสีแดงสำหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางชีวภาพ ไซเบอร์ และการหลอกลวงก่อนเผยแพร่

โดยปกติทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความปลอดภัยของ AI ในทางปฏิบัติ

การประเมินความสามารถในการรันที่จะตรวจสอบว่าแบบจำลองสามารถช่วยงานที่เป็นอันตรายได้หรือไม่

โดยปกติทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความปลอดภัยของ AI ในทางปฏิบัติ

การปรับใช้การควบคุมแบบหลายชั้น: นโยบายการใช้งาน การตรวจสอบ การจำกัดอัตรา และการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับการดำเนินการที่มีความเสี่ยงสูง

โดยปกติทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความปลอดภัยของ AI ในทางปฏิบัติ

การออกแบบการตอบสนองต่อเหตุการณ์เมื่อโมเดลล้มเหลวในการผลิตหรือการเจลเบรกแพร่กระจาย

โดยปกติทีมจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีกว่าเมื่อพวกเขากำหนดเกณฑ์คุณภาพไว้ล่วงหน้า รักษาเส้นทางการยกระดับโดยมนุษย์สำหรับกรณี Edge และติดตามทั้งการเพิ่มผลผลิตและต้นทุนข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ความเสี่ยงและรั้ว

!

การรักษาความเสี่ยงที่มีอยู่เป็นไซไฟในขณะที่สารประกอบความสามารถ

!

ความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์พื้นผิวที่สับสนด้วยการจัดตำแหน่งภายใต้ความเป็นอิสระสูง

!

ปล่อยให้ผู้ชมที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษและไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเหลือเพียงแหล่งข้อมูลคุณภาพต่ำ

แผนงานการดำเนินงาน

1

แยกอันตรายของผลิตภัณฑ์ การใช้ในทางที่ผิด และความเสี่ยงในการสูญเสียการควบคุม/การวางแนวที่ไม่ถูกต้อง

ถือว่านี่เป็นประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

2

ถามว่าหลักฐานใดที่จะเปลี่ยนมุมมองของคุณเกี่ยวกับลำดับเวลาและความรุนแรง

ถือว่านี่เป็นประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

3

ชอบแหล่งที่มาหลักและการประเมินที่เป็นรูปธรรมมากกว่าคำกล่าวอ้างทางการตลาด

ถือว่านี่เป็นประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

4

ระบุเส้นทางการดำเนินการเส้นทางเดียว: อาชีพ นโยบาย เงินทุน หรือทักษะ ไม่ใช่แค่ความตระหนักรู้เท่านั้น

ถือว่านี่เป็นประตูหลักฐาน: หากไม่ตรงตามเกณฑ์ ให้หยุดการเปิดตัวชั่วคราว ปิดช่องว่าง จากนั้นจึงขยายการใช้งานเท่านั้น

สำรวจต่อไป

Check your understanding

Test yourself: take the AI Safety quiz

Start quiz