論文の概要: X-Risk Analysis for AI Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05862v2
• Date: Wed, 15 Jun 2022 03:03:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 12:55:03.061024
• Title: X-Risk Analysis for AI Research
• Title（参考訳）: AI研究のためのX-Risk解析
• Authors: Dan Hendrycks, Mantas Mazeika
• Abstract要約: 我々は、AI x-riskの分析方法のガイドを提供する。 まず、今日のシステムの安全性についてレビューする。 次に,今後のシステムの安全性に長期的影響を与える戦略について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.78742908726579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has the potential to greatly improve society, but as with any powerful technology, it comes with heightened risks and responsibilities. Current AI research lacks a systematic discussion of how to manage long-tail risks from AI systems, including speculative long-term risks. Keeping in mind the potential benefits of AI, there is some concern that building ever more intelligent and powerful AI systems could eventually result in systems that are more powerful than us; some say this is like playing with fire and speculate that this could create existential risks (x-risks). To add precision and ground these discussions, we provide a guide for how to analyze AI x-risk, which consists of three parts: First, we review how systems can be made safer today, drawing on time-tested concepts from hazard analysis and systems safety that have been designed to steer large processes in safer directions. Next, we discuss strategies for having long-term impacts on the safety of future systems. Finally, we discuss a crucial concept in making AI systems safer by improving the balance between safety and general capabilities. We hope this document and the presented concepts and tools serve as a useful guide for understanding how to analyze AI x-risk.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、社会を大幅に改善する可能性があるが、強力なテクノロジーと同様に、リスクと責任が高められる。 現在のAI研究は、投機的長期リスクを含むAIシステムから長期リスクを管理する方法に関する体系的な議論を欠いている。 AIの潜在的なメリットを念頭に置いておくと、よりインテリジェントで強力なAIシステムを構築することで、最終的には私たちよりも強力なシステムが生まれるのではないかという懸念がある。 まず、ハザード分析や、より安全な方向に大きなプロセスを操るように設計されたシステム安全性といった、時間テストされた概念を描きながら、今日のシステムがどのように安全なものにできるかをレビューします。 次に,今後のシステムの安全性に長期的影響を与える戦略について議論する。 最後に、安全性と一般能力のバランスを改善することで、aiシステムを安全にするための重要な概念について論じる。 この文書と提示された概念とツールは、AI x-リスクの分析方法を理解するための有用なガイドになることを期待しています。

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