論文の概要: Current and Near-Term AI as a Potential Existential Risk Factor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10604v1
- Date: Wed, 21 Sep 2022 18:56:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-23 13:59:39.676063
- Title: Current and Near-Term AI as a Potential Existential Risk Factor
- Title(参考訳): 潜在リスク要因としてのAIの現状と将来展望
- Authors: Benjamin S. Bucknall and Shiri Dori-Hacohen
- Abstract要約: 我々は、現在および短期的な人工知能技術が、現実的なリスクに寄与する可能性があるという考えを問題視する。
我々は、すでに文書化されているAIの効果が、実在するリスク要因として機能する、という仮説を提案する。
私たちの主な貢献は、潜在的なAIリスク要因とそれら間の因果関係の展示です。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.1806669555925975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There is a substantial and ever-growing corpus of evidence and literature
exploring the impacts of Artificial intelligence (AI) technologies on society,
politics, and humanity as a whole. A separate, parallel body of work has
explored existential risks to humanity, including but not limited to that
stemming from unaligned Artificial General Intelligence (AGI). In this paper,
we problematise the notion that current and near-term artificial intelligence
technologies have the potential to contribute to existential risk by acting as
intermediate risk factors, and that this potential is not limited to the
unaligned AGI scenario. We propose the hypothesis that certain
already-documented effects of AI can act as existential risk factors,
magnifying the likelihood of previously identified sources of existential risk.
Moreover, future developments in the coming decade hold the potential to
significantly exacerbate these risk factors, even in the absence of artificial
general intelligence. Our main contribution is a (non-exhaustive) exposition of
potential AI risk factors and the causal relationships between them, focusing
on how AI can affect power dynamics and information security. This exposition
demonstrates that there exist causal pathways from AI systems to existential
risks that do not presuppose hypothetical future AI capabilities.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)技術が社会、政治、人類全体に与える影響を探求する証拠と文献の実質的かつ絶え間なく成長しているコーパスがある。
別個の平行な研究機関は、非整合の人工知能(AGI)に由来するものを含め、人類への存在的リスクを探求してきた。
本稿では,現在および短期の人工知能技術が,中間的リスク要因として機能することによって現実的リスクに寄与する可能性があり,このポテンシャルは非整合AGIシナリオに限らない,という概念を論じる。
我々は、すでに文書化されているAIの効果が実在リスク要因として機能し、すでに特定されている存在リスク源の可能性を拡大する仮説を提案する。
さらに、今後10年間の今後の発展は、人工知能がなくても、これらのリスク要因を著しく悪化させる可能性がある。
私たちの主な貢献は、潜在的なAIリスク要因とそれら間の因果関係の(非排除的な)展示であり、AIがパワーダイナミクスや情報セキュリティにどのように影響するかに焦点を当てています。
この説明は、AIシステムから、仮説的な未来のAI能力を前提としない存在リスクへの因果経路が存在することを示している。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence: Arguments for Catastrophic Risk [0.0]
我々は、AIが破滅的なリスクにどう影響するかを示すために、2つの影響力ある議論をレビューする。
電力探究の問題の最初の議論は、先進的なAIシステムが危険な電力探究行動に関与する可能性が高いと主張している。
第2の主張は、人間レベルのAIの開発が、さらなる進歩を早めるだろう、というものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-27T19:34:13Z) - Two Types of AI Existential Risk: Decisive and Accumulative [3.5051464966389116]
本稿では,従来の「決定型AI x-リスク仮説」と「累積型AI x-リスク仮説」を対比する。
累積仮説は、インクリメンタルなAIリスクが徐々に収束し、トリガーイベントが不可逆的な崩壊をもたらすまでレジリエンスを損なう、沸騰するカエルのシナリオを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-15T17:06:02Z) - Control Risk for Potential Misuse of Artificial Intelligence in Science [85.91232985405554]
我々は、科学におけるAI誤用の危険性の認識を高めることを目的としている。
化学科学における誤用の実例を取り上げる。
我々は、科学におけるAIモデルの誤用リスクを制御するSciGuardというシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T18:50:57Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T21:20:17Z) - Predictable Artificial Intelligence [67.79118050651908]
予測可能性を達成することは、AIエコシステムの信頼、責任、コントロール、アライメント、安全性を促進するために不可欠である、と私たちは主張する。
本稿では,予測可能なAIに関する疑問,仮説,課題を解明することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T21:36:21Z) - An Overview of Catastrophic AI Risks [38.84933208563934]
本稿では,破滅的なAIリスクの主な要因について概説し,その要因を4つのカテゴリに分類する。
個人やグループが意図的にAIを使用して危害を及ぼす悪用; 競争環境がアクターに安全でないAIを配置させたり、AIに制御を強制するAIレース。
組織的リスクは 人的要因と複雑なシステムが 破滅的な事故の 可能性を高めることを示しています
不正なAIは、人間よりもはるかにインテリジェントなエージェントを制御することの難しさを説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-21T03:35:06Z) - Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。
偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。
問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T11:22:59Z) - How Do AI Timelines Affect Existential Risk? [0.0]
超知能AI(ASI)作成の遅れは、AIアライメント問題に人類が取り組む時間を増やすことによって、全体の生存リスクを減少させる可能性がある。
ASIは、ほとんどのリスクを減らすことができるため、ASIの作成の遅れは、他の既存のリスクを増大させる可能性がある。
戦争やハードウェアのオーバーハングといった他の要因は、AIのリスクを増大させ、認知の強化はAIのリスクを減少させる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-30T15:49:11Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - AI Research Considerations for Human Existential Safety (ARCHES) [6.40842967242078]
負の言葉で言えば、我々は人類が次の世紀のAI開発から直面する現実的なリスクを問う。
Emphprepotenceという,仮説AI技術の鍵となる性質
その後、既存の安全に対する潜在的な利益のために、現代の研究方向の集合が検討される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-30T02:05:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。