論文の概要: Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03157v2
- Date: Thu, 10 Nov 2022 17:14:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 14:04:21.590589
- Title: Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control
- Title（参考訳）: 高レベル人工知能の差別化リスクと制御の課題
- Authors: Kyle A. Kilian, Christopher J. Ventura, and Mark M. Bailey
- Abstract要約: 将来のAI能力の範囲と範囲は、依然として重要な不確実性である。
AIの不透明な意思決定プロセスの統合と監視の程度には懸念がある。
本研究では、AIリスクをモデル化し、代替先分析のためのテンプレートを提供する階層的な複雑なシステムフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is one of the most transformative technologies
of the 21st century. The extent and scope of future AI capabilities remain a
key uncertainty, with widespread disagreement on timelines and potential
impacts. As nations and technology companies race toward greater complexity and
autonomy in AI systems, there are concerns over the extent of integration and
oversight of opaque AI decision processes. This is especially true in the
subfield of machine learning (ML), where systems learn to optimize objectives
without human assistance. Objectives can be imperfectly specified or executed
in an unexpected or potentially harmful way. This becomes more concerning as
systems increase in power and autonomy, where an abrupt capability jump could
result in unexpected shifts in power dynamics or even catastrophic failures.
This study presents a hierarchical complex systems framework to model AI risk
and provide a template for alternative futures analysis. Survey data were
collected from domain experts in the public and private sectors to classify AI
impact and likelihood. The results show increased uncertainty over the powerful
AI agent scenario, confidence in multiagent environments, and increased concern
over AI alignment failures and influence-seeking behavior.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は21世紀で最も革新的な技術の一つである。
将来のAI能力の範囲と範囲は依然として重要な不確実性であり、タイムラインと潜在的な影響について広く意見が分かれている。
国家やテクノロジー企業はAIシステムの複雑さと自律性に向かって競争しているため、不透明なAI決定プロセスの統合と監視の程度に懸念がある。
これは特に機械学習(ml)のサブ分野において当てはまり、システムは人間の助けなしに目的を最適化することを学ぶ。
オブジェクトは不完全な指定や、予期しないあるいは潜在的に有害な方法で実行される。
システムがパワーと自律性が増すにつれて、突然の能力の上昇が予期せぬパワーダイナミクスの変化や壊滅的な失敗を引き起こす可能性がある。
本研究では,aiリスクをモデル化する階層的複雑システムフレームワークと,代替先物分析のためのテンプレートを提案する。
調査データは、AIの影響と可能性の分類のために、パブリックおよびプライベートセクターのドメインエキスパートから収集された。
その結果、強力なaiエージェントシナリオに対する不確実性が高まり、マルチエージェント環境への信頼が高まり、aiアライメントの失敗や影響調査行動に対する懸念が高まった。
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