論文の概要: Managing extreme AI risks amid rapid progress
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17688v3
- Date: Wed, 22 May 2024 16:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 20:23:38.110607
- Title: Managing extreme AI risks amid rapid progress
- Title（参考訳）: 急激な進展でAIのリスクを極端に管理する
- Authors: Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Andrew Yao, Dawn Song, Pieter Abbeel, Trevor Darrell, Yuval Noah Harari, Ya-Qin Zhang, Lan Xue, Shai Shalev-Shwartz, Gillian Hadfield, Jeff Clune, Tegan Maharaj, Frank Hutter, Atılım Güneş Baydin, Sheila McIlraith, Qiqi Gao, Ashwin Acharya, David Krueger, Anca Dragan, Philip Torr, Stuart Russell, Daniel Kahneman, Jan Brauner, Sören Mindermann,
- Abstract要約: 我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。
このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 171.05448842016125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) is progressing rapidly, and companies are shifting their focus to developing generalist AI systems that can autonomously act and pursue goals. Increases in capabilities and autonomy may soon massively amplify AI's impact, with risks that include large-scale social harms, malicious uses, and an irreversible loss of human control over autonomous AI systems. Although researchers have warned of extreme risks from AI, there is a lack of consensus about how exactly such risks arise, and how to manage them. Society's response, despite promising first steps, is incommensurate with the possibility of rapid, transformative progress that is expected by many experts. AI safety research is lagging. Present governance initiatives lack the mechanisms and institutions to prevent misuse and recklessness, and barely address autonomous systems. In this short consensus paper, we describe extreme risks from upcoming, advanced AI systems. Drawing on lessons learned from other safety-critical technologies, we then outline a comprehensive plan combining technical research and development with proactive, adaptive governance mechanisms for a more commensurate preparation.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は急速に進歩しており、企業は自律的に行動し、目標を追求できる汎用AIシステムの開発に焦点を移している。
能力と自律性の向上は、すぐにAIの影響を大幅に増幅する可能性がある。大規模な社会的損害、悪意のある使用、自律AIシステムに対する人間のコントロールの不可逆的な喪失を含むリスクがある。
研究者たちは、AIからの極端なリスクについて警告してきたが、そのようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意が得られていない。
社会の反応は、有望な第一歩にもかかわらず、多くの専門家が期待する急激で変革的な進歩の可能性に不一致である。
AIの安全性研究は遅れている。
現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
この短いコンセンサス論文では、今後の高度なAIシステムによる極端なリスクについて述べる。
他の安全クリティカルな技術から学んだ教訓に基づいて、我々は、より包括的な準備のために、技術研究と開発を積極的に適応的なガバナンスメカニズムと組み合わせた包括的な計画を概説する。
関連論文リスト
- Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。
AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。
メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Societal Adaptation to Advanced AI [1.2607853680700076]
先進的なAIシステムからリスクを管理する既存の戦略は、AIシステムの開発方法と拡散方法に影響を与えることに集中することが多い。
我々は、先進的なAIへの社会適応の増大という補完的なアプローチを奨励する。
我々は、AIシステムの潜在的に有害な使用を回避し、防御し、治療する適応的介入を特定するのに役立つ概念的枠組みを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:52:12Z) - Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [64.86989162783648]
Generative AI(Gen AI)の応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。
こうした地震の変化の可能性は、この技術の潜在的なリスクについて活発に議論を巻き起こし、より厳格な規制を要求した。
この規制は、オープンソースの生成AIの誕生する分野を危険にさらす可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-14T13:37:36Z) - A Red Teaming Framework for Securing AI in Maritime Autonomous Systems [0.0]
海上自律システムのAIセキュリティを評価するための,最初のレッドチームフレームワークを提案する。
このフレームワークはマルチパートのチェックリストであり、異なるシステムや要件に合わせて調整できる。
私たちはこのフレームワークが、現実の海上自律システムAI内の多数の脆弱性を明らかにするために、レッドチームにとって非常に効果的であることを実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T14:59:07Z) - 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) - AI Maintenance: A Robustness Perspective [91.28724422822003]
我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。
本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。
我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:02:38Z) - A Brief Overview of AI Governance for Responsible Machine Learning
Systems [3.222802562733787]
このポジションペーパーは、AIの責任ある使用を監督するように設計されたフレームワークである、AIガバナンスの簡単な紹介を提案する。
AIの確率的性質のため、それに関連するリスクは従来の技術よりもはるかに大きい。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-21T23:48:51Z) - Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control [0.0]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-06T15:46:02Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
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。