論文の概要: Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06624v1
- Date: Fri, 10 May 2024 17:38:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 15:08:38.945566
- Title: Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems
- Title(参考訳): 安全なAIの保証に向けて:ロバストで信頼性の高いAIシステムを保証するフレームワーク
- Authors: David "davidad" Dalrymple, Joar Skalse, Yoshua Bengio, Stuart Russell, Max Tegmark, Sanjit Seshia, Steve Omohundro, Christian Szegedy, Ben Goldhaber, Nora Ammann, Alessandro Abate, Joe Halpern, Clark Barrett, Ding Zhao, Tan Zhi-Xuan, Jeannette Wing, Joshua Tenenbaum,
- Abstract要約: 我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 88.80306881112313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ensuring that AI systems reliably and robustly avoid harmful or dangerous behaviours is a crucial challenge, especially for AI systems with a high degree of autonomy and general intelligence, or systems used in safety-critical contexts. In this paper, we will introduce and define a family of approaches to AI safety, which we will refer to as guaranteed safe (GS) AI. The core feature of these approaches is that they aim to produce AI systems which are equipped with high-assurance quantitative safety guarantees. This is achieved by the interplay of three core components: a world model (which provides a mathematical description of how the AI system affects the outside world), a safety specification (which is a mathematical description of what effects are acceptable), and a verifier (which provides an auditable proof certificate that the AI satisfies the safety specification relative to the world model). We outline a number of approaches for creating each of these three core components, describe the main technical challenges, and suggest a number of potential solutions to them. We also argue for the necessity of this approach to AI safety, and for the inadequacy of the main alternative approaches.
- Abstract(参考訳): AIシステムは、特に高度な自律性と汎用性を持つAIシステムや、安全クリティカルなコンテキストで使用されるシステムにとって、安全で堅牢に有害な行動や危険な行動を避けることが重要な課題である。
本稿では、安全保証(GS)AIとして言及する、AI安全性に対するアプローチのファミリーを紹介し、定義する。
これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。
これは、世界モデル(AIシステムが外界にどう影響するかを数学的に記述する)、安全仕様(どのような効果が受け入れられるかを数学的に記述する)、検証(AIが世界モデルに対して安全仕様を満足する監査可能な証明証明書を提供する)の3つのコアコンポーネントの相互作用によって達成される。
これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
また、AIの安全性に対するこのアプローチの必要性や、主要な代替アプローチの不十分さについても議論しています。
関連論文リスト
- AI Safety for Everyone [3.440579243843689]
AIの安全性に関する最近の議論と研究は、AIの安全性と高度なAIシステムからの現実的リスクとの深いつながりを強調している。
このフレーミングは、AIの安全性にコミットしているが、異なる角度から分野にアプローチする研究者や実践者を排除する可能性がある。
私たちは、現在のAIシステムに対する即時的で実践的な懸念に対処する、数多くの具体的な安全作業を見つけました。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-13T13:04:59Z) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T03:59:10Z) - Landscape of AI safety concerns -- A methodology to support safety assurance for AI-based autonomous systems [0.0]
AIは重要な技術として登場し、さまざまなアプリケーションにまたがる進歩を加速している。
AIコンポーネントを組み込んだシステムの安全性を確保するという課題は、極めて重要である。
本稿では,AIシステムにおける安全保証事例作成を支援する新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T16:38:16Z) - Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.80919781981027]
信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。
私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-25T07:53:32Z) - Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations [15.946242944119385]
AI安全性は、AIシステムの安全な採用とデプロイにおいて重要な領域である。
私たちの目標は、AI安全研究の進歩を促進し、究極的には、デジタルトランスフォーメーションに対する人々の信頼を高めることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-23T09:33:48Z) - EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:19:37Z) - Safetywashing: Do AI Safety Benchmarks Actually Measure Safety Progress? [59.96471873997733]
我々は、より有意義な安全指標を開発するための実証的な基盤を提案し、機械学習研究の文脈でAIの安全性を定義する。
我々は、AI安全研究のためのより厳格なフレームワークを提供し、安全性評価の科学を前進させ、測定可能な進歩への道筋を明らかにすることを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-31T17:59:24Z) - AI Risk Management Should Incorporate Both Safety and Security [185.68738503122114]
AIリスクマネジメントの利害関係者は、安全とセキュリティの間のニュアンス、シナジー、相互作用を意識すべきである、と私たちは主張する。
我々は、AIの安全性とAIのセキュリティの違いと相互作用を明らかにするために、統一された参照フレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T21:00:47Z) - Safe AI -- How is this Possible? [0.45687771576879593]
従来の安全エンジニアリングは、決定論的で非進化的なシステムが、明確に定義されたコンテキストで運用されるものから、予測不可能な操作コンテキストで機能する自律的で学習可能なAIシステムへと、転換点に近づいている。
我々は、安全AIの基本的な課題を概説し、AIシステムの安全な振る舞いにおいて、不確実性を最小化し、信頼性を高め、許容レベルまで、厳格なエンジニアリングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T16:32:35Z) - AAAI FSS-19: Human-Centered AI: Trustworthiness of AI Models and Data
Proceedings [8.445274192818825]
予測モデルは不確実性を認識し、信頼できる予測をもたらすことが不可欠である。
このシンポジウムの焦点は、データ品質と技術的堅牢性と安全性を改善するAIシステムであった。
広く定義された領域からの提出はまた、説明可能なモデル、人間の信頼、AIの倫理的側面といった要求に対処するアプローチについても論じた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-15T15:30:29Z)
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。