論文の概要: Defending Compute Thresholds Against Legal Loopholes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00003v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 12:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 06:44:32.247417
• Title: Defending Compute Thresholds Against Legal Loopholes
• Title（参考訳）: 法的な抜け穴に対するコンピュータの留意点
• Authors: Matteo Pistillo, Pablo Villalobos,
• Abstract要約: 既存のAIに関する法的フレームワークは、潜在的に危険なAIモデルを特定するプロキシとして、計算しきい値のトレーニングに依存している。 モデル能力の保存や増大を図りながら、トレーニング計算の使用量を減らし得る強化手法について検討する。 これらの能力向上と計算省力化技術は、既存のトレーニング計算しきい値の法的な抜け穴となる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7234862895932991
• License:
• Abstract: Existing legal frameworks on AI rely on training compute thresholds as a proxy to identify potentially-dangerous AI models and trigger increased regulatory attention. In the United States, Section 4.2(a) of Executive Order 14110 instructs the Secretary of Commerce to require extensive reporting from developers of AI models above a certain training compute threshold. In the European Union, Article 51 of the AI Act establishes a presumption that AI models above a certain compute threshold have high impact capabilities and hence pose systemic risk, thus subjecting their developers to several obligations including capability evaluations, reporting, and incident monitoring. In this paper, we examine some enhancement techniques that are capable of decreasing training compute usage while preserving, or even increasing, model capabilities. Since training compute thresholds rely on training compute as a metric and trigger for increased regulatory attention, these capability-enhancing and compute-saving techniques could constitute a legal loophole to existing training compute thresholds. In particular, we concentrate on four illustrative techniques (fine-tuning, model reuse, model expansion, and above compute-optimal inference compute) with the goal of furthering the conversation about their implications on training compute thresholds as a legal mechanism and advancing policy recommendations that could address the relevant legal loopholes.
• Abstract（参考訳）: 既存のAIに関する法的フレームワークは、潜在的に危険なAIモデルを特定し、規制の注意を喚起するためのプロキシとして、計算しきい値のトレーニングに依存している。 アメリカ合衆国では、14110年執行令第4.2(a)節は、商務省に対し、ある訓練計算しきい値を超えるAIモデルの開発者からの広範な報告を要求するよう指示している。 欧州連合において、AI法第51条は、ある計算しきい値を超えるAIモデルは高い影響能力を持ち、従ってシステム的リスクを生じさせると仮定し、開発者に対して能力評価、報告、インシデント監視を含むいくつかの義務を負わせる。 本稿では,モデル能力の維持や向上を図りながら,トレーニング計算使用量を削減できる拡張手法について検討する。 トレーニング計算しきい値は、トレーニング計算をメートル法として依存し、規制の注意を増す引き金となるため、これらの能力向上と計算節約技術は、既存のトレーニング計算しきい値の法的な抜け穴となる可能性がある。 特に、我々は、計算しきい値の法的なメカニズムとしてのトレーニングと、関連する法的な抜け穴に対処可能な政策推奨の推進に関する議論をさらに進めることを目的として、4つの図解的手法(ファインチューニング、モデル再利用、モデル拡張、上記の計算最適推論計算)に集中する。

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