深度学习三巨头之一Yoshua Bengio的下一步动向公开了,关于AI安全——
加入了一个名为Safeguarded AI(受保护的人工智能)的项目,担任科学总监。
据介绍,Safeguarded AI旨在:
通过结合科学的世界模型和数学证明,构建一个负责理解和降低其它AI Agent风险的AI系统。
主打的就是一个量化安全保障。
该项目由英国高级研究与发明局(ARIA)提供支持,据说未来ARIA将投入共5900万英镑(约合RMB5.37亿)。
Bengio表示:
如果你计划部署某种技术,鉴于AI行为异常或误用可能带来非常严重的后果,你需要提出充分的理由,最好能提供强有力的数学保证,确保你的AI系统将正常运作。
“受保护的AI”
Safeguarded AI项目被划分为三个技术领域,每个领域都有特定的目标和预算:
- 支架(Scaffolding),构建一个可扩展、可互操作的语言和平台,用于维护现实世界模型/规范并检查证明文件。
- 机器学习(Machine Learning),使用前沿AI帮助领域专家构建一流的复杂现实世界动力学的数学模型,并利用前沿AI训练自主系统。
- 应用(Applications),在关键的网络-物理操作环境中部署一个由“把关AI”保护的自主AI系统,通过量化的安全保障释放重要的经济价值。
官方表示,Bengio加入后将特别关注TA3和TA2,在整个计划中提供科学战略建议。
ARIA还计划投入1800万英镑(约合RMB1.64亿)成立一个非营利组织,领导TA2的研发工作。
Safeguarded AI项目总监是前Twitter高级软件工程师David “davidad” Dalrymple,去年9月份加入ARIA。
对于Bengio的到来,Dalrymple还在X(原推特)上传了俩人的合照:
关于“构建一个负责理解和降低其它AI Agent风险的AI系统”的具体方法,David “davidad” Dalrymple、Yoshua Bengio等人写了份文件。
其中提出了一套称为“Guaranteed Safe AI(保证安全的AI)”的模式,主要是通过三个核心相互作用量化AI系统的安全保障:
- 世界模型,提供数学描述,阐述AI系统如何影响外部世界,并妥善处理贝叶斯和奈特不确定性
- 安全规范,定义哪些效果是可接受的数学描述
- 验证器,提供证明AI符合安全规范的可审计证书
他们还为创建世界模型的策略,划分了L0-L5安全等级:
- Level 0:没有明确的世界模型。关于世界的假设隐含在AI系统的训练数据和实现细节中。
- Level 1:使用经过训练的黑盒世界模拟器作为世界模型。
- Level 2:使用机器学习生成的概率因果模型的生成模型,可以通过检查它是否为特定的人类制作的模型(例如科学文献中提出的模型)分配足够的可信度来进行测试。
- Level 3:使用(一个或多个)概率因果模型(或它们的分布),可能在机器学习的帮助下生成,这些模型经过人类领域专家的全面审核。
- Level 4:使用关于真实世界现象的世界模型,这些模型被正式验证为基本物理定律的合理抽象。
- Level 5:不依赖具体的世界模型,而是使用覆盖所有可能世界的全局性安全规范。
“AI风险”备受学术圈关注
“AI风险”一直是行业大佬们关注的焦点话题之一。
Hinton离职谷歌,就是为了自由地讨论AI风险问题。
之前,更是有吴恩达、Hinton、LeCun、哈萨比斯等AI巨佬们线上“对喷”的大型场面。
吴恩达曾表示:
对AI的最大担忧其实是,AI风险被过度鼓吹,导致开源和创新被严苛规定所压制。
某些人传播(AI灭绝人类的)恐惧,只是为了搞钱。
DeepMind CEO哈萨比斯则认为:
这不是恐吓。AGI的风险如果不从现在就开始讨论,后果可能会很严重。
我不认为我们会想在危险爆发之前才开始做防范。
Bengio之前还和Hinton、姚期智、张亚勤等人工智能大拿,发表了一封公开信《在快速进步的时代管理人工智能风险(Managing AI RIsks in an Era of Rapid Progress)》。
其中就指出人类必须认真对待AGI在这10年或下一个10年内在许多关键领域超越人类能力的可能。建议监管机构应该对AI发展全面洞察,尤其警惕那些在价值数十亿美元的超级计算机上训练出来的大模型。
就在一个月前,Bengio还以“Reasoning through arguments against taking AI safety seriously(回应反对认真对待AI安全的观点)”为题写了一篇文章,其中分享了他的最新想法,感兴趣的家人可以康康~
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