Bengio、Hinton、張亞勤等AI大佬再發聯名信！AI太危險，我們需要重新定位
新智元報道
編輯：桃子
【新智元導讀】管理人工智能風險，再引AI界大佬聯手全力呼籲。
AI風險管理，再度被AI大佬提上了日程。
就在剛剛，一封由Bengio、Hinton、姚期智（Andrew Yao）、張亞勤等知名專家簽署的聯名信引起了許多人的關注。
這篇題爲「在快速發展的時代管理人工智能風險」的文章，也即將發表在arXiv上。
有網友稱，已經太晚了。
聯名信全文
2019年，GPT-2能力很有限，還無法可靠地數到10。
僅僅4年後，深度學習系統就可以編寫軟件，按需生成逼真的場景，對知識性話題提供建議，並結合語言和圖像處理來控制機器人。
隨着AI開發者擴大這些系統的規模，一些未預見的能力和行爲，會在沒有明確編程的情況下自發地出現。
AI的發展太過迅速，已經遠遠超出人們的預期。而AI進步的速度，可能會再次讓我們感到驚訝。
當前的深度學習系統仍然缺乏重要的能力，我們不知道需要多長時間才能開發它們。
然而，科技公司們正在競相開發AGI系，以匹配或超越人類在大多數認知工作方面的能力。
他們正在迅速部署更多資源，並開發新技術來提高AI的能力。
AI本身的進步也可以加速開發進，如用AI助手自動化編程和數據採集，以進一步改進AI系統。
我們沒有理由認爲，AI的進步會在達到人類智力時停止。事實上，AI已經在蛋白質摺疊或策略遊戲等細分領域超越了人類。
與人類相比，AI系統可以更快地行動，學習更多知識，並以更高的帶寬進行通信。
此外，它們可以通過使用大量的計算資源進行擴展，並且可以以數以百萬計的速度複製。
AI的進步速度足以令人震驚！科技公司擁有充足的現金儲備，可以很快將最新的訓練的模型規模擴大100-1000倍。
再加上AI研發的持續增長和自動化，我們必須認真對待AGI系統在本十年或未來十年內，在許多關鍵領域超越人類能力的可能性。
這將會發生什麼？
如果管理得當、分配公平，先進的AI系統可以幫助人類治癒疾病、提高生活水平並保護我們的生態系統。AI提供的機會是巨大的。
但是伴隨着先進的AI能力而來的是大規模的風險，目前我們無法很好地應對這些風險。
人類正在投入大量資源來使AI系統更加強大，但在安全性和減輕傷害方面的投入則要少得多。
要讓AI成爲一種社會福音，我們必須重新定位。僅僅推動AI能力的發展是不夠的。
我們已經落後於重新定位AI的進度。
我們必須提前預測AI可能造成的危害和新風險，並儘早做好防範最大風險的準備，不要等到風險出現才應對。
就拿世界氣候變化來說，等了幾十年才被承認和應對。
而對AI來說，幾十年可能太長了。
社會規模風險
AI系統可能會在越來越多的任務中迅速超越人類。
如果這些系統沒有經過仔細地設計和部署，它們就會帶來一系列社會規模的風險。
它們有可能放大社會不公正，侵蝕社會穩定，削弱我們對社會基礎現實的共同理解。
它們還可能導致大規模犯罪或恐怖活動。特別是在少數強大的參與者手中，AI可能會加劇全球不平等，或者促進自動化戰爭、定製化的大規模操縱和普遍監控。
隨着公司正在開發自主的AI，其中許多風險可能很快會被放大，併產生新的風險：這些系統可以計劃、在現實中採取行動和追求目標。
雖然當前的AI系統的自主性有限，但正在努力改變這一點例如，非自主的GPT-4模型很快就適應了瀏覽網頁，設計和執行化學實驗，並利用軟件工具，包括其他AI模型。
如果我們構建高度先進的自主AI，我們就有可能創建追求不良目標的系統。惡意行爲者可能有意植入有害目標。
此外，目前沒有人知道如何可靠地將AI行爲與複雜的價值觀聯繫起來。
即使是善意的開發人員也可能無意中構建追求非預期目標的AI系統——尤其是如果爲了贏AI競賽，他們忽視了昂貴的安全測試和人類監督。
一旦自主AI系統追求不良的目標，被惡意行爲者植入或意外植入，我們可能無法控制它們。軟件控制是一個古老且未解決的問題：計算機病毒長期以來就能繁殖並避免被檢測。
然而，AI正在黑客攻擊、社會操縱、欺騙和戰略規劃等關鍵領域取得進展。先進的自主AI系統將帶來前所未有的控制挑戰。
爲了推進不良的目標，未來的自主AI系統可以使用惡意策略——從人類那裡學習或獨立開發——作爲達到目的的手段。
AI系統可以獲得人類信任，獲得財務資源，影響關鍵決策者，並與人類參與者和其他AI系統結成聯盟。
避免人爲干預，他們可以像計算機病毒一樣在全球服務器網絡中複製它們的算法。
AI助手已經在全球範圍內共同編寫大量計算機代碼；未來的AI系統可以插入並利用安全漏洞來控制我們通信、媒體、銀行、供應鏈、政府背後的計算機系統。
在公開衝突中，AI系統可以使用生物武器。獲得這些技術的AI只會延續現有趨勢，使軍事活動、生物研究和AI開發本身自動化。
如果AI系統以足夠的技能實施這些戰略，人類將很難干預。
最後，如果人類自願讓渡影響力，AI可能不需要謀取。隨着自治AI系統在速度和成本效益上越來越勝過人類工作者，一個兩難困境出現了。
公司、政府可能被迫廣泛部署AI系統，並裁減昂貴的人工覈查AI決策的環節，否則就面臨被競爭對手超越的風險。
因此，自主AI系統可以越來越多地承擔關鍵的社會角色。
如果沒有足夠的謹慎，我們可能不可逆轉地失去對自主AI系統的控制，導致人類干預無效。
大規模網絡犯罪、社會操縱和其他突出的危害可能會迅速升級。這種不受控制的AI進步可能最終導致大規模生命和生物圈損失，以及人類邊緣化甚至滅絕。
虛假信息和算法歧視等危害今天已經很明顯了，其他危害正有萌芽的跡象。
應對正在發生的危害和預測新出現的風險至關重要。這不是一個非此即彼的問題。當前和新出現的風險通常有相似的機制、模式和解決方案。投資治理框架和AI安全將在多個方面取得成果。
一條前進路
如果今天開發出先進的自主AI系統，我們將不知道如何讓它們變得安全，也不知道如何正確測試它們的安全性。
即使我們這樣做了，政府也缺乏防止濫用和維護安全實踐的機構。
然而，這並不意味着沒有可行的前進道路。
爲了確保積極的結果，我們可以也必須在AI安全和倫理方面取得研究突破，並迅速建立有效的政府監督。
重新定位技術研發
我們需要研究突破，來解決當今在創建具有安全和道德目標的AI方面的一些技術挑戰。
其中一些挑戰不太可能通過簡單地提高AI系統的能力來解決，這包括：
- 監督和誠實：更強大的AI系統能夠更好地利用監督和測試中的弱點，比如，產生虛假但令人信服的輸出
- 魯棒性：AI系統在新情況下的行爲不可預測（在分佈轉移或對抗性輸入情況下）
- 可解釋性：AI決策是不透明的。到目前爲止，我們只能通過反覆試驗來測試大型模型。我們需要學會了解它們的內部運作
- 風險評估：前沿AI系統開發出僅在訓練期間甚至部署後才發現的不可預見的能力，需要更好的評估來檢測危險能力。
- 應對新出現的挑戰：更強大的未來AI系統可能會表現出，我們迄今爲止僅在理論模型中看到的故障模式。例如，AI系統可能會學會假裝服從，或利用我們的安全目標和關閉機制中的弱點，來推進特定目標。
鑑於利害關係，我們呼籲主要科技公司和公共投資者將至少1/3的AI研發預算，用於確保安全和合乎道德的使用，與他們爲AI能力提供的資金相當。
解決這些問題，着眼於強大的未來系統，必須成爲我們領域的核心。
緊急治理措施
我們迫切需要國家機構和國際治理來執行標準，以防止魯莽行爲和濫用。
從製藥到金融系統和核能，許多技術領域表明，社會既需要也有效地利用治理來降低風險。
然而，目前還沒有類似的AI治理框架。
沒有這些框架，公司和國家爲了獲得競爭優勢，可能會在犧牲安全性的同時提升AI能力，或者將關鍵的社會角色交給幾乎沒有人類監督的AI系統。
就像製造商將廢物排放到河流中以降低成本一樣，他們可能會試圖獲得AI發展的回報，同時讓社會來處理後果。
爲了跟上快速進展，避免僵化的法律，國家機構需要強大的技術專長和迅速行動的權威。爲了應對國際競爭動態，他們需要促成國際協議和夥伴關係的能力。
爲了保護低風險使用和學術研究，他們應該避免爲小型和可預測的AI模型設置過度的官僚障礙。
最緊迫的審查應該是前沿的AI系統：少數最強大的AI系統——在價值數十億美元的超級計算機上訓練——將具有最危險和最不可預測的能力。
爲了實現有效監管，政府迫切需要對AI發展的全面洞察。監管者應該要求模型註冊、舉報人保護、事件報告以及對模型開發和超級計算機使用的監控。
監管機構還需要在部署前訪問先進的AI系統，以評估它們的危險力，例自我複製、闖入計算機系統或使大流行病原體廣泛可獲取等等。
對於有危險力的AI系統，我們需要各種治理機制的組合與風險規模相匹配。
監管機構應制定，取決於模型能力的國家和國際安全標準。他們還應讓前沿AI開發商和所有者對其模型造成的可以合理預見和預防的傷害承擔法律責任。
這些措施可以防止傷害，並創造急需的安全投資動力。
未來能力非凡的AI系統需要進一步的措施，例如可以規避人類控制的模型。
在足夠保護措施就緒之前，政府必須準備好對其開發頒發許可，暫停開發以應對令人擔憂的能力，強制執行訪問控制，並要求對州級黑客採取強有力的信息安全措施。
爲了在法規出臺之前架起橋樑，主要AI公司應該迅速制定「如果-那麼承諾」：如果在其AI系統中發現特定的紅線能力，他們將採取具體的安全措施。這些承諾不僅要詳細還要獨立審查。
AI可能是塑造本世紀的技術。
雖然AI能力正在迅速發展，但安全和治理方面的進展卻落後了。
爲了引導AI走向積極的結果，遠離災難，我們需要重新定位。
如果我們有足夠的智慧，一條負責任的路就在那裡。
政策補充
除了以上正文內容，文中還附有政策補充的部分。
具體瞭解，請參考鏈接內容。
地址：https://managing-ai-risks.com/policy_supplement.pdf
參考資料：
https://managing-ai-risks.com/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/17fcupf/n_new_letter_from_yoshua_bengio_geoffrey_hinton/