«`html
Многогранный подход к управлению ИИ: пересмотр порогов вычислений
По мере того, как системы искусственного интеллекта становятся более продвинутыми, обеспечение их безопасного и этичного внедрения становится критической проблемой для исследователей и законодателей. Одной из насущных проблем в управлении ИИ является управление рисками, связанными с все более мощными системами ИИ. Эти риски включают потенциальное злоупотребление, этические вопросы и непредвиденные последствия, которые могут возникнуть из-за растущих возможностей ИИ. Законодатели исследуют различные стратегии для смягчения этих рисков, но вызов заключается в точном прогнозировании и контроле потенциального вреда, который могут причинить системы ИИ при их масштабировании.
Решение
Вместо того чтобы полагаться исключительно на пороги вычислительной мощности, предлагается более нюансированный подход к управлению ИИ, который учитывает несколько факторов, влияющих на профиль риска ИИ. Это включает лучшее определение FLOP в качестве метрики, рассмотрение дополнительных измерений производительности и риска ИИ, а также внедрение адаптивных порогов, которые адаптируются к развивающемуся ландшафту возможностей ИИ. Рекомендуется улучшить прозрачность и стандартизацию отчетности о рисках ИИ и выровнять практики управления с фактической производительностью и потенциальными вредными последствиями систем ИИ.
Значение
Исследование подчеркивает, что фиксированные пороги вычислительной мощности часто упускают значительные риски, связанные с более маленькими, высокооптимизированными моделями ИИ. Эмпирические данные показывают, что многие текущие политики должны учитывать быстрые достижения и техники оптимизации, которые могут сделать более маленькие модели такими же способными и рискованными, как более крупные. Это свидетельствует о том, что пороги вычислительной мощности, в настоящее время применяемые, являются ненадежными предсказателями рисков ИИ и требуют существенной переработки для повышения эффективности.
Заключение
Исследование подчеркивает недостаточность порогов вычислительной мощности в качестве самостоятельного инструмента управления ИИ. Проблема заключается в непредсказуемых связях между вычислениями и рисками, что требует более гибкого и обоснованного подхода к регулированию. Предлагаемое решение включает переход к динамическим порогам и многофакторной оценке рисков, которые могут лучше предвидеть и смягчать риски, связанные с продвинутыми системами ИИ.
Подробнее о статье вы можете узнать здесь.
Авторы исследования: Cohere AI
Подписывайтесь на наш Twitter и присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Находите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Используйте AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab здесь.
«`
