Использование фреймворков безопасности ИИ для повышения эффективности и надежности AI
Значимость фреймворков безопасности ИИ
Фреймворки безопасности ИИ становятся важными политиками управления рисками для компаний, занимающихся разработкой передовых систем ИИ. Они направлены на решение катастрофических рисков, связанных с ИИ, включая угрозы от химического или биологического оружия, кибератаки и потерю контроля. Главное препятствие заключается в определении «приемлемого» уровня риска, поскольку в настоящее время нет универсального стандарта. Каждый разработчик ИИ должен установить свой порог, создавая разнообразный ландшафт подходов к безопасности. Это отсутствие стандартизации создает значительные проблемы в обеспечении последовательного и всестороннего управления рисками в индустрии ИИ.
Оценка и рекомендации фреймворков безопасности ИИ
Существующие исследования по фреймворкам безопасности ИИ ограничены в связи с их недавним появлением. Четыре основных области научных исследований были разработаны: существующие фреймворки безопасности, рекомендации по фреймворкам безопасности, обзоры существующих фреймворков и критерии оценки. Несколько ведущих компаний в области ИИ, включая Anthropic, OpenAI, Google DeepMind и Magic, опубликовали свои фреймворки безопасности. Эти фреймворки, такие как политика ответственного масштабирования Anthropic и фреймворк готовности OpenAI, представляют собой первые конкретные попытки реализации комплексных стратегий управления рисками для передовых систем ИИ.
Рекомендации и методы оценки
Рекомендации по фреймворкам безопасности исходят из различных источников, включая организации, такие как METR, и правительственные органы, например, Департамент по науке, инновациям и технологиям Великобритании. Эти рекомендации определяют ключевые компоненты и практики, которые должны быть включены в эффективные фреймворки безопасности.
Центр по управлению ИИ проводит исследования с целью разработки эффективных критериев оценки для фреймворков безопасности ИИ, что является ключевым для нескольких причин. Во-первых, это помогает выявить недостатки существующих фреймворков, позволяя компаниям вносить необходимые улучшения по мере развития систем ИИ и увеличения рисков. Такой подход схож с пэер-ревью в научных исследованиях, способствуя непрерывному совершенствованию стандартов безопасности.
