Anthropic zwraca uwagę na potencjalne ryzyko związane z systemami AI i apeluje o przemyślane regulacje, aby zapobiec możliwym katastrofom. Organizacja twierdzi, że ukierunkowane przepisy są kluczowe do wykorzystania korzyści płynących z AI przy jednoczesnym ograniczaniu zagrożeń.
W miarę rozwoju systemów AI w obszarach takich jak matematyka, rozumowanie czy kodowanie, wzrasta ich potencjalne niebezpieczeństwo – szczególnie w kontekście cyberbezpieczeństwa oraz dziedzin biologicznych i chemicznych.
Anthropic ostrzega, że kolejne 18 miesięcy będzie kluczowe dla działań ustawodawców, gdyż okno na proaktywne zapobieganie się zawęża. Jak podkreśla zespół Frontier Red Team z Anthropic, obecne modele AI już teraz mogą wspomagać działania cyberprzestępcze, a przyszłe modele będą jeszcze skuteczniejsze.
Szczególne obawy dotyczą możliwości wykorzystywania AI do pogłębiania zagrożeń chemicznych, biologicznych, radiologicznych i nuklearnych (CBRN). Brytyjski Instytut Bezpieczeństwa AI wykazał, że niektóre modele AI są już na poziomie wiedzy doktorantów w udzielaniu odpowiedzi na pytania z zakresu nauk ścisłych.
Aby przeciwdziałać tym zagrożeniom, Anthropic przedstawiło we wrześniu 2023 swoją Politykę Odpowiedzialnego Rozwoju (RSP), która nakłada zwiększone wymogi bezpieczeństwa i ochrony, dostosowane do stopnia zaawansowania systemów AI.
RSP to adaptacyjna i iteracyjna struktura, która poprzez regularne oceny modeli AI pozwala na bieżąco dostosowywać protokoły bezpieczeństwa. Anthropic zapewnia, że angażuje się w utrzymanie wysokiego poziomu bezpieczeństwa, rozwijając zespoły ds. bezpieczeństwa, interpretowalności i zaufania, aby sprostać standardom RSP.
Anthropic uważa, że przyjęcie podobnych zasad przez branżę AI, choć dobrowolne, jest kluczowe w zarządzaniu ryzykiem.
Przejrzyste i skuteczne regulacje są niezbędne, aby społeczeństwo miało pewność, że firmy AI dotrzymują obietnic bezpieczeństwa. Ramy regulacyjne powinny być jednak przemyślane i nie obciążać branży nadmiernymi wymogami.
Anthropic proponuje przepisy, które będą jasne, ukierunkowane i elastyczne, aby nadążać za dynamicznym rozwojem technologii, co ma na celu równowagę między ograniczaniem ryzyka a wspieraniem innowacji.
W Stanach Zjednoczonych Anthropic sugeruje, że legislacja federalna mogłaby ostatecznie rozwiązać kwestie regulacyjne związane z ryzykiem AI — choć możliwe, że inicjatywy stanowe będą musiały wkroczyć, jeśli rząd federalny będzie zwlekać. Międzynarodowe ramy prawne powinny umożliwiać standaryzację i wzajemne uznawanie, aby wspierać globalne podejście do bezpieczeństwa AI i zminimalizować koszty przestrzegania przepisów na różnych rynkach.
Anthropic odnosi się również do sceptycyzmu wobec narzucania przepisów, podkreślając, że zbyt szerokie regulacje oparte na przypadkach użycia byłyby niewydajne dla ogólnych systemów AI, które mają szerokie zastosowanie. Zamiast tego, regulacje powinny koncentrować się na podstawowych właściwościach i środkach bezpieczeństwa modeli AI.
Pomimo szerokiego zasięgu, Anthropic przyznaje, że niektóre zagrożenia, takie jak deepfake, nie są obecnie głównym celem ich propozycji, ponieważ inne inicjatywy już się nimi zajmują.
Anthropic ostatecznie podkreśla, że regulacje powinny wspierać innowacje, a nie je tłumić. Początkowy koszt zgodności można zmniejszyć poprzez elastyczne i przemyślane testy bezpieczeństwa. Dobrze zaprojektowane przepisy mogą zabezpieczać interesy zarówno państwowe, jak i prywatne, chroniąc własność intelektualną przed zagrożeniami wewnętrznymi i zewnętrznymi.
Poprzez skupienie się na mierzalnych ryzykach, Anthropic dąży do stworzenia środowiska regulacyjnego, które nie faworyzuje ani nie uprzedza się do modeli otwarto- czy zamkniętoźródłowych. Celem jest zarządzanie ryzykiem związanym z najnowszymi modelami AI przy zastosowaniu rygorystycznych, lecz elastycznych regulacji.
W miarę rozwoju systemów AI w obszarach takich jak matematyka, rozumowanie czy kodowanie, wzrasta ich potencjalne niebezpieczeństwo – szczególnie w kontekście cyberbezpieczeństwa oraz dziedzin biologicznych i chemicznych.
Anthropic ostrzega, że kolejne 18 miesięcy będzie kluczowe dla działań ustawodawców, gdyż okno na proaktywne zapobieganie się zawęża. Jak podkreśla zespół Frontier Red Team z Anthropic, obecne modele AI już teraz mogą wspomagać działania cyberprzestępcze, a przyszłe modele będą jeszcze skuteczniejsze.
Szczególne obawy dotyczą możliwości wykorzystywania AI do pogłębiania zagrożeń chemicznych, biologicznych, radiologicznych i nuklearnych (CBRN). Brytyjski Instytut Bezpieczeństwa AI wykazał, że niektóre modele AI są już na poziomie wiedzy doktorantów w udzielaniu odpowiedzi na pytania z zakresu nauk ścisłych.
Aby przeciwdziałać tym zagrożeniom, Anthropic przedstawiło we wrześniu 2023 swoją Politykę Odpowiedzialnego Rozwoju (RSP), która nakłada zwiększone wymogi bezpieczeństwa i ochrony, dostosowane do stopnia zaawansowania systemów AI.
RSP to adaptacyjna i iteracyjna struktura, która poprzez regularne oceny modeli AI pozwala na bieżąco dostosowywać protokoły bezpieczeństwa. Anthropic zapewnia, że angażuje się w utrzymanie wysokiego poziomu bezpieczeństwa, rozwijając zespoły ds. bezpieczeństwa, interpretowalności i zaufania, aby sprostać standardom RSP.
Anthropic uważa, że przyjęcie podobnych zasad przez branżę AI, choć dobrowolne, jest kluczowe w zarządzaniu ryzykiem.
Przejrzyste i skuteczne regulacje są niezbędne, aby społeczeństwo miało pewność, że firmy AI dotrzymują obietnic bezpieczeństwa. Ramy regulacyjne powinny być jednak przemyślane i nie obciążać branży nadmiernymi wymogami.
Anthropic proponuje przepisy, które będą jasne, ukierunkowane i elastyczne, aby nadążać za dynamicznym rozwojem technologii, co ma na celu równowagę między ograniczaniem ryzyka a wspieraniem innowacji.
W Stanach Zjednoczonych Anthropic sugeruje, że legislacja federalna mogłaby ostatecznie rozwiązać kwestie regulacyjne związane z ryzykiem AI — choć możliwe, że inicjatywy stanowe będą musiały wkroczyć, jeśli rząd federalny będzie zwlekać. Międzynarodowe ramy prawne powinny umożliwiać standaryzację i wzajemne uznawanie, aby wspierać globalne podejście do bezpieczeństwa AI i zminimalizować koszty przestrzegania przepisów na różnych rynkach.
Anthropic odnosi się również do sceptycyzmu wobec narzucania przepisów, podkreślając, że zbyt szerokie regulacje oparte na przypadkach użycia byłyby niewydajne dla ogólnych systemów AI, które mają szerokie zastosowanie. Zamiast tego, regulacje powinny koncentrować się na podstawowych właściwościach i środkach bezpieczeństwa modeli AI.
Pomimo szerokiego zasięgu, Anthropic przyznaje, że niektóre zagrożenia, takie jak deepfake, nie są obecnie głównym celem ich propozycji, ponieważ inne inicjatywy już się nimi zajmują.
Anthropic ostatecznie podkreśla, że regulacje powinny wspierać innowacje, a nie je tłumić. Początkowy koszt zgodności można zmniejszyć poprzez elastyczne i przemyślane testy bezpieczeństwa. Dobrze zaprojektowane przepisy mogą zabezpieczać interesy zarówno państwowe, jak i prywatne, chroniąc własność intelektualną przed zagrożeniami wewnętrznymi i zewnętrznymi.
Poprzez skupienie się na mierzalnych ryzykach, Anthropic dąży do stworzenia środowiska regulacyjnego, które nie faworyzuje ani nie uprzedza się do modeli otwarto- czy zamkniętoźródłowych. Celem jest zarządzanie ryzykiem związanym z najnowszymi modelami AI przy zastosowaniu rygorystycznych, lecz elastycznych regulacji.