De noodzaak van een vroegtijdig waarschuwingssysteem

Naarmate AI-modellen steeds capabeler worden, groeit de behoefte aan een vroegtijdig waarschuwingssysteem om potentiële risico’s te identificeren die gepaard gaan met hun ontwikkeling. Het artikel betoogt dat de evaluatie van AI-modellen moet worden uitgebreid om de mogelijkheid van extreme risico’s van nieuwe mogelijkheden op te nemen. De auteurs stellen een raamwerk voor om algemene modellen te evalueren tegen nieuwe bedreigingen, dat de volgende componenten omvat:

• Modelmogelijkheden: Het raamwerk evalueert de mogelijkheden van het model en identificeert potentiële risico’s die gepaard gaan met de ontwikkeling ervan.
• Modeluitlijning: Het raamwerk evalueert de uitlijning van het model met menselijke waarden en doelen.
• Modelrobustheid: Het raamwerk evalueert de robuustheid van het model tegen aanvallen en andere vormen van manipulatie.

Het voorgestelde raamwerk

Het voorgestelde raamwerk is ontworpen om algemene modellen te evalueren tegen nieuwe bedreigingen. Het raamwerk omvat de volgende componenten:

Modelmogelijkheden

De evaluatie van modelmogelijkheden omvat het identificeren van potentiële risico’s die gepaard gaan met de ontwikkeling van het model. De auteurs stellen de volgende stappen voor om modelmogelijkheden te evalueren:

• Identificeer nieuwe mogelijkheden: De eerste stap is het identificeren van nieuwe mogelijkheden die een risico kunnen vormen. Dit omvat het identificeren van mogelijkheden die niet aanwezig zijn in bestaande modellen.
• Evalueer nieuwe mogelijkheden: De tweede stap is het evalueren van de potentiële risico’s die gepaard gaan met de nieuwe mogelijkheden. Dit omvat het beoordelen van de mogelijke impact van de mogelijkheden op de samenleving en het milieu.
• Ontwikkel tegenmaatregelen: De laatste stap is het ontwikkelen van tegenmaatregelen om de risico’s die gepaard gaan met de nieuwe mogelijkheden te verminderen.

Modeluitlijning

De evaluatie van modeluitlijning omvat het beoordelen van de uitlijning van het model met menselijke waarden en doelen. De auteurs stellen de volgende stappen voor om modeluitlijning te evalueren:

• Identificeer menselijke waarden en doelen: De eerste stap is het identificeren van de menselijke waarden en doelen waarmee het model moet worden uitgelijnd.
• Evalueer modeluitlijning: De tweede stap is het evalueren van de uitlijning van het model met menselijke waarden en doelen. Dit omvat het beoordelen van het vermogen van het model om de gewenste resultaten te bereiken.
• Ontwikkel uitlijningsmechanismen: De laatste stap is het ontwikkelen van uitlijningsmechanismen om ervoor te zorgen dat het model uitgelijnd blijft met menselijke waarden en doelen.

Modelrobustheid

De evaluatie van modelrobustheid omvat het beoordelen van de robuustheid van het model tegen aanvallen en andere vormen van manipulatie. De auteurs stellen de volgende stappen voor om modelrobuustheid te evalueren:

• Identificeer bedreigingsmodellen: De eerste stap is het identificeren van de bedreigingsmodellen waartegen het model robuust moet zijn. Dit omvat het identificeren van de soorten aanvallen waarvoor het model kwetsbaar kan zijn.
• Evalueer modelrobuustheid: De tweede stap is het evalueren van de robuustheid van het model tegen de geïdentificeerde bedreigingsmodellen. Dit omvat het beoordelen van het vermogen van het model om aanvallen te weerstaan.
• Ontwikkel robuuste mechanismen: De laatste stap is het ontwikkelen van robuuste mechanismen om ervoor te zorgen dat het model veilig blijft tegen aanvallen.

Conclusie

Het voorgestelde raamwerk biedt een uitgebreide benadering voor het evalueren van algemene modellen tegen nieuwe bedreigingen. Het raamwerk omvat componenten voor het evalueren van modelmogelijkheden, modeluitlijning en modelrobustheid. De auteurs betogen dat de evaluatie van AI-modellen moet worden uitgebreid om de mogelijkheid van extreme risico’s van nieuwe mogelijkheden op te nemen. Het voorgestelde raamwerk biedt een startpunt voor het ontwikkelen van een vroegtijdig waarschuwingssysteem om potentiële risico’s te identificeren die gepaard gaan met de ontwikkeling van AI-modellen.Links:

1. https://www.deepmind.com/blog/an-early-warning-system-for-novel-ai-risks
2. https://www.theverge.com/2023/5/24/23735850/google-deepmind-ai-flamingo-language-model-descriptions-youtube-shorts
3. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/NL/TXT/HTML/?from=EN&uri=CELEX%3A52021PC0206
4. https://ramaonhealthcare.com/read-the-internal-memo-alphabet-sent-in-