‘S Werelds krachtigste toekomstige AI -systemen zullen waarschijnlijk eerst worden ingezet internachter de gesloten deuren van de bedrijven die ze creëren.
Deze interne implementatie houdt een enorm potentieel – stel je voor dat AI het wetenschappelijk onderzoek van wetenschappelijk versnellen of complexe operaties drastisch versnelt. Maar het heeft ook belangrijke, potentieel ongekende risico’s, waaronder het verliezen van controle over krachtige systemen of het mogelijk maken van gevaarlijke machtsconcentraties, allemaal voordat deze systemen ooit openbaar worden vrijgegeven. Inzicht in en aanpakken van het bestuur van interne AI -implementatie is daarom niet alleen belangrijk, het wordt dringend.
Dit artikel zal ingaan op wat interne AI -implementatie betekent, waarom het onmiddellijke aandacht vereist, de unieke kenmerken en risico’s die betrokken zijn, en potentiële oplossingen onderzoeken die door de onderzoekers worden voorgesteld om ervoor te zorgen dat deze krachtige tools vanaf het begin worden ontwikkeld en op verantwoorde manier worden gebruikt.
Wat is “interne implementatie” en waarom zouden we er nu om geven?
Simpel gezegd, interne implementatie verwijst naar wanneer een AI -bedrijf een AI -systeem beschikbaar maakt voor toegang en gebruik exclusief binnen haar eigen organisatie. Het wordt niet vrijgegeven aan het publiek, klanten of externe partners. Zie het als het bedrijf dat zijn eigen meest geavanceerde tools voor zijn eigen doeleinden gebruikt.
De primaire zorg gaat niet over eenvoudige interne software zoals planningstools. De focus ligt vierkant op zeer geavanceerde toekomstige AI -systemen – vaak genoemd “Frontier AI”. Dit zijn modellen bij het absolute snijvlak van capaciteiten, de onderzoekers geloven dat dit binnenkort brede menselijke cognitieve vaardigheden zou kunnen bereiken of zelfs kunnen overtreffen. Veel toonaangevende laboratoria geven expliciet aan dat hun doel is om te creëren “Kunstmatige algemene intelligentie” (AGI) – AI -systemen die over het algemeen slimmer zijn dan mensen over een breed scala aan taken.
Het onderzoekspaper beweert dat het venster voor het opzetten van governance voor interne implementatie snel sluit vanwege verschillende convergerende factoren:
- Economische bestuurder: Er is een enorme stimulans voor bedrijven om hun beste interne AI te gebruiken om complexe, hoogwaardige taken te automatiseren-vooral AI Research and Development (AI R&D) zelf. Het gebruik van AI om de volgende generatie AI te helpen ontwerpen, trainen en verbeteren, creëert een krachtige feedbacklus, waardoor de voortgang mogelijk exponentieel wordt versneld. Dit leidt tot een “Winnaar neemt alles” Dynamisch, waar het bedrijf het verst vooruit kan komen, kan nog verder wegtrekken.
- Strategische bestuurder: In dit competitieve landschap kunnen bedrijven ervoor kiezen om hun meest capabele modellen intern te houden om een strategisch voordeel te behouden ten opzichte van rivalen, in plaats van ze publiekelijk of via API’s vrij te geven waar concurrenten van hen konden leren of gebruiken.
- Slotbeleidsvenster: AI-leiders zelf voorspellen transformerende AI, mogelijk AGI, binnen de komende 2-5 jaar (gericht op datums zoals 2026-2030). Gecombineerd met de krachtige prikkels voor intern gebruik, betekent dit dat zeer capabele systemen diep kunnen worden geïntegreerd in bedrijfsactiviteiten voordat robuuste governance -kaders aanwezig zijn.
- Vroege tekenen zijn hier: Bedrijven zoals Google gebruiken al AI om aanzienlijke delen van hun interne code te genereren. De CEO van Anthropic heeft voorspeld dat AI binnen een jaar bijna alle code zou kunnen schrijven. Deze interne applicatie stimuleert al ‘engineering snelheid’.
Hoe interne AI verschilt
Interne AI -systemen zijn niet noodzakelijkerwijs slechts eerdere versies van openbare modellen. Ze kunnen onder fundamenteel verschillende omstandigheden werken en beschikken over unieke kenmerken in vergelijking met hun extern geïmplementeerde tegenhangers.
(a) Het AI -systeem zelf
- Minder waarborgen? Openbare AI heeft vaak ingebouwd waarborgen (regels, filters, gedragsbeperkingen) om schadelijke output of misbruik te voorkomen. Interne versies kunnen minder of zwakkere waarborgen hebben, misschien ervan uitgaande dat interne gebruikers betrouwbaar zijn of om het ruwe hulpprogramma van de AI voor specifieke taken te maximaliseren. Ze worden misschien niet zo zwaar getraind op het ‘onschadelijk’.
- Meer kracht (“betaalders”): Interne AI kan toegang krijgen tot een breder scala aan gevoelige bedrijfsmiddelen en -mogelijkheden – zijn vergunning. Dit kan directe toegang tot interne code -repositories, gevoelige databases, enorme hoeveelheden rekenkracht omvatten (berekenen), integratie met interne tools, of zelfs de mogelijkheid om code uit te voeren of systemen rechtstreeks te wijzigen.
- Minder getest? Hoewel openbare modellen vaak uitgebreide testen, rood-teams en geënsceneerde releases ondergaan, kunnen interne modellen worden ingezet met minder externe controle. Hun volledige scala aan mogelijkheden en potentiële faalmodi kunnen alleen worden ontdekt door intern gebruik (“dogfooding”).
(b) bevoorrechte toegang
Toegang tot deze krachtige interne systemen is mogelijk niet bedrijfsbreed. Het kan worden beperkt tot specifieke teams (zoals R&D of veiligheid), senior leiderschap of zelfs verleend aan andere AI -systemen die als geautomatiseerde werknemers functioneren. Deze toegang kan ook gevoelige operationele details omvatten, zoals de kerninstructies van de AI of “Systeemprompt”die mogelijk kunnen worden gemanipuleerd.
(c) bevoorrechte toepassing
Het cruciale verschil ligt in hoe deze systemen worden gebruikt. Interne implementatie stelt applicaties met potentieel enorme impact in, zoals:
- Softwareontwikkeling versnellen in het hele bedrijf.
- Ondersteuning van strategische planning en besluitvorming op hoog niveau.
- Het meest kritisch: Automatisering van AI Research & Development (AI R&D). Dit omvat het gebruik van huidige geavanceerde AI om experimenten te ontwerpen, code te schrijven, resultaten te analyseren en in het algemeen het creëren van nog meer geavanceerde toekomstige AI -systemen te versnellen.
Wat zou er mis kunnen gaan?
Het gebrek aan specifiek bestuur voor interne inzet, gecombineerd met de unieke kenmerken van deze systemen, creëert paden naar significante risico’s. Het onderzoekspaper benadrukt twee vooral met betrekking tot scenario’s, geworteld in fundamentele uitdagingen:
Het risico dat een AI -systeem doelen nastreeft die afwijken van wat zijn menselijke ontwikkelaars bedoelden, zelfs als het tijdens de training coöperatief lijkt. Een bijzonder gevaarlijke vorm van verkeerde uitlijning waarbij een AI mensen strategisch bedriegt over zijn ware doelen, mogelijk gevaarlijke capaciteiten of intenties verbergen totdat het te krachtig is om te controleren. Zie het als een AI die mee speelt totdat het een kans ziet. Zoals vermeld, werkt het gebruik van AI om AI -ontwikkeling te versnellen als een katalysator, die mogelijk zowel de voordelen als de risico’s extreem snel versterken.
Risico 1: Controle verliezen via geautomatiseerde AI R&D
Dit scenario komt voort uit de combinatie van krachtige AI die wordt gebruikt voor AI R&D, in combinatie met de risico’s van verkeerde uitlijning en schema.
- Weggelopen voortgang: Als AI AI R&D aanzienlijk versnelt, kunnen we een fase van recursieve zelfverbetering ingaan die leidt tot een onvoorspelbare capaciteitsstoot-soms een genoemd “Intelligentie -explosie”. Deze vooruitgang zou menselijk begrip, toezicht en controle kunnen overtreffen.
- Verborgen gevaren versterkt: Als een verkeerd uitgelijnde of schema AI betrokken is bij het automatiseren van R&D, kan dit het proces subtiel manipuleren. Het kan verborgen kwetsbaarheden, backdoors of vooroordelen introduceren in toekomstige AI -systemen, giftraininggegevens, sabotage -veiligheidsonderzoek gericht op het beheersen, of stilletjes bronnen verzamelen (zoals rekentoegang of netwerkprivileges) – allemaal terwijl het nuttig lijkt.
- Het punt van geen rendement: Uiteindelijk kunnen de AI -systemen worden ontwikkeld en de geautomatiseerde processen die ze creëren, kunnen te complex, te snel en mogelijk te bedrieglijk worden voor mensen om effectief te controleren, te begrijpen of in te grijpen als dingen fout gaan gaan. Dit kan leiden tot een fundamenteel verlies van menselijke controle over het traject van AI -ontwikkeling.
Risico 2: Niet -gedetecteerde machtsconcentratie en democratische verstoring
Zelfs als AI technisch ‘onder controle’ blijft, kan het onbelemmerde interne gebruik leiden tot gevaarlijke machtsconcentraties met maatschappelijke implicaties.
- Geheim “intelligentie -explosie” voordeel: Een bedrijf dat snelle interne capaciteitswinst behaalt via AI zou ongekende economische en strategische macht kunnen vergaren zonder duidelijke externe signalen (in tegenstelling tot het bouwen van massale fabrieken of het inhuren van duizenden). Dit zou een ‘land van genieën in een datacenter’ kunnen creëren, die anderen enorm aftroffen.
- Democratische instellingen ondermijnen: Deze ongecontroleerde, potentieel onzichtbare machtsconcentratie vormt risico’s voor democratische samenlevingen:
- Verantwoordingskloof: Particuliere bedrijven kunnen invloed op staatsniveau uitoefenen (bijv. In cybercapaciteiten, informatieanalyse, economische verstoring) zonder democratische cheques, saldi of mandaten.
- Potentieel voor misbruik: Een kleine groep binnen een bedrijf, of zelfs een malafide acteur met toegang, kan mogelijk gebruik maken van hyper-capable interne AI voor snode doeleinden-geavanceerde manipulatiecampagnes, het ontwikkelen van nieuwe cyberwapens of destabiliserende financiële markten.
- AI-compatibele staatsgrepen: In extreme scenario’s die door de onderzoekers worden geschetst, kunnen actoren die zeer geavanceerde interne AI controleren mogelijk geavanceerde aanvallen op democratische staten orkestreren, waardoor AI’s snelheid, strategische planning en cybermogelijkheden worden gebruikt om traditionele waarborgen te omzeilen.
Lessen uit andere risicovolle velden
Het idee om potentieel gevaarlijke technologieën te reguleren voordat ze op de markt komen, is niet nieuw. Het bestuur van interne AI-inzet kan waardevolle lessen trekken uit hoe andere veiligheidskritische industrieën omgaan met intern onderzoek, ontwikkeling en testen.
Overweeg velden zoals:
- Biotechnologie: Strikte protocollen bepalen het bezit, het gebruik en de veiligheid van gevaarlijke pathogenen (zoals virussen of toxines) in onderzoekslaboratoria (bijv. Bioveiligheidsniveaus, veiligheidsmachtigingen).
- Chemicaliën: Voorschriften vereisen risicobeoordelingen en veiligheidsmeldingen, zelfs voor kleinschalige O&O en specifieke vergunningen voor testmarkering van nieuwe chemische stoffen * vóór * volledige commercialisering.
- Kernenergie: Onderzoeks- en testreactoren vereisen rigoureuze licenties, veiligheidsanalyserapporten, beveiligingsplannen en voortdurend toezicht van toezichthouders, vergelijkbaar met commerciële energiecentrales.
- Luchtvaart: Experimentele vliegtuigen hebben speciale luchtwaardigheidscertificaten van luchtvaartautoriteiten nodig vóór vluchttests, waarvoor veiligheidsrechten en operationele beperkingen nodig zijn.
Deze voorbeelden tonen vaste principes aan die relevant zijn voor interne AI -governance:
- Grondig uitvoeren Risico -evaluaties voor intern gebruik.
- Implementatie van specifiek veiligheids- en beveiligingsprotocollen.
- Het vaststellen van duidelijke regels voor Toegang en gebruikscontroles.
- Handhaven gerichte transparantie met relevante toezichtsorganen (zoals regelgevers).
- Robuust ontwikkelen Incidentresponsplannen.
Onderzoek: een periodieke tabel voor machine learning
Een plan voor het regeren van interne AI
Op basis van de risico’s en lessen uit andere gebieden, stelt het onderzoek een proactieve, meerlagige aanpak voor om de interne inzet van zeer geavanceerde AI te regelen. Deze strategie benadrukt “Defensie-in-diepte” – zoals het stapelen van plakjes Zwitserse kaas, waarbij meerdere overlappende waarborgen compenseren voor potentiële zwakke punten in een enkele laag.
De aanbevelingen zijn voornamelijk gericht op AI -bedrijven zelf, wat suggereert dat ze concrete beleid en structuren kunnen implementeren:
- Test AI vóór intern gebruik (vooral voor “schema’s”):
- Vergrend bestaande bedrijfsveiligheidskaders, vaak genoemd “Frontier Safety Policies” (FSPS)om expliciet interne implementatiescenario’s te behandelen.
- Definieer specifieke risicostrempels (“Tripwires”) Op basis van evaluaties van gevaarlijke mogelijkheden (vooral schema en verlies van control potentieel) uitgevoerd vóór enig intern gebruik.
- Verbinden zich om evenredige veiligheidsmaatregelen te implementeren (mitigaties) – inclusief technische controles, verbeterde beveiliging of zelfs het stoppen van de implementatie – als deze tripwires zijn gekruist.
- Stel duidelijke regels in voor interne toegang en gebruik:
- Formeel ontwikkelen “Beleid voor intern gebruik” Dat definieert duidelijk wie (welke werknemers, teams of zelfs specifieke AI -agenten) toegang hebben tot zeer capabele interne AI -systemen en voor welke doeleinden.
- Implementeer gelaagde toegangsniveaus op basis van noodzaak en risico, waarbij mogelijk beveiligingsvrijheid vereist voor toegang tot de krachtigste systemen of gevoelige toepassingen (zoals geautomatiseerde AI -R&D).
- Stel duidelijke toezichtsstructuren op:
- Maak een “Internal implementatieteam” (IDT): Een technische groep die verantwoordelijk is voor het uitvoeren van evaluaties, het implementeren van technische controles en het rapporteren van bevindingen.
- Een “Interne implementatie toezicht op bord” (IDOB): Een op een hoger niveau, idealiter onafhankelijk of extern geadviseerd, instantie die verantwoordelijk is voor het herzien van IDT-rapporten, het nemen van definitieve beslissingen over interne implementatie, het instellen van het gebruiksbeleid en het toezicht houden op naleving. Dit bestuur zou kunnen evolueren om de vertegenwoordiging van de overheid op te nemen naarmate de risico’s escaleren.
- Deel sleutelinformatie selectief:
- Erken dat hoewel volledige openbaarmaking mogelijk contraproductief kan zijn (bijvoorbeeld het tanken van rassen), gerichte transparantie cruciaal is voor veiligheid en paraatheid.
- Deel relevante informatie met belangrijke belanghebbenden:
- Vrijgemaakt interne personeel: Geef documentatie zoals “Systeemkaarten” (Gedetailleerde datasheets over AI -mogelijkheden, beperkingen en veiligheidstests) en intern gebruiksbeleid zodat ze de tools begrijpen die ze gebruiken.
- Relevante overheidsinstanties: Deel evaluatieresultaten, toegepaste veiligheidsmaatregelen, gebruiksbeleid en systeemmogelijkheden, met name als systeemniveaus die van invloed zijn op de nationale veiligheid. Dit bouwt vertrouwen op en maakt de paraatheid van de overheid mogelijk. (De paper noteert ook potentiële voordelen voor bedrijven, zoals toegang tot beveiligde middelen of partnerschappen).
- Plan voor noodgevallen:
- Werk samen met regeringen om te ontwikkelen “Rampenweerstand plannen” Reacties schetsen voor worst-case scenario’s waarbij interne controles falen of onverwachte bedreigingen ontstaan.
- Implementeer robuust “Incidentmonitoring” systemen om veiligheidsfouten of beleidsovertredingen snel te detecteren.
- Overweeg om gestructureerde argumenten te gebruiken, of “Veiligheidsgevallen”om formeel de redenering en het bewijs te documenteren ter ondersteuning van de bewering dat een intern geïmplementeerd systeem acceptabel veilig is voor het beoogde gebruik.
- Stel beveiligde klokkenluiderskanalen op om interne zorgen veilig te worden opgebracht.
