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人工智能是否会成为承载人类“疯狂”的工具?如何限制与避免滥用人工智能

选咖啡还是茶 2023-04-05 原文

随着chatGPT的爆火,人工智能再次成为热点,可以预见人工智能技术的突飞猛进对许多行业来说会是一场变革,不仅从简单的辅助使用到成为工作流的一部分,AI就如同新的“历史车轮”一般,是这个时代的一种必然,也随着人工智能逐渐涉及人们生活的方方面面,我们不得不关注AI发展带来的安全问题。

人与AI的对照

人的行为依赖于他的肉体本身,当人的欲望被行为放大时,能够通过监督和当地的法律实施进行抵制,但AI理论可以存在任何一台算力足够的计算机,达到一定规模的神经网络还会导致AI的某些倾向和行为无法被预测,强大的人工智能很可能成为不法分子恶意牟利,甚至承载其恐怖意图的工具,为某些人不加节制的“疯狂”想法买单。

首先,神经网络虽一定程度上参考了生物神经元,但其与人的思考方式并不相同,同时AI可以从数据中进行学习和自我迭代,但数据的偏差和最终效果并不完全可控,目前对于AI构建与应用上的部分安全规范还没有成为广泛的共识。

本文的目的

  • 讨论对如何构建安全AI和安全使用AI

  • 能够通过什么方式限制AI

  • 记录下对AI应用的思考(问题包括解决方案)

对AI的限制

目前绝大多数行业对AI的研究和应用仍不被规范,AI的发展是必然的,但绝不能是无限制的研究和使用, 如何尽可能避免隐患的发生

  • 可否通过建设高可靠的专用的AI算力中心,将更多的问题暴露在可控的范围内,在发展中找到控制风险的办法?(但其高成本也是问题)

  • 可否通过限制部分场景或大规模的AI部署,在特定的安全设施中部署和对外服务?

  • 对未来部分高风险场景下的AI,可否通过规范化其数据源(合规的机构提供xx领域专用的数据源)的方式,降低其风险发生的可能性?

    • 如使用于自动驾驶、医疗等领域的AI 。
  • 通过AI对抗的形式:通过以反面数据训练出的ai,对正常用途的ai进行评估

目前需要注意的一些问题

  • 采集/训练的数据集的边界不明确

    • 任何数据都可能被投喂(如:曾经微软人工智能机器人被网友教坏,飙脏话的事件)
  • 难以确定哪些数据曾被投喂于某个AI

    • 是否存在恶意训练
    • 是否存在隐患的数据投喂
    • 对以上情形无法在后期进行完全的清理
  • AI在不同应用阶段时的权限

    • 越大型的AI某些情况下越无法预测,太小型的ai无法胜任所需的工作场景,AI本身不具备的人类伦理观,当AI拥有足够高的权限时,某些情况下的判断将会是致命的。

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