Google går fråsamt framover med sin generative AI, med mål om å verne brukarar og motarbeide negative bruksområde. På den nylege Google I/O 2024-konferansen sette den store teknologigiganten fokus på den positive effekten til den generative AI-en gjennom utdanning, hjelp og skreddarsydde anbefalingar. Google søkjer likevel ikkje øynene for dei potensielle risikoane som kjem saman med denne nye teknologien.
Selskapet si siste initiativ søkjer å proaktivt kjempe mot desse bekymringane ved å omdefinere konseptet med raudt lag, tradisjonelt anvendt for å avdekke systemsvakheiter. Denne nyvinninga handlar om å skape «AI-assistert raudt lag», der fleire AI-agentar blir sett opp mot kvarandre for å identifisere og handsame tryggleiksproblematikk. Denne teknikken er spesielt effektiv for å gjenkjenne «motsetningsdrivande provokasjoner», og for dermed å førebygge skadelig eller forvridande informasjon frå å bli generert.
Fulgt av kunnskapen frå ein mangfald ekspertar frå bransjen, akademia og samfunnsorganisasjonar, er Google si tryggleiksprotokoll i samsvar med dei sju grunnleggjande prinsippa for ansvarsfull utvikling av AI. Desse prinsippa prioriterer samfunnsnytte, ikkje-diskriminering, pålitelege tryggleikstiltak, menneskeleg styring, respekt for personvern, vitskapleg integritet og å gjere teknologi universelt tilgjengeleg. Ved å blande etiske omsyn med skjere kantiske testing, arbeider Google nøye med å justere AI-utviklingane sine med sin offentleggjorde etos. Resultatet er ein meir trygg og etisk AI som står vakt mot truslar mot kibertryggleik og spreiing av desinformasjon.
Viktige Spørsmål og Svar:
1. Kva er raudt lag, og korleis nyttar Google det for å betre AI-tryggleik?
Raudt lag er ein tryggleikspraksis der ekspertar fungerer som motstandarar for å avdekke svakheiter i eit system. Google har tilpassa dette konseptet for AI ved å nytta «AI-assistert raudt lag,» der AI-agentar konkurrerer mot kvarandre for å oppdage og mildne tryggleikstruslar, med hovudfokus på motsetningsdrivande provokasjonar som kunne føre til generering av skadelig eller forvridande informasjon.
2. Kva er motsetningsdrivande provokasjonar?
Motsetningsdrivande provokasjonar er innspel designa for å lure AI-system til å gi feilaktige resultat eller avsløre sensitiv informasjon. Desse kan undergrave AI-system og spreia desinformasjon om ikkje handtert på rett vis.
3. Kva er dei sju grunnleggjande prinsippa for ansvarsfull AI som Google held seg til?
Googles prinsipp fokuserer på samfunnsnytte, ikkje-diskriminering, pålitelege tryggleikstiltak, menneskeleg styring, respekt for personvern, vitskapleg kvalitet og teknologisk tilgjenge. Desse vegleder etisk utvikling og anvending av AI-teknologiar.
Sentrale Uføresegn og Kontroversar:
– Dobbel Bruk av AI: Sjølv om AI kan ha positive effektar, kan moglegheitene misbrukast for ondsinna føremål som å skape deepfakes eller automatisere cyberangrep.
– Algoritmisk Skeivskap: AI-system kan utilsiktat vidareføre skeivskapar til stades i treningsdata, og føre til urettferdig behandling eller diskriminering.
– Personvernomsyn: AI som samlar inn og handsamar store mengdar data kan utgjera betydelige personvernrisikoar om det ikkje vert styrt ansvarleg.
– Tilsyn og Kontroll: Å sikra menneskeleg tilsyn og ha kontroll over stadig meir sjølvstendige AI-system er ei stadig pågåande utfordring.
Fordelar:
– Tryggleiksforsterking: AI-assistert raudt lag kan betydeleg betre identifisering og mildning av komplekse tryggleikstruslar.
– Etisk Rammeverk: Å fylgja etiske prinsipp kan hjelpa til med å førebyggja potensielle negative konsekvensar av AI for samfunnet.
Ulemper:
– Resursintensitet: Å utvikla og vedlikehalda ein solid AI-tryggleiksstruktur krev omfattande ressursar og kontinuerleg vaktsamheit.
– Teknologisk Våpenkappløpet: Så snart AI-tryggleikstiltakane går framover, gjer også metodane for å undergrav dei det same, og det fører til eit kontinuerleg våpenkappløp.
Om du ønskjer å utforska meir om Googles AI-initiativ og deira tilnærming til tryggleik, besøk den offisielle nettstaden med følgjande lenke: Google.
The source of the article is from the blog agogs.sk