安全可信的 AI 代理和基于证据的 AI 政策
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关键主题
- 大型语言模型(LLM)的指数增长及其能力。
- AI 系统相关的广泛风险。
- 确保 AI 的可信度、隐私和一致性面临的挑战。
- 基于科学和证据的 AI 政策的重要性。
广泛的 AI 风险
- 误用/恶意使用:诈骗、虚假信息、生物武器、网络攻击。
- 故障:偏见、系统错误造成的伤害、失去控制。
- 系统性风险:隐私、劳动力市场影响、环境问题。
AI 安全 vs. AI 安保
- AI 安全:防止 AI 系统造成的伤害。
- AI 安保:保护 AI 系统免受外部威胁。
- 对抗性环境:安全机制必须能抵御攻击。
AI 的可信度问题