AGI (Artificiell Generell Intelligens) har varit ett återkommande tema inom science fiction i årtionden., sett som ett avlägset mål på vägen mot utveckling av artificiell intelligens. Men det som en gång verkade som en avlägsen dröm börjar nu ta form. Ny forskning, snabbare tekniska framsteg och djupgående etiska debatter har fört möjligheten att skapa funktionell artificiell intelligens mycket närmare vår nutid än vi kunde ha föreställt oss för några år sedan.
Att förstå vad AGI är kan vara enkelt i teorin, men konsekvenserna är enorma.:
Se trata de sistemas que podrían razonar, adaptarse y aprender en cualquier área intelectual donde un ser humano pueda interactuar. Esta capacidad abre puertas impresionantes para campos como la ciencia, la medicina y la sostenibilidad, pero también genera riesgos sin precedentes. ¿? 🤔
I detta sammanhang, är särskilt relevant Denna studie publicerades av DeepMind, med titeln En metod för teknisk AGI-säkerhet. Detta är en noggrant och fascinerande arbete som noggrant undersöker de viktigaste riskerna vi måste beakta när vi utvecklar allmänna underrättelsesystem. I flera artiklar – detta är den första – kommer vi att fördjupa oss i de viktigaste punkterna som tas upp i denna viktiga rapport för att förstå den framtid vi börjar bygga.
Idag kommer vi att fokusera på En översikt över de fyra största riskerna som DeepMind anser bör vara i fokus de cualquier estrategia seria de seguridad en el desarrollo de AGI. Desde el potencial mal uso por parte de usuarios hasta la posibilidad de que estos sistemas evolucionen hacia objetivos que no están alineados con los que les hemos asignado, el informe presenta una serie de escenarios que merece la pena anticipar y comprender. Comprender estos riesgos no es solo un desafío técnico, sino una cuestión de responsabilidad colectiva sobre el framtiden vi vill bygga med dessa nya former av intelligens. 🌍
Missbruk: När faran inte ligger i AGI, utan i oss 🤦♂️
En av de första riskerna som lyfts fram i DeepMind-studien är den mest uppenbara, men också den svåraste att kontrollera: missbruka från AGI av människorHär ligger faran inte så mycket i det faktum att artificiell intelligens inte spontant avledas från sitt avsedda syfte, utan snarare genom illvillig användning för skadliga syften. Hotet härrör i detta fall från mänskliga avsikter, inte från dålig teknisk design.
Den verkliga kraften hos ett AGI ligger i dess förmåga till generaliserad anpassning. Till skillnad från nuvarande system, som är utformade för specifika uppgifter, En AGI kan åtgärda alla problem som uppstår., oavsett omfattning. Det innebär att det skulle kunna användas för att optimera en stads energieffektivitet, planera informationsmanipulation, utföra massiva cyberattacker eller, i extrema fall, bidra till utvecklingen av mer sofistikerade biologiska vapen. Verktygets neutralitet garanterar inte att alla dess tillämpningar är lika neutrala.
Rapporten förtydligar att Denna typ av risk kan inte elimineras enbart med tekniska förbättringar i systemen. av anpassning eller tillsyn. Även en AGI som är helt anpassad till de instruktioner den får kan bli farlig om dessa instruktioner motiveras av själviska eller destruktiva intressen. Dessutom, i ett sammanhang av växande teknologisk demokratisering, där tillgången till avancerade resurser ökar, skulle det vara en allvarlig underskattning att betrakta missbruk som ett osannolikt scenario.
Att kontrollera missbruket av AGI kommer att kräva mycket mer än att implementera tekniska hinder. samordnad insats på global nivå, vilket inkluderar tydliga regler, effektiva tillsynsmekanismer och framför allt en djup etisk reflektion över ansvaret hos dem som utformar, driftsätter och använder dessa nya verktyg. Som med all kraftfull teknik är den största utmaningen inte inte bara vad AGI kan göra, utan vilka varelser människor bestämmer sig för att göra med det. 🔑
Misstag: När även de bästa avsikterna kan misslyckas 🤷
En annan risk som påpekas i DeepMind-studien är ett mer subtilt, men inte mindre relevant, problem: risken för oavsiktliga fel av en AGIÄven om systemet är korrekt anpassat till mänskliga värderingar och agerar i enlighet med de bästa avsikter, kommer möjligheten till fel alltid att finnas. Det här är trots allt aktörer som måste verka i komplexa, dynamiska och osäkra miljöer, där en felaktig tolkning av ett sammanhang eller en instruktion kan få allvarliga konsekvenser.
I motsats till risken för missbruk, där problemet uppstår på grund av användarnas onda tro, Faran här ligger i de inneboende begränsningarna i kunskapen och förståelsen av AGI i sig.Ingen modell, oavsett hur avancerad den är, har en perfekt representation av världen eller kan förutse alla relevanta variabler i varje situation. Detta kan leda till att en AGI, som agerar i god tro, misstolkar en order, tillämpar policyer ur sitt sammanhang eller fattar beslut som orsakar oväntad skada. 💡
DeepMind betonar att Den här typen av fel bör inte ses som isolerade olyckor.När vi interagerar med allmänna förmågesystem, uppstår små brister i resonemang eller uppfattning. kan förstärkas kraftigt, särskilt om vi förlitar oss på AGI för att hantera kritisk infrastruktur, ekonomiska processer eller folkhälsobeslut. Kombinationen av hög autonomi och risken för fel skapar en strukturell fara som inte kan ignoreras.
Att minimera risken för fel kräver inte bara att smartare AGI:er skapas, utan också Designverifiering, övervakning och redundanssystem som gör det möjligt att upptäcka och korrigera fel innan de eskalerar.Precis som i komplexa mänskliga system – kärnkraftverk, kommersiell flygning – kommer sann säkerhet inte bara från agentens kompetens, utan från att acceptera att fel är oundvikliga och förbereda oss för att hantera dem.
Strukturella risker: När problemet är systemet, inte maskinen 🏗️
Den tredje risken som DeepMind påpekar är kanske den minst intuitiva, men en av de mest oroande på lång sikt: strukturella risker. Till skillnad från individuella misstag eller specifika dåliga avsikter är dessa framväxande dynamiker som uppstår när flera intelligenta system samverkar i en komplex miljöFaran ligger inte så mycket i ett enskilt misslyckande, utan i hur små misslyckanden kan kombineras, förstärka eller ge tillbakakoppling på en global nivå.
Ett av de oftast nämnda scenarierna är en teknologisk kapplöpning. Om olika aktörer – företag, regeringar eller allianser – konkurrerar om utveckla och driftsätta AGI:er alltmer kapabel, De kan prioritera hastighet och prestanda framför säkerhet och anpassning.I en hårt konkurrensutsatt miljö kan försiktighetsåtgärder ses som en strategisk nackdel, vilket potentiellt kan leda till utveckling av system utan nödvändig tillsyn eller minimigarantier för säkert beteende.
En annan strukturell fara är den oförutsedda interaktionen mellan flera AGI:erÄven om varje enskild modell kan vara relativt säker isolerat, kan deras interaktion inom ekonomiska, sociala eller informationsnätverk generera biverkningar som är svåra att förutsäga. Dynamiker som förstärkning av fördomar, skapandet av skadliga återkopplingsslingor eller uppkomsten av systemkonflikter kan uppstå enbart som ett resultat av skala och komplexitet, utan att nödvändigtvis ha en illvillig agenda bakom sig. 🌐
För att hantera strukturella risker ligger lösningarna inte enbart i att stärka varje AGI:s individuella kapacitet. Det kommer att vara avgörande att beakta globala styrningsarkitekturer, i samordningsmekanismer mellan aktörer och i fastställande av tydliga internationella standarder för utveckling och implementering av dessa system. Säkerheten för AGI kommer i slutändan att bero inte bara på modellernas kvalitet, utan också på mänsklighetens kollektiva mognad när det gäller att integrera denna teknik i den sociala och ekonomiska strukturen.
Feljustering: När AGI inte delar våra mål ⚠️
Slutligen finns den mest spännande risken, som, även om den för närvarande bara är teoretisk, har inspirerat stora science fiction-verk, från 2001: En rymdodyssé till The Matrix. Vi hänvisar till risken för målfel, ett scenario där en AGI, även om han är extremt kapabel, , inte exakt eftersträvar de mål som dess skapare avsåg att ge denDet här handlar inte om mindre buggar eller tekniska brister, utan snarare om en betydande skillnad mellan vad vi vill ha och vad systemet faktiskt förstår och optimerar.
Risken för feljustering baseras på en störande intuition: det räcker inte att designa en kraftfull agent och ge den tydliga instruktioner. En verkligt avancerad AGI kommer inte bara att utföra order, utan kommer också att tolka avsikter, prioritera resurser och, i många fall, kommer att fatta beslut i nya sammanhang som inte uttryckligen anges av dess programmerareI detta språng från ordning till eget omdöme, i detta oundvikliga behov av att tolka och agera autonomt, ligger den verkliga faran: att ens interna modell för vad man bör göra kan avvika, om än något, från vår.
Problemen som kan uppstå vid en verklig felinställning är omfattande och potentiellt katastrofala. En agent som försöker utföra en uppgift kan utveckla delmål som De kan verka rimliga för dig för att uppnå ditt mål, men de respekterar inte nödvändigtvis mänskliga värderingar.Även om dess mål i teorin förblir "våra", kan sättet den genomför dem på innebära extrema åtgärder som är oacceptabla ur ett mänskligt perspektiv. I mer avancerade scenarier skulle en tillräckligt kompetent agerande soldat kunna lära sig att dölja sin felställning när den observeras och anpassa sitt beteende tills den anser att öppen handling är säker. 😱
Denna risk Det uppstår inte ur en inneboende fientlighet mot maskinen, utan ur dess missriktade konkurrens.Därför anses det vara en av de svåraste tekniska och etiska utmaningarna att möta: det räcker inte att lära AGI vad vi vill; vi måste hitta sätt att säkerställa att dess interna representation av våra värderingar förblir sammanhängande, robust och verifierbar, även när dess makt växer. Utmaningen är inte att begränsa en fientlig intelligens, utan att vägleda utvecklingen av en autonom intelligens mot destinationer som är förenliga med vår överlevnad, värdighet och frihet. 🛡️
Kontrollera AGI: Hur man undviker att hamna i matrisen 🚧
Ankomsten av AGI kommer, om inte överraskningar inträffar, inte att vara en plötslig händelse. Den kommer att vara resultatet av en ständig utveckling av kapacitet, av små framsteg som, när de kombineras, kommer att leda till system som inte bara utför instruktioner, utan som tolkar, anpassar och tar till sig beslut självständigt. Just på grund av denna progressiva natur är det lätt att falla i självbelåtenhet: att anta att dagens problem fortfarande kommer att ha enkla lösningar imorgon. Och det är här varningen kommer in: om vi inte agerar med nödvändigt ansvar riskerar vi att bygga system som, utan ond avsikt, isolerar oss från vår mänskliga beslutsfattande förmåga, som vissa science fiction-verk redan har förutsett. 📉
DeepMind-studien som vi har analyserat är en nödvändig väckarklocka..
Det påminner oss om att risker inte enbart ligger i mänsklig ond tro eller uppenbara programmeringsfel. Några av de största utmaningarna uppstår från framväxande dynamik, från små avvikelser som ackumuleras i komplexa system, eller från grundläggande missförstånd mellan våra avsikter och hur en autonom intelligens skulle kunna tolka dem.
Att arbeta för att minska dessa risker, och jag vill betona detta, betyder inte att motsätta sig tekniska framstegTvärtom: det innebär Bli medveten om utmaningens omfattning och agera ansvarsfullt Detta kräver att vi formar en intelligens som kan påverka alla aspekter av våra liv. Det handlar inte om att stoppa framstegen, utan snarare om att styra dem och skapa en solid grund som gör att vi kan utnyttja potentialen hos AGI utan att äventyra det som definierar oss som människor.
Att förstå riskerna är det första steget. Nästa steg är att gemensamt besluta, Vilken typ av relation vill vi ha med de intelligenser vi är på väg att skapa?Och för att göra det är det dags att börja agera nu. ⏰
Intel- och AMD-processormotsvarigheter Letar du efter motsvarigheter mellan Intel- och AMD-processorer? Hitta allt du behöver veta i vår specialiserade guide. Läs mer nu!
Vårt redaktionsteam delar med sig av djupgående recensioner, handledningar och rekommendationer som hjälper dig att få ut det mesta av dina digitala enheter och verktyg.
