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智庫(kù)建議

人工智能和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
發(fā)布日期:2024-05-10 信息來(lái)源:中咨智庫(kù) 訪(fǎng)問(wèn)次數(shù): 字號(hào):[ ]

摘要:4月2日,蘭德公司發(fā)布報(bào)告《新興技術(shù)和風(fēng)險(xiǎn)分析:人工智能和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施》,重點(diǎn)關(guān)注了未來(lái)十年關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中人工智能應(yīng)用的技術(shù)可用性、科學(xué)技術(shù)成熟程度、市場(chǎng)需求、政策法律、道德和監(jiān)管障礙、風(fēng)險(xiǎn)等。報(bào)告將人工智能劃分為三個(gè)類(lèi)別:狹義人工智能(ANI)、通用人工智能和超人工智能。報(bào)告預(yù)測(cè),未來(lái)十年人工智能很可能仍然只實(shí)現(xiàn)了狹義人工智能;人工智能科學(xué)技術(shù)的成熟度將取決于幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,包括高性能計(jì)算、先進(jìn)半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)制造、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。


該報(bào)告重點(diǎn)關(guān)注人工智能,尤其是與關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的人工智能。作者借鑒了有關(guān)智慧城市的文獻(xiàn),在評(píng)估技術(shù)時(shí)考慮了四個(gè)屬性:技術(shù)可用性、風(fēng)險(xiǎn)和情景。本分析中考慮的風(fēng)險(xiǎn)和情景與影響關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能使用有關(guān)。作者比較了短期(最多三年)、中期(三至五年)和長(zhǎng)期(五至十年)三個(gè)時(shí)期的這四個(gè)屬性,以評(píng)估人工智能關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的可用性和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)可用性

人工智能領(lǐng)域包含眾多技術(shù),這些技術(shù)一旦問(wèn)世,就會(huì)被納入人工智能系統(tǒng)。因此,人工智能的進(jìn)步基于幾個(gè)基本技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵依賴(lài)關(guān)系,包括高性能計(jì)算、先進(jìn)半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)和制造、機(jī)器人技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和數(shù)據(jù)科學(xué)(包括關(guān)鍵數(shù)據(jù)的積累和保護(hù))。具體的應(yīng)用也會(huì)根據(jù)各自的時(shí)間表走向成熟。ContextualAI的一項(xiàng)分析表明,手寫(xiě)分析、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、閱讀理解和語(yǔ)言理解都已經(jīng)超越了人類(lèi)的表現(xiàn),而其他任務(wù),如常識(shí)完成、小學(xué)數(shù)學(xué)和代碼生成則達(dá)到了大約85%到90%。

人工智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)、部署、發(fā)現(xiàn)不足和其他潛在用途,以及快速更新,這樣的循環(huán)可能是人工智能的一個(gè)特點(diǎn)。不足為奇的是,這種方法在互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體和現(xiàn)在的人工智能等許多技術(shù)中都很常見(jiàn)。

對(duì)于關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施而言,這意味著依賴(lài)于大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、高性能計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的子系統(tǒng)將在人們完全了解其局限性之前就被納入其中:這也意味著如果人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)災(zāi)難性故障,尤其是在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域,其風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)非常高。

要應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),就必須對(duì)技術(shù)和適當(dāng)?shù)木徑獯胧┻M(jìn)行編碼開(kāi)發(fā)。必須清楚地了解人工智能平臺(tái)的價(jià)值和目標(biāo),并制定限制條件,防止偏離人類(lèi)的期望和規(guī)范。報(bào)告還認(rèn)為,必須更好地理解無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的使用;隨著人工智能系統(tǒng)中允許出現(xiàn)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),系統(tǒng)的追蹤能力將變得更具挑戰(zhàn)性。

開(kāi)發(fā)人工智能,尤其是在早期階段,需要獲得關(guān)鍵技術(shù),而這些技術(shù)目前受到資源可用性的限制。正如《華盛頓郵報(bào)》2023年10月的一篇報(bào)道所指出的:“要以任何有意義的規(guī)模構(gòu)建人工智能,任何開(kāi)發(fā)人員都必須具備以下核心技術(shù),對(duì)資源的依賴(lài)主要集中在少數(shù)幾家公司”。

開(kāi)發(fā)人工智能技術(shù)所需的成本和資源主要體現(xiàn)在四個(gè)方面:專(zhuān)用設(shè)備(如半導(dǎo)體和高性能計(jì)算機(jī))、數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施和人力資本。半導(dǎo)體是一個(gè)關(guān)鍵組成部分。高性能計(jì)算也供不應(yīng)求,但對(duì)于處理超大數(shù)據(jù)量仍是必不可少的,而這些數(shù)據(jù)量是獲得對(duì)正在開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)的信心所必需的。

數(shù)據(jù)是人工智能的重要組成部分,隨著用于開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量的增加,人們對(duì)人工智能模型的信心也會(huì)增加。

開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)的成本和復(fù)雜性相對(duì)較高,而與人工智能系統(tǒng)互動(dòng)的成本和易用性相對(duì)較低,兩者之間存在資源對(duì)立。OpenAI的首席執(zhí)行官表示,“GPT-4的訓(xùn)練成本超過(guò)1億美元”,但該產(chǎn)品可在線(xiàn)使用,根據(jù)所要執(zhí)行的任務(wù),只需支付很少費(fèi)用或無(wú)需支付任何費(fèi)用。

報(bào)告評(píng)估認(rèn)為,這些趨勢(shì)可能會(huì)繼續(xù)下去。開(kāi)發(fā)復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)將超出可能尋求開(kāi)發(fā)新人工智能系統(tǒng)的大多數(shù)用戶(hù)的能力,但將人工智能系統(tǒng)用于各種合法和非法目的可能會(huì)變得更加普遍。政策、法律、道德和監(jiān)管方面的障礙可能會(huì)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用構(gòu)成重大障礙。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

人工智能對(duì)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的威脅可能來(lái)自幾個(gè)方面。人工智能可用于開(kāi)發(fā)和監(jiān)控關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,這可在優(yōu)化設(shè)計(jì)、提高效率和確保安全方面帶來(lái)好處。然而,如果在設(shè)計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)使用的輸入信息被不當(dāng)使用或篡改,以這種方式使用人工智能也有可能造成威脅。

人工智能為攻擊者和防御者都帶來(lái)了進(jìn)步。微軟公司的一份報(bào)告指出:“人工智能技術(shù)可以自動(dòng)解讀攻擊過(guò)程中產(chǎn)生的信號(hào),有效確定威脅事件的優(yōu)先級(jí),并做出適應(yīng)性反應(yīng),以應(yīng)對(duì)敵對(duì)行動(dòng)的速度和規(guī)模?!?/p>

物聯(lián)網(wǎng)功能的不斷融入增加了網(wǎng)絡(luò)攻擊的脆弱性。正如一個(gè)消息來(lái)源所指出的,“人工智能通過(guò)其吸收使用模式數(shù)據(jù)和提供預(yù)期需求精確計(jì)算的能力對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)產(chǎn)生影響,使其成為電網(wǎng)管理的一項(xiàng)主要技術(shù)”。攻擊面的擴(kuò)大也會(huì)產(chǎn)生其他潛在的漏洞。人工智能系統(tǒng)可用于進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)偵察、制定網(wǎng)絡(luò)滲透計(jì)劃,甚至進(jìn)行攻擊,所有這些都無(wú)需人工干預(yù)。

內(nèi)部威脅是另一類(lèi)活動(dòng),可用于在人工智能從開(kāi)發(fā)到使用技術(shù)的多個(gè)階段攻擊關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。在開(kāi)發(fā)人工智能系統(tǒng)的過(guò)程中,內(nèi)部人員可能會(huì)制造不安全因素和后門(mén),從而成為被利用的目標(biāo)。有監(jiān)督的數(shù)據(jù)或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可能在開(kāi)發(fā)階段被摻雜,導(dǎo)致基礎(chǔ)或變壓器模型的訓(xùn)練不正確。這可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)生錯(cuò)誤的傳感器信息信號(hào),甚至導(dǎo)致操作員采取不必要或危險(xiǎn)的行動(dòng)。

人工智能系統(tǒng)的自主程度也可能構(gòu)成威脅。例如,在智能電網(wǎng)中,工業(yè)控制系統(tǒng)可能會(huì)提醒操作員系統(tǒng)出現(xiàn)故障,并要求采取行動(dòng)。人類(lèi)操作員甚至人工智能—人類(lèi)操作員團(tuán)隊(duì)可能會(huì)進(jìn)一步詢(xún)問(wèn)系統(tǒng),以驗(yàn)證故障信號(hào),而人工智能操作員則可以根據(jù)不正確的訓(xùn)練決定立即采取行動(dòng)。這兩種情況都可能產(chǎn)生問(wèn)題。

隨著人工智能的范圍和規(guī)模越來(lái)越大,用途越來(lái)越普遍,可能會(huì)出現(xiàn)更多的問(wèn)題。例如,能夠規(guī)劃和控制智能城市甚至關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能平臺(tái)可能被用來(lái)制定針對(duì)這些關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的攻擊計(jì)劃。人工智能還被考慮用于在開(kāi)發(fā)可用于攻擊重要基礎(chǔ)設(shè)施或人口的先進(jìn)生物和化學(xué)武器方面。

復(fù)雜性也令人擔(dān)憂(yōu)。報(bào)告評(píng)估認(rèn)為,隨著人工智能系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜并接近AGI,人類(lèi)將越來(lái)越難以理解和評(píng)估人工智能進(jìn)程的結(jié)果。

因此,在減少人工智能脆弱性的過(guò)程中,必須遵守關(guān)于人工智能技術(shù)的五項(xiàng)原則,即負(fù)責(zé)任、公平、可追溯、可靠和可治理。此外,使用廣義人工智能網(wǎng)絡(luò)(GAN)、人工智能模型的驗(yàn)證和核實(shí)協(xié)議,以及減少與促進(jìn)人工智能開(kāi)發(fā)和使用的技術(shù)相關(guān)的漏洞也至關(guān)重要。

主要發(fā)現(xiàn)

(1)人工智能是一種變革性技術(shù),很可能會(huì)廣泛應(yīng)用于整個(gè)社會(huì),包括關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

(2)人工智能可能會(huì)受到許多與其他信息時(shí)代技術(shù)相同的因素的影響,例如網(wǎng)絡(luò)安全、保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)、確保關(guān)鍵數(shù)據(jù)保護(hù)以及保護(hù)專(zhuān)有方法和流程。

(3)人工智能領(lǐng)域包含許多技術(shù),一旦可用,這些技術(shù)將被納入人工智能系統(tǒng)中。因此,人工智能科學(xué)技術(shù)的成熟度將取決于幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,包括高性能計(jì)算、先進(jìn)半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)和制造、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理以及積累和保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)的能力。

(4)為了將人工智能置于當(dāng)前的成熟狀態(tài),劃分三個(gè)人工智能類(lèi)別是有用的:狹義人工智能(ANI)、通用人工智能和超人工智能。到本次分析的十年結(jié)束時(shí),該技術(shù)很可能仍然只實(shí)現(xiàn)了ANI。

(5)人工智能將為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和專(zhuān)用智能城市的最終發(fā)展帶來(lái)機(jī)遇和挑戰(zhàn)。




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