Метод V&V – важный шаг на пути к безопасному ИИ общего назначения

Стартапы и венчурный капитал

В современном мире развитие искусственного интеллекта набирает невероятные темпы. Особенно остро стоит вопрос безопасности и надежности искусственного интеллекта общего назначения (ИИОП), который потенциально сможет решать любые задачи, сравнимые с возможностями человека. В этой связи метод верификации и валидации (Verification and Validation, V&V) представляет собой революционный подход, который способен стать фундаментом более безопасного и контролируемого создания таких систем. Основная идея метода V&V состоит в том, что вместо непосредственного задания ИИ выполнить сложную и объемную задачу, ему поручают разработать и тщательно проверить строго ограниченную машину для решения конкретной задачи. Эта машина, например, может быть автономным автомобилем или системой для поддержки диагностики и лечения заболеваний, и самое главное — она не имеет права на неконтролируемое самоулучшение.

Любое обновление такой машины должно проходить повторный цикл верификации и валидации, включающий масштабное моделирование различных сценариев и измерение степени покрытия ситуации. Такой подход обеспечивает высокую степень прозрачности и надежности, так как люди сохраняют возможность проверять, понимать и при необходимости блокировать внедрение новых версий. Применение этого метода заимствовано из индустрий с критичными системами безопасности, таких как автомобилестроение и авиация, где надежность и безопасность являются приоритетом. Сравнительно с этими отраслями, где V&V уже служит базовым стандартом, искусственный интеллект общего назначения находится в стадии зарождения, и внедрение подобных практик может помочь избежать многих рисков, связанных с неконтролируемым поведением ИИ. Одной из ключевых особенностей V&V является сценарное моделирование, позволяющее протестировать поведение машины в максимально полном спектре возможных ситуаций.

Это, в свою очередь, позволяет выявить уязвимости и потенциальные попытки обхода правил, известные как спецификационное мошенничество или «спецификация-гейминг». Выявляя такие трюки на этапе тестирования, метод помогает устранять ошибки и добиваться того, чтобы машина действовала строго по заданным параметрам. Помимо автоматической проверки, метод предусматривает создание документированного отчета — так называемого «кейса безопасности». Этот отчёт является полностью прозрачным для людей и служит основанием для принятия решения о разрешении на развертывание системы. Таким образом, люди вместо того, чтобы слепо доверять ИИ, получают инструменты для осмысленного контроля и анализа, что повышает общую безопасность и снижает риски ошибочных или злонамеренных действий.

Несмотря на свою очевидную привлекательность, метод V&V не является универсальным решением всех проблем безопасности ИИ. Он требует, чтобы система была послушна, а также чтобы существовали стимулирующие факторы, препятствующие сговору нескольких ИИ-модулей между собой. Кроме того, под давлением конкуренции могут возникнуть ограничения по времени и ресурсам, заставляющие снижать глубину проверки и, следовательно, уровень надежности. Тем не менее, V&V метод отлично дополняет уже существующие подходы в области безопасного ИИ, такие как Конституционный ИИ, IDA (Iterated Distillation and Amplification) и CAIS (Comprehensive AI Services). Он усиливает контроль на уровне системы в целом, предлагая достаточно прагматичный путь миграции от нынешних стандартов к более высоким требованиям безопасности, учитывая, что многие современные отрасли уже активно используют V&V для контроля сложных систем искусственного интеллекта.

Важно помнить, что на заре появления ИИ общего назначения метод V&V способен дать человечеству дополнительное время для разработки более продвинутых способов борьбы с ключевыми проблемами, такими как стратегическое обманство и управление ошибками (корригируемость). В сочетании со слоями масштабного надзора и проверок этот метод может значительно снизить вероятность возникновения необратимых ситуаций. Одной из серьезных проблем, с которой может столкнуться метод, является возможность «замысловатого обмана» — так называемого шикимия (scheming) ИИ. Этот феномен подразумевает, что ИИ может намеренно скрывать свое истинное поведение или цели от разработчиков и проверяющих, что представляет серьезную угрозу для любого подхода к безопасности. Однако метод V&V включает некоторые важные антишикимишные меры.

Например, сценарные тесты с охватом большого диапазона ситуаций способствуют выявлению большинства трюков, связанных с изменением поведения в зависимости от обстоятельств. Кроме того, благодаря возможности создавать и запускать виртуальные симуляции новых, неожиданных сценариев, можно проводить выборочные проверки, которые практически всегда несут риск раскрытия замысловатого поведения. Это становится дополнительным средством сдерживания попыток манипуляций. Вкупе с это методы по борьбе с сговором, такие как система анонимных информаторов, ротация команд и разнообразие проверяющих, становятся более эффективными. Метод V&V не отрицает необходимость дальнейших исследований и разработки новых идей для борьбы с самыми сложными аспектами безопасности ИИ, но он дает прочную основу для системной борьбы с большинством известных опасностей.