对此,OpenAI 全球事务副总裁 Anna Makanju 表示,“前沿人工智能安全承诺是促进更广泛地实施先进 AI 系统安全实践的重要一步。”Google DeepMind 总法律顾问兼治理主管 Tom Lue 说道,“这些承诺将有助于在领先开发者之间建立重要的前沿 AI 安全最佳实践。”智谱AI 首席执行官张鹏表示,“伴随着先进技术而来的是确保 AI 安全的重要责任。”
日前,智谱AI 也受邀亮相AI 顶会 ICLR 2024,并在题为“The ChatGLMs Road to AGI”的主旨演讲中分享了他们针对 AI 安全的具体做法。
他们认为,超级对齐(Superalignment)技术将协助提升大模型的安全性,并已经启动了类似 OpenAI 的 Superalignment 计划,希望让机器学会自己学习、自己判断,从而实现学习安全的内容。
总的来说,这一研究为偏好数据缺失情况下的对齐(如 RLHF 方法)提供了一种新的方法。在偏好数据标注代价昂贵且难以获得的情况下,可以利用未标注的 SFT 数据构建语法偏好数据,通过增加负样本的数量来弥补因正样本不足造成的性能损失。
欧盟理事会正式批准《人工智能法案》
同日,欧盟理事会也于同日正式批准了《人工智能法案》(AI Act),这是全球首部 AI 全面监管法规,这一具有里程碑意义的人工智能法规将于下月生效,目前仅适用于欧盟法律范围内的领域,或将为商业和日常生活中使用的技术设定一个潜在的全球基准。
“这部具有里程碑意义的法规是世界上第一部此类法规,它解决了一个全球性的技术挑战,同时也为我们的社会和经济创造了机遇,”比利时数字化大臣 Mathieu Michel 在一份声明中说。
这一综合性的 AI 立法采用“基于风险”的方法,意味着对社会造成伤害的风险越高,规则就越严格。例如,不构成系统性风险的通用目的 AI 模型将承担一些有限的要求,但那些具有系统性风险的则需要遵守更严格的规定。
对违反《人工智能法案》中行为的罚款,该法案设定为违规公司前一个财年全球年营业额的百分比或预定的金额,以较高者为准。
如今,无论是小到科技公司,还是大到政府机构,都已经将预防、解决 AI 安全问题提上日程。正如牛津大学工程科学系教授 Philip Torr 所言:
“在上一次人工智能峰会上,全世界一致认为我们需要采取行动,但现在是时候从模糊的建议转变为具体的承诺了。”