Anthropic이 AI 피해 식별 및 완화를 위한 프레임워크를 도입합니다.
- AI 기술이 빠르게 발전함에 따라, 잠재적 영향들을 이해하고 해결하는 것이 점점 중요해지고 있음.
- Anthropic는 다양한 위험을 평가하고 완화하기 위한 접근 방식을 공유하고 있음, 생물학적 위협과 같은 파국적인 시나리오부터 아동 안전, 허위 정보, 사기 등까지 포함됨.
- 모델이 발전함에 따라 잠재적 영향을 생각하고 관리하기 위한 포괄적인 방법이 필요함.
- Responsible Scaling Policy(RSP)는 파국적 위험에 집중하며, 전체적인 관점을 필요로 해 이러한 접근 방식이 구축됨.
- 이 접근 방식은 여전히 진화 중이며, AI 생태계 내의 협력을 환영함.
- 팀이 명확히 소통하고 잘 근거된 결정을 내릴 수 있도록 돕는 접근 방식을 개발함.
- 다양한 기본적 차원에서 잠재적 영향을 평가하며, 이 방식은 원칙적이고 적응 가능함.
- 신체적 영향: 건강과 신체적 웰빙에 대한 영향
- 심리적 영향: 정신 건강과 인지 기능에 대한 영향
- 경제적 영향: 재정적 결과와 재산 고려
- 사회적 영향: 공동체, 제도, 공유 시스템에 대한 영향
- 개인 자율성 영향: 의사 결정과 개인의 자유에 대한 영향
- 각 차원에서 가능성, 규모, 영향받는 인구, 지속 기간, 인과성, 기술 기여도, 완화 가능성 등 요소를 고려함.
- 위험을 Address하고 관리함으로써 다양한 정책과 관행을 통해 위험을 방지함, 사용 정책(Usage Policy) 개발, 평가, sophisticated detection techniques, enforcement 활동 포함.
- 새로운 기능을 탐색할 때, 추가적인 고려사항을 도입할 수 있는지를 평가함.
- 컴퓨터 사용 기능을 통해 금융 소프트웨어와 은행 플랫폼의 위험을 평가하고, AI 시스템이 피싱 캠페인 등에 사용될 수 있는 위험을 감지하기 위해 더 엄격한 집행 기준을 설계함.
- 모델이 다양한 사용자 요청에 적절히 반응하기 위한 방법을 연구함으로써 안전하고 유용한 결과를 얻고자 함.
- 향후 발전사항을 예측하고 아직 예상하지 못한 새로운 도전에 대해 대비하며, 연구자, 정책 전문가, 산업 파트너들과 협력할 것을 촉구함.
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