Confidence-Building Measures for Artificial Intelligence: Workshop proceedings 인공 지능에 대한 신뢰 구축 조치: 워크숍 절차

The Confidence-Building Measures for Artificial Intelligence (CBMs) workshop was held in December 2021 to discuss the potential of CBMs to reduce the risks of harmful AI applications. The workshop proceedings, published by OpenAI, identify six CBMs that could be applied to foundation models:

1. Crisis hotlines: These hotlines would provide a way for people to report harmful AI applications or to seek help if they are being harmed by AI.
2. Incident sharing: This would involve sharing information about harmful AI applications with other stakeholders, such as government agencies, researchers, and the public.
3. Model, transparency, and system cards: These cards would provide information about the design, training, and deployment of foundation models, in order to help users understand how these models work and to identify potential risks.
4. Content provenance and watermarks: These techniques would help to track the origin of content generated by AI models, in order to prevent the spread of harmful content.
5. Collaborative red teaming and table-top exercises: These exercises would bring together stakeholders to simulate potential AI-related threats and to develop strategies for mitigating these threats.
6. Dataset and evaluation sharing: This would involve sharing datasets and evaluation metrics for foundation models, in order to improve the transparency and accountability of these models.

The workshop proceedings also discuss the challenges of implementing CBMs for AI, such as the need for cooperation between different stakeholders and the need to address concerns about privacy and security. However, the workshop participants concluded that CBMs have the potential to play an important role in reducing the risks of harmful AI applications.

2021년 12월 2일, OpenAI는 인공 지능(AI)에 대한 신뢰 구축 조치(CBMs)에 대한 워크숍을 개최했습니다. 이 워크숍은 AI에 대한 신뢰를 구축하고 AI의 잠재적 위험을 완화하기 위한 조치를 논의하기 위해 설계되었습니다.

워크숍에는 AI 연구자, 개발자, 정책 입안자 등 다양한 분야의 전문가들이 참석했습니다. 참가자들은 AI의 잠재적 위험과 이 위험을 완화하기 위한 조치를 논의했습니다.

워크숍에서 논의된 주요 CBM은 다음과 같습니다.

• 위기 핫라인: 이 핫라인은 사람들이 AI에 의해 해를 입고 있다고 느끼거나 AI의 해로운 사용을 보고하는 방법을 제공합니다.
• 사건 공유: 이 핫라인은 AI의 해로운 사용에 대한 정보를 정부 기관, 연구자 및 일반 대중과 공유합니다.
• 모델, 투명성 및 시스템 카드: 이러한 카드는 사용자에게 AI 모델이 작동하는 방식과 잠재적인 위험을 식별하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
• 콘텐츠 출처 및 워터마크: 이러한 기술은 AI 모델에서 생성된 콘텐츠의 출처를 추적하여 유해한 콘텐츠의 확산을 방지하는 데 도움이 됩니다.
• 협력적인 레드 팀과 테이블탑 연습: 이러한 연습은 이해 관계자를 모아 잠재적인 AI 관련 위협을 시뮬레이션하고 이러한 위협을 완화하기 위한 전략을 개발합니다.
• 데이터 세트 및 평가 공유: 이러한 핫라인은 AI 모델에 대한 데이터 세트 및 평가 메트릭을 공유하여 이러한 모델의 투명성과 책임을 향상시킵니다.

워크숍 참가자들은 AI에 대한 신뢰를 구축하고 AI의 잠재적 위험을 완화하기 위한 CBMs의 중요성을 강조했습니다. 그들은 또한 CBMs를 개발하고 구현하기 위한 협력과 파트너십의 중요성을 강조했습니다.

워크숍은 AI에 대한 신뢰 구축과 AI의 잠재적 위험 완화를 위한 CBMs에 대한 중요한 논의를 제공했습니다. 워크숍 참가자들은 CBMs가 AI의 책임 있는 개발과 사용에 중요한 역할을 할 수 있다고 믿었습니다.