Was sind die Kernprinzipien, die den Ansatz der Responsible Scaling Policy zum Risikomanagement leiten?
Die Responsible Scaling Policy (RSP) von Anthropic basiert auf drei Kernprinzipien für die Steuerung von KI-Risiken, die laut ihrem Dokument als proportional, iterativ und exportierbar konzipiert sind.
Proportionalität: Schutzmaßnahmen auf Risikostufen zuschneiden
Die RSP führt KI-Sicherheitsstandards (AI Safety Level, ASL) ein, die technische und betriebliche Benchmarks festlegen, die an bestimmte Risikostufen gebunden sind. Die Idee ist, Schutzmaßnahmen zu implementieren, die mit den potenziellen Gefahren eines KI-Modells übereinstimmen, um bei Bedarf strenge Schutzmaßnahmen zu gewährleisten, ohne Innovationen unnötig zu behindern. Dies läuft darauf hinaus, Ressourcen auf die Modelle mit dem höchsten Risiko zu konzentrieren und gleichzeitig eine größere Flexibilität für Systeme mit geringerem Risiko zu bieten.
Iteration: Anpassung an die sich schnell entwickelnden KI-Fähigkeiten
Das iterative Prinzip erkennt den schnellen Fortschritt in der KI an. Das Dokument besagt, dass es angesichts der rasanten Entwicklung der KI-Technologie unmöglich ist, die Sicherheitsvorkehrungen zu antizipieren, die für Modelle erforderlich sind, die weit über die aktuelle Grenze hinausgehen. Anthropic verpflichtet sich, die Modellfähigkeiten kontinuierlich zu messen und die Schutzmaßnahmen entsprechend anzupassen, fortlaufend potenzielle Risiken und Mitigationstechniken zu erforschen und den Risikomanagementrahmen selbst zu verbessern.
Exportierbarkeit: Einen Industriestandard setzen
Anthropic möchte zeigen, wie Innovation und Sicherheit koexistieren können. Durch die externe Weitergabe ihres Ansatzes zur Risikosteuerung hoffen sie, einen neuen Industriestandard zu etablieren und eine breitere Akzeptanz ähnlicher Rahmenwerke zu fördern. Ziel ist es, die Regulierung zu beeinflussen, indem Ergebnisse mit politischen Entscheidungsträgern und anderen KI-Unternehmen geteilt werden, um einen skalierbaren Ansatz für das Risikomanagement aufzuzeigen.
Das Dokument stellt auch klar, dass Anthropic, obwohl die RSP in erster Linie katastrophale Risiken behandelt, auch andere Bedenken berücksichtigt. Dazu gehört die verantwortungsvolle Nutzung von KI-Modellen gemäß ihrer Nutzungsrichtlinie sowie die Verhinderung von Fehlinformationen, Gewalt, hasserfülltem Verhalten und Betrug, die durch technische Maßnahmen zur Durchsetzung von Vertrauens- und Sicherheitsstandards behandelt werden.
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Wie werden Fähigkeitsschwellen und erforderliche Schutzmaßnahmen innerhalb des Rahmens der Richtlinie zur Steuerung von Risiken im Zusammenhang mit KI-Modellen eingesetzt?
Die Responsible Scaling Policy (RSP) von Anthropic nutzt Fähigkeitsschwellen und erforderliche Schutzmaßnahmen als Eckpfeiler für die Steuerung von Risiken, die mit zunehmend leistungsfähigeren KI-Modellen verbunden sind. Man kann dies als ein gestuftes Sicherheitsprotokoll betrachten: Je höher das potenzielle Risiko, desto stärker die Schutzmaßnahmen. Hier ist eine Aufschlüsselung:
Schlüsselkonzepte
Fähigkeitsschwellen: Dies sind vordefinierte Stufen der KI-Fähigkeit, die als Auslöser wirken. Wenn ein Modell eine Schwelle erreicht, signalisiert dies einen deutlichen Anstieg des Risikos und die Notwendigkeit verbesserter Schutzmaßnahmen. Beispielsweise werden Schwellenwerte für Fähigkeiten im Zusammenhang mit der Entwicklung von chemischen, biologischen, radiologischen und nuklearen (CBRN) Waffen sowie für die autonome KI-Forschung und -Entwicklung (KI F&E) festgelegt.
Erforderliche Schutzmaßnahmen: Dies sind die spezifischen AI Safety Level (ASL)-Standards, die erfüllt werden müssen, um die mit einer bestimmten Fähigkeitsschwelle verbundenen Risiken zu mindern. Diese Standards lassen sich in zwei Kategorien einteilen:
- Bereitstellungsstandards: Sie gewährleisten eine sichere Nutzung durch externe Benutzer und gleichen den Nutzen mit katastrophalen Missbrauchsrisiken aus.
- Sicherheitsstandards: Dies sind wichtige technische, operationelle und politische Maßnahmen, um KI-Modelle vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Kompromittierung zu schützen. Man denke dabei an den Schutz der „Gewichtungen“ des Modells.
Wie es funktioniert: Schritt für Schritt
Die RSP verwendet Fähigkeitsschwellen und erforderliche Schutzmaßnahmen in einer Reihe von Bewertungsschritten, die darauf ausgelegt sind, Risiken proaktiv zu mindern:
- Fähigkeitsbewertung
Vorläufige Bewertung: Neue und bestehende Modelle werden Tests unterzogen, um festzustellen, ob es eine nennenswerte Zunahme der Fähigkeiten gibt, die eine eingehendere Bewertung auslöst.
Umfassende Bewertung: Mit umfassenden Tests bewertet Anthropic, ob das Modell einen Schwellenwert erreichen kann, indem wesentliche Bedrohungen kartiert, empirische Bewertungen durchgeführt und gemessen wird, wie Forscher dem Modell nützliche Fähigkeiten entlocken können. Darüber hinaus erstellen sie informelle Prognosen, um festzustellen, ob die Tests die Ergebnisse im Laufe der Zeit verbessern werden.
- Eskalation und Handlung:
Wenn ein Modell eine Fähigkeitsschwelle überschreitet, aktualisiert das Unternehmen auf das entsprechende höhere ASL-Niveau (z. B. ASL-3). Dies stellt sicher, dass das Modell neue Anforderungen und Standards erfüllt.
- Schutzmaßnahmenbewertung
Diese Bewertungen zielen darauf ab, festzustellen, ob die erforderlichen Schutzmaßnahmen zufriedenstellend sind. Die ASL-3-Bereitstellungsstandards erfordern eine robuste Sicherheit vor persistentem Missbrauch, während der ASL-3-Sicherheitsstandard einen hohen Schutz gegen den Diebstahl von Gewichtungen durch nichtstaatliche Angreifer vorschreibt.
- Follow-up-Fähigkeitsbewertung:
Nach der Implementierung ist es notwendig, das neue Modell zu bewerten und zu messen, ob die Follow-up-Fähigkeiten für den Einsatz ausreichend sind.
Risikominderung in der Praxis
Das Endziel ist das Erreichen eines akzeptablen Risikoniveaus. Unabhängig davon, ob die aktuellen Fähigkeiten des Modells ausreichend unter den bestehenden Schwellenwerten liegen oder ob es diese Schwellenwerte überschritten hat, aber die verbesserten Schutzmaßnahmen vorhanden sind, dürfen Modelle nur in diesen beiden Fällen verwendet oder bereitgestellt werden.
- Interim-Maßnahmen: Wenn die sofortige Implementierung von ASL-3 unmöglich ist, werden Interim-Maßnahmen ergriffen, die ein ähnliches Sicherheitsniveau bieten.
- Stärkere Beschränkungen: Abgesehen von Interim-Maßnahmen können Beschränkungen die Bereitstellung mit einem Modell unterhalb einer Fähigkeitsschwelle oder das Löschen aktueller Gewichtungen innerhalb des aktuellen Modells beinhalten.
- Überwachung des Pre-Training: Die Fähigkeiten des Pre-Training-Modells müssen überwacht und mit bestehenden fähigen Modellen verglichen werden. Wenn das Pre-Training-Modell ähnliche Fähigkeiten aufweist, wird das Training unterbrochen, bis die Sicherheitsstandards erfüllt sind.
Wichtigste Erkenntnisse für die Compliance
- Dynamisches Risikomanagement: Die RSP erkennt an, dass das KI-Risikomanagement iterativ sein muss und die Schutzmaßnahmen angepasst werden müssen, wenn sich die Modelle weiterentwickeln.
- Transparenz und Rechenschaftspflicht: Die öffentliche Offenlegung wichtiger Informationen, Zusammenfassungen von Fähigkeits- und Schutzmaßnahmenberichten und die Einholung von Expertenmeinungen sind entscheidende Komponenten.
- Verhältnismäßigkeit: Ausgewogenheit zwischen KI-Innovation und Sicherheit durch die Implementierung von Schutzmaßnahmen, die in einem angemessenen Verhältnis zur Art und dem Umfang der Risiken eines KI-Modells stehen.
Compliance-Beauftragte sollten die in der RSP definierten spezifischen Fähigkeitsschwellen engmaschig überwachen und sicherstellen, dass die Modellentwicklungs- und Bereitstellungsprozesse mit den entsprechenden erforderlichen Schutzmaßnahmen übereinstimmen. Bleiben Sie dran für weitere Einblicke, da Anthropic seinen Ansatz zur KI-Risikosteuerung weiter verfeinert.
Was sind die wesentlichen Bestandteile des Safeguards Assessment Prozesses
Für KI-Modelle, die bestimmte Fähigkeitsschwellen überschreiten und möglicherweise die Notwendigkeit höherer KI-Sicherheitsstufen (ASL) andeuten, ist eine rigorose Safeguards Assessment von entscheidender Bedeutung. Dieser Prozess ermittelt, ob die angewandten Sicherheits- und Nutzungskontrollmaßnahmen die erforderlichen ASL-3-Schutzmaßnahmen erfüllen.
Hauptkomponenten für den ASL-3 Deployment Standard
Wenn ein Modell den ASL-3 Deployment Standard auslöst, konzentriert sich die Bewertung auf die Robustheit der Schutzmaßnahmen gegen anhaltenden Missbrauch. Die Kriterien für die Erfüllung dieser Anforderung umfassen:
- Bedrohungsmodellierung: Umfassende Erfassung potenzieller Bedrohungen und Angriffsvektoren, über die das eingesetzte System katastrophal missbraucht werden könnte. Dies erfordert eine fortlaufende Verfeinerung.
- Defense in Depth: Implementierung mehrerer Verteidigungsschichten. Dies soll Missbrauchsversuche abfangen, die anfängliche Barrieren umgehen, wie z. B. Techniken zur Ablehnung von Schäden, die hohe Abrufquoten erzielen.
- Red-Teaming: Realistische, szenariobasierte, gegnerische Tests, die die Unwahrscheinlichkeit demonstrieren, dass Bedrohungsakteure mit plausiblen Zugriffsebenen und Ressourcen Informationen extrahieren, die ihre Fähigkeit, katastrophalen Schaden anzurichten, erheblich verbessern.
- Schnelle Behebung: Prozesse, die die prompte Identifizierung und Behebung von Systemkompromittierungen gewährleisten, wie z. B. Jailbreaks. Dies beinhaltet schnelles Patchen von Schwachstellen, potenzielle Eskalation der Strafverfolgung und Datenaufbewahrung zur Analyse.
- Überwachung: Festlegung empirischer Metriken, um die betriebliche Sicherheit innerhalb akzeptierter Risikobereiche zu gewährleisten. Es bedeutet auch, einen Prozess für die regelmäßige Analyse der Systemleistung zu haben. Dies umfasst die Überprüfung von Antworten auf Jailbreak-Bounties, die Durchführung historischer Analysen und die Aufbewahrung notwendiger Protokolle.
- Vertrauenswürdige Benutzer: Definition von Kriterien für die kontrollierte Modellfreigabe für „vertrauenswürdige Benutzer“, um eine gleichwertige Risikosicherung durch Benutzerüberprüfung, sichere Zugriffskontrollen, Überwachung, Protokollaufbewahrung und Reaktion auf Vorfälle zu gewährleisten.
- Drittanbieter-Umgebungen: Nachweis der Einhaltung der oben genannten Kriterien, auch wenn Modelle in Drittanbieter-Umgebungen mit potenziell unterschiedlichen Schutzmaßnahmen eingesetzt werden.
Hauptkomponenten für den ASL-3 Security Standard
Für Modelle, die den ASL-3 Security Standard auslösen, bewertet die Bewertung die Stärke der Schutzmaßnahmen gegen den Diebstahl von Modellgewichten durch verschiedene Bedrohungsakteure:
- Bedrohungsmodellierung: Einhaltung von Best Practices für das Risikomanagement unter Verwendung von Frameworks wie MITRE ATT&CK, um Bedrohungen, Assets und Angriffsvektoren umfassend zu erfassen.
- Sicherheits-Frameworks: Ausrichtung und Erweiterung von branchenüblichen Sicherheits-Frameworks. Dies wird verwendet, um identifizierte Risiken anzugehen und relevante Kontrollen zu implementieren. Zu den Framework-Komponenten gehören:
- Starke Perimeter und Zugriffskontrollen rund um sensible Assets.
- Lifecycle-Sicherheit in der gesamten System- und Software-Lieferkette.
- Proaktive Bedrohungsidentifizierung und -minderung durch Überwachung und Schwachstellenprüfung.
- Ausreichende Investitionen in Sicherheitsressourcen.
- Ausrichtung auf bestehende Leitlinien zur Sicherung von Modellgewichten, wie Securing AI Model Weights, Preventing Theft and Misuse of Frontier Models, und Standard-Frameworks wie SSDF, SOC 2, NIST 800-53.
- Audits: Unabhängige Prüfung und Bewertung des Designs und der Implementierung des Sicherheitsprogramms. Auditpläne erfordern auch die regelmäßige Weitergabe von Ergebnissen und Sanierungsbemühungen an das Management sowie ein fachmännisches Red-Teaming.
- Drittanbieter-Umgebungen: Sicherstellung, dass alle relevanten Modelle die Sicherheitskriterien erfüllen, auch wenn sie in Drittanbieter-Umgebungen eingesetzt werden, die möglicherweise andere Schutzmaßnahmen aufweisen.
Nach diesen Bewertungen wird ein Safeguards Report erstellt, der die Implementierung der erforderlichen Maßnahmen, deren Bestätigung und Empfehlungen zu Bereitstellungsentscheidungen dokumentiert und vom CEO und dem Responsible Scaling Officer (RSO) geprüft wird. Internes und externes Expertenfeedback wird ebenfalls eingeholt. Wenn die ASL-3-Schutzmaßnahmen als ausreichend erachtet werden, können Bereitstellung und Training über Fähigkeitsschwellenwerte nach einer anschließenden Fähigkeitsbewertung fortgesetzt werden.
Was ist der Hauptzweck der Folge-Fähigkeitsbewertung?
Der Hauptzweck der Folge-Fähigkeitsbewertung ist laut der Responsible Scaling Policy (RSP) von Anthropic zu bestätigen, dass über ASL-3 hinaus keine weiteren Schutzmaßnahmen erforderlich sind, nachdem die Fähigkeiten eines Modells so verbessert wurden, dass sie die ASL-3-Erforderlichen Schutzmaßnahmen erfüllen.
Hier ist die Aufschlüsselung für Legal-Tech-Experten, Compliance-Beauftragte und Policy-Analysten:
- Nach der Aufrüstung eines KI-Modells zur Erfüllung der ASL-3-Standards, die erfolgt, wenn das Modell bestehende Fähigkeitsschwellenwerte überschreitet, wird eine Folge-Fähigkeitsbewertung eingeleitet.
- Diese Bewertung wird parallel zur Implementierung der ASL-3-Erforderlichen Schutzmaßnahmen durchgeführt.
- Ziel ist es, festzustellen, ob die Fähigkeiten des Modells ausreichend unterhalb nachfolgender Fähigkeitsschwellenwerte (solcher, die ASL-4 erforderlich machen würden) liegen, um sicherzustellen, dass der Schutz der ASL-3-Ebene tatsächlich angemessen ist.
Wie zielen die genannten Governance- und Transparenzmaßnahmen darauf ab, die effektive Umsetzung und das öffentliche Verständnis der Responsible Scaling Policy zu fördern?
Die Responsible Scaling Policy (RSP) von Anthropic umreißt sowohl interne Governance- als auch externe Transparenzmaßnahmen, die darauf abzielen, die effektive Umsetzung der Richtlinie zu gewährleisten und das öffentliche Verständnis ihres Risikomanagementansatzes zu fördern.
Interne Governance-Maßnahmen
Um sicherzustellen, dass die RSP unternehmensweit effektiv umgesetzt wird, verpflichtet sich Anthropic zu mehreren internen Governance-Maßnahmen:
- Responsible Scaling Officer: Beibehaltung der Position des Responsible Scaling Officer (RSO), der mit der Überwachung der Konzeption und Umsetzung der RSP beauftragt ist. Der RSO schlägt Richtlinienaktualisierungen vor, genehmigt Entscheidungen zur Modellschulung/Bereitstellung, überprüft wichtige Verträge auf Konsistenz, überwacht die Umsetzung und Ressourcenallokation, bearbeitet Berichte über Nichteinhaltung, benachrichtigt den Verwaltungsrat über wesentliche Risiken und interpretiert/wendet die Richtlinie an.
- Vorbereitung auf Vorfälle: Entwicklung interner Sicherheitsverfahren für Vorfallszenarien, wie z. B. das Anhalten des Trainings, die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit Modellgewichten und die Behebung schwerwiegender Jailbreaks. Dies beinhaltet die Durchführung von Übungen, um die Einsatzbereitschaft sicherzustellen.
- Interne Transparenz: Weitergabe von Zusammenfassungen von Fähigkeitsberichten und Schutzmaßnahmenberichten an die Mitarbeiter von Anthropic, wobei sensible Informationen unkenntlich gemacht werden. Eine minimal unkenntlich gemachte Version wird mit einem Teil der Mitarbeiter für technische Sicherheitsüberlegungen geteilt.
- Interne Überprüfung: Einholung von Feedback von internen Teams zu Fähigkeits- und Schutzmaßnahmenberichten, um die Methodik zu verfeinern und Schwachstellen zu identifizieren.
- Management von Nichteinhaltung: Einrichtung eines Prozesses für die anonyme Meldung potenzieller Nichteinhaltung, Schutz der Melder vor Vergeltungsmaßnahmen und Eskalation von Berichten an den Verwaltungsrat. Nichteinhaltung wird verfolgt, untersucht und durch Korrekturmaßnahmen behoben.
- Mitarbeitervereinbarungen: Vermeidung vertraglicher Verpflichtungen zur Herabsetzung, die Mitarbeiter daran hindern könnten, Sicherheitsbedenken zu äußern. Solche Vereinbarungen schließen die Äußerung von Sicherheitsbedenken oder die Offenlegung der Existenz der Klausel nicht aus.
- Richtlinienänderungen: Änderungen an der RSP werden vom CEO und RSO vorgeschlagen und vom Verwaltungsrat genehmigt. Die öffentliche Version der RSP wird vor Inkrafttreten von Änderungen aktualisiert, wobei ein Änderungsprotokoll die Unterschiede festhält.
Transparenz und externer Input
Um den öffentlichen Dialog über die Regulierung von KI-Risiken voranzutreiben und die Prüfung der Maßnahmen von Anthropic zu ermöglichen, verpflichtet sich das Unternehmen zu den folgenden Transparenzmaßnahmen:
- Öffentliche Offenlegungen: Veröffentlichung wichtiger Informationen im Zusammenhang mit der Modellevaluierung und -bereitstellung, einschließlich Zusammenfassungen von Fähigkeits- und Schutzmaßnahmenberichten, Plänen für zukünftige Bewertungen und Informationen über interne Berichte über Nichteinhaltung. Sensible Details werden nicht offengelegt.
- Expertenbeitrag: Einholung von Beiträgen von externen Experten während der Fähigkeits- und Schutzmaßnahmenbewertungen.
- Benachrichtigung der Regierung: Benachrichtigung der US-Regierung, wenn ein Modell stärkere Schutzmaßnahmen als der ASL-2-Standard erfordert.
- Überprüfung der Verfahrenskonformität: Beauftragung jährlicher Überprüfungen durch Dritte, um die Einhaltung der verfahrenstechnischen Verpflichtungen der RSP zu beurteilen.
Durch diese Maßnahmen versucht Anthropic ein Gleichgewicht zwischen internen Kontrollen und externer Rechenschaftspflicht herzustellen, um sowohl ein effektives Risikomanagement als auch einen informierten öffentlichen Diskurs über die Sicherheit von Frontier-KI zu fördern.
