Quali sono i principi fondamentali che guidano lo sviluppo di strategie efficaci di mitigazione del rischio dell’IA
L’Institute for Security and Technology (IST) sottolinea cinque principi guida per l’elaborazione di strategie efficaci di mitigazione del rischio dell’IA. Questi principi riconoscono la rapida evoluzione dell’IA e le diverse prospettive necessarie per governarla in modo responsabile.
I principi guida:
- Bilanciamento tra Innovazione e Avversione al Rischio: Impegnarsi per un’innovazione responsabile. Dare priorità all’identificazione, alla valutazione e alla mitigazione dei rischi per allineare lo sviluppo dell’IA con sicurezza, etica e affidabilità.
- Responsabilità Condivisa: Coinvolgere tutte le parti interessate – responsabili politici, sviluppatori di IA, utenti e società civile – in sforzi collaborativi di mitigazione del rischio. Le prospettive e le competenze uniche di ciascun gruppo sono fondamentali.
- Impegno per l’Accuratezza: Concentrarsi sullo sviluppo di modelli di IA che forniscano informazioni affidabili e fattuali. Evitare la censura, l’alterazione dei fatti o il compromettere la verità per raggiungere i risultati desiderati.
- Regolamentazione Praticabile: Assicurare che la supervisione normativa tenga conto della fattibilità tecnica. Collaborare con esperti di IA e parti interessate per implementare meccanismi efficaci e tecnicamente realizzabili.
- Vigilanza Adattabile e Continua: Sviluppare quadri normativi che tengano il passo con i progressi tecnologici. Incorporare meccanismi per la revisione regolare, il perfezionamento, il monitoraggio continuo e la vigilanza.
Questi principi, derivanti da ampie discussioni con i membri del gruppo di lavoro, mirano a promuovere un approccio equilibrato, collaborativo e proattivo alla governance dell’IA. Riconoscono la necessità di quadri normativi e meccanismi di vigilanza adattabili, fattibili e in continua evoluzione. IST riconosce l’importanza di promuovere l’innovazione dando priorità alla sicurezza e all’etica.
L’applicazione del Quadro del Ciclo di Vita dell’IA in conformità con questi principi guida garantisce interventi mirati, fattibili e attuabili durante lo sviluppo e l’implementazione dell’IA.
Quale metodologia è stata impiegata per analizzare i rischi di uso malevolo nel panorama dell’IA
L’IST ha iniziato la sua analisi dei rischi di uso malevolo esaminando innanzitutto le tendenze generali di questi comportamenti malevoli, ignorando l’uso della tecnologia IA, al fine di costruire una comprensione degli ecosistemi e dei modelli comportamentali che circondano ogni categoria. In secondo luogo, ha esaminato lo stato attuale dell’uso malevolo delle tecnologie IA in ciascuna categoria per determinare come queste nuove tecnologie IA vengono applicate ai modelli comportamentali esistenti. In terzo luogo, e infine, l’IST ha adottato un approccio orientato al futuro, per determinare come, con tecnologie esistenti e più avanzate, gli strumenti di IA potrebbero essere applicati a ciascuna categoria.
L’obiettivo era stabilire un chiaro contesto storico per ciascun caso d’uso malevolo, in modo che analisti e responsabili politici potessero quindi sovrapporre i sistemi di IA. Comprendere sia i modelli storici che quelli attuali di comportamenti malevoli consente di fare previsioni sul futuro, in particolare su come i sistemi di IA possano inserirsi o esacerbare i modelli esistenti di attività malevola.
Specifiche categorie di rischio di uso malevolo
Il rapporto ha identificato cinque rischi chiave che rientrano nell’ambito dell’uso malevolo, esaminando ciascuno di essi utilizzando la metodologia sopra descritta:
- Frode e altri schemi criminali abilitati da contenuti di ingegneria sociale generati dall’IA, in particolare quando si prendono di mira le popolazioni a rischio.
- Minare la coesione sociale e i processi democratici attraverso campagne di disinformazione mirate.
- Violazioni dei diritti umani espandendo la capacità degli stati autoritari di sorvegliare, limitare e opprimere minoranze e dissidenti.
- Interruzione delle infrastrutture critiche fornendo agli attori malevoli capacità informatiche offensive.
- Conflitto statale contribuendo alle capacità di stati avversari o revanscisti in cerca di vantaggi nel conflitto.
In che modo l’AI Lifecycle Framework affronta specifici rischi di uso malevolo
L’AI Lifecycle Framework affronta i rischi di uso malevolo dividendo il processo di sviluppo dell’AI in sette fasi, consentendo interventi mirati in ogni punto.
Ecco come funziona, con esempi di strategie di mitigazione del rischio:
Raccolta e pre-elaborazione dei dati
Questa fase si concentra sull’approvvigionamento e la preparazione dei dati. Il framework suggerisce di richiedere la trasparenza nell’approvvigionamento dei dati per i grandi laboratori per prevenire l’uso di dati non etici. Inoltre, prevede l’implementazione di rigorosi protocolli di validazione e sanificazione dei dati per rimuovere le anomalie che potrebbero distorcere il modello verso applicazioni dannose. L’impiego di tecniche di AI che preservano la privacy come il federated learning riduce ulteriormente il rischio di sfruttamento dei dati.
Architettura del modello
Qui, il framework sostiene la creazione di incentivi per lo sviluppo di AI sicura e la condivisione delle migliori pratiche tra i principali laboratori e ricercatori. Questo aiuta a prevenire il furto di IP e modelli di punta che possono consentire conflitti statali fornendo agli stati avversari l’accesso ai principali modelli di AI. Fornire protezioni legali e programmi di ricompensa ai whistleblower per l’identificazione di comportamenti non etici o dolosi all’interno delle organizzazioni di AI protegge dal furto di proprietà intellettuale o dall’impiego di set di dati dannosi.
Addestramento e valutazione del modello
La priorità si sposta sul rilevamento delle vulnerabilità. Il framework suggerisce audit di sicurezza regolari obbligatori e penetration test degli ambienti di addestramento dell’AI. Consiglia inoltre di istituire programmi di bug bounty per trovare e correggere le vulnerabilità. Il red teaming, compresi i test avversari, aiuta a simulare scenari di uso malevolo e ad affrontare le debolezze identificate.
Implementazione del modello
Questa fase pone l’accento sul monitoraggio continuo. Il framework raccomanda l’uso di tecniche di machine learning per rilevare intrusioni o usi impropri in tempo reale. I meccanismi di rilevamento delle anomalie dovrebbero essere integrati nell’architettura del modello, con avvisi impostati per potenziali usi impropri.
Applicazione del modello
La protezione contro azioni dannose autonome è fondamentale. Il framework impone la supervisione e il controllo umano, soprattutto in applicazioni ad alto rischio. Porre restrizioni sui tipi di applicazioni che possono utilizzare modelli di base riduce la probabilità che l’AI venga utilizzata per scopi dannosi attraverso servizi commerciali ampiamente disponibili. È inoltre fondamentale eseguire test di red team per identificare e affrontare le vulnerabilità.
Interazione con l’utente
Le misure legali esistenti dovrebbero essere sfruttate per affrontare l’uso improprio. Gli utenti che utilizzano l’AI per commettere crimini dovrebbero essere ritenuti responsabili ai sensi del diritto penale esistente, consentendo alle forze dell’ordine di agire immediatamente contro comportamenti criminali invece di aspettare che vengano approvate leggi specifiche relative all’AI.
Monitoraggio e manutenzione continui
Mantenere la vigilanza è fondamentale. Il framework sottolinea la necessità di stabilire meccanismi di segnalazione chiari per sospette frodi o usi dannosi. Questi meccanismi dovrebbero essere ben pubblicizzati e rivisti regolarmente. Inoltre, il monitoraggio continuo tramite machine learning aiuta a rilevare e rispondere alle minacce in tempo reale.
Affrontando il rischio in ogni fase, l’AI Lifecycle Framework si sforza di trovare un equilibrio. Incoraggia l’innovazione riducendo al minimo i danni, riconosce la responsabilità condivisa tra le parti interessate, si impegna per l’accuratezza e promuove una regolamentazione pratica con controlli continui.
In quali punti del ciclo di vita dell’IA le strategie di mitigazione del rischio sono più cruciali
Mentre le tecnologie di IA si evolvono rapidamente, è fondamentale comprendere dove implementare le strategie di mitigazione del rischio all’interno del ciclo di vita dell’IA. Centrali per l’AI Lifecycle Framework sono sette fasi distinte: raccolta e pre-elaborazione dei dati, architettura del modello, addestramento e valutazione del modello, implementazione del modello, applicazione del modello, interazione con l’utente e monitoraggio e manutenzione continui.
L’identificazione di punti di intervento efficaci richiede il riconoscimento delle sfumature dei rischi e delle mitigazioni “a monte” rispetto a quelli “a valle”:
- Rischi a monte: Questi sono inerenti al modello stesso, derivanti dal suo addestramento e sviluppo.
- Rischi a valle: Questi emergono dalle interazioni degli utenti con il modello.
- Mitigazioni a monte: Strategie mirate allo sviluppo del modello e all’addestramento pre-implementazione.
- Mitigazioni a valle: Strategie incentrate sul rilascio del modello, sulla messa a punto, sullo sviluppo dell’applicazione e sull’interazione con l’utente.
L’AI Lifecycle Framework aiuta a garantire che le mitigazioni del rischio siano tecnicamente fattibili, attuabili e mirate, in linea con i principi fondamentali della governance dell’IA. Questo approccio richiede il coinvolgimento di diverse parti interessate, consentendo scelte precise e informate che proteggono l’innovazione riducendo efficacemente i rischi.
Raccolta e pre-elaborazione dei dati
Dati di alta qualità sono fondamentali per addestrare modelli di IA efficienti. Una scarsa qualità dei dati può portare a modelli distorti o imprecisi, riducendo l’efficacia dell’applicazione dell’IA. In questa fase, la mitigazione del rischio include:
- Trasparenza dell’approvvigionamento dei dataset: Richiedere ai grandi laboratori di rivelare le origini dei dataset, promuovendo un uso etico dei dati.
- Validazione e sanificazione dei dati: Utilizzare protocolli per rilevare e rimuovere i punti dati sospetti.
- Tecniche di IA per la tutela della privacy: Impiegare l’apprendimento federato e il calcolo multi-parte sicuro per proteggere i dati sensibili.
Architettura del modello
Un’architettura ben progettata è fondamentale per le prestazioni, la scalabilità e la sicurezza del modello di IA. Le strategie mirate includono:
- Tavole rotonde sull’IA: Supportare forum per i ricercatori per condividere le migliori pratiche.
- Standard di sicurezza robusti: Applicare standard di sicurezza per i principali laboratori per proteggere la proprietà intellettuale.
- Incentivi in denaro, capacità di calcolo o sovvenzioni: Fornire ai ricercatori coinvolti in progetti collaborativi volti a condividere conoscenze e migliori pratiche nello sviluppo sicuro dell’IA.
- Protezioni legali e programmi di ricompensa per i whistleblower: Implementare forti protezioni legali per segnalare l’uso non etico o dannoso delle tecnologie di IA all’interno delle organizzazioni.
- Tecniche di IA per la tutela della privacy: Impiegare l’apprendimento federato e il calcolo multi-parte sicuro per proteggere i dati sensibili.
Addestramento e valutazione del modello
Un addestramento e una valutazione rigorosi sono vitali per modelli di IA affidabili, aiutando ad affrontare l’overfitting, l’underfitting e i bias. Gli sforzi di mitigazione dovrebbero includere:
- Audit di sicurezza regolari e penetration testing: Mandatare per identificare le vulnerabilità.
- Forti protezioni legali e programmi di ricompensa per i whistleblower: Implementare forti protezioni legali per segnalare l’uso non etico o dannoso delle tecnologie di IA all’interno delle organizzazioni.
- Programmi di bug bounty: Creare programmi di bug bounty per identificare le debolezze nelle metodologie note.
- Red Teaming: Condurre per simulare e identificare potenziali scenari di uso dannoso.
Implementazione del modello
Un’implementazione efficace garantisce che i modelli di IA siano utilizzati in modo efficace. Le mitigazioni del rischio qui dovrebbero considerare:
- Forti protezioni legali e programmi di ricompensa per i whistleblower: Implementare forti protezioni legali per segnalare l’uso non etico o dannoso delle tecnologie di IA all’interno delle organizzazioni.
- Monitoraggio continuo con tecniche di machine learning: Impiegare il machine learning per rilevare le intrusioni.
- Rilevamento di anomalie e monitoraggio continuo nell’architettura del modello: Implementare per l’identificazione in tempo reale di attività dannose.
Applicazione del modello
Uno sviluppo applicativo di impatto garantisce un uso appropriato della tecnologia di IA. Le mitigazioni mirate includono:
- Meccanismi di supervisione e controllo umano: Mandatare per i casi d’uso ad alto rischio per prevenire azioni dannose completamente autonome.
- Restrizioni sull’uso dei modelli Foundation: Applicare restrizioni sui tipi di applicazioni tramite accordi per sviluppatori e politiche dell’app store.
- Red Team Testing: Condurre per simulare e identificare potenziali scenari di uso dannoso.
Interazione con l’utente
Interazioni utente positive sono cruciali per l’adozione della tecnologia di IA. La mitigazione dovrebbe concentrarsi su:
- Misure legali: Perseguire gli utenti che utilizzano in modo improprio gli strumenti di IA.
Monitoraggio e manutenzione continui
Il monitoraggio continuo garantisce l’affidabilità e la sicurezza a lungo termine del sistema di IA. Gli interventi critici di gestione del rischio sono:
- Meccanismi di segnalazione: Stabilire canali accessibili per segnalare frodi e usi impropri.
- Campagne pubbliche: Garantire la consapevolezza pubblica dei meccanismi di segnalazione.
- Riservatezza e protezione per le fonti di segnalazione: Proteggere gli individui che segnalano problemi sospetti.
- Revisione regolare: Aggiornare i meccanismi di segnalazione in base al feedback e ai progressi tecnologici.
- Monitoraggio continuo con tecniche di machine learning: Impiegare tecniche per rilevare e monitorare potenziali usi impropri.
Indirizzare queste fasi del ciclo di vita con interventi politici e tecnici ben definiti costituisce la pietra angolare di una strategia di gestione del rischio IA resiliente.
Come le considerazioni sull’apertura nel settore dell’IA influenzano l’efficacia dei vari sforzi di mitigazione del rischio
L’apertura nel settore dell’IA ha un impatto significativo sull’efficacia degli sforzi di mitigazione del rischio. Man mano che i modelli di IA diventano più aperti, i rischi aumentano, ma aumentano anche le opportunità per soluzioni collaborative. I responsabili politici e gli sviluppatori devono riconoscere che diverse strategie diventano più o meno rilevanti lungo lo spettro dell’apertura. Approfondiamo.
Apertura e il Framework del ciclo di vita dell’IA
Il livello di apertura in ogni fase di sviluppo introduce sfide uniche per la mitigazione del rischio.
- Raccolta e preelaborazione dei dati: i modelli aperti beneficiano di set di dati diversificati, che possono ridurre i bias, ma sollevano interrogativi sull’etica della fonte dei dati. I dati provengono da fonti etiche?
- Sviluppo e addestramento del modello: l’apertura qui promuove la trasparenza e la collaborazione, ma applicare la sicurezza e l’etica è più complesso.
- Test e convalida, implementazione e monitoraggio, manutenzione e governance: i modelli aperti richiedono una supervisione guidata dalla comunità (vs. centralizzata). Come si mantiene la sicurezza con il controllo distribuito?
Il grado di apertura influisce sia sui rischi che sui possibili rimedi in ogni fase dello sviluppo dell’IA.
Apertura ed efficacia della mitigazione
Alcune strategie di mitigazione del rischio diventano più impegnative – o imperative – a seconda del livello di apertura del modello di IA.
- Restrizioni di casi d’uso: difficile da applicare su modelli completamente aperti a causa della facile accessibilità e modificabilità, rendendo il controllo centralizzato quasi impossibile. La natura aperta di un modello può limitare gravemente l’uso di determinate mitigazioni.
- Raccolta responsabile dei dati: fondamentale a tutti i livelli. Indipendentemente dal grado di apertura, i dati di addestramento del modello devono essere rappresentativi e privi di bias/contenuti dannosi. Come possiamo garantire la veridicità dei dati durante tutto il processo di sviluppo?
Considera un alto livello di apertura, che può elevare i rischi di uso dannoso. Ciò si verifica perché gli attori dannosi possono accedere ai componenti del modello e modificare/ottimizzare il modello per scopi dannosi. Per contrastare ciò sono necessarie forti architetture di sicurezza e test/convalida robusti.
Implicazioni pratiche
Quando si implementano strategie di mitigazione del rischio, seguire queste linee guida:
- Evitare misure superficiali: le mitigazioni inefficaci sminuiscono le raccomandazioni credibili. Dai la priorità a strategie robuste e attuabili.
- Interventi mirati: applica scelte precise e informate per proteggere l’innovazione mitigando efficacemente i rischi.
- Approcci doppi: utilizza sia interventi politici che tecnici. Le misure politiche forniscono indicazioni, mentre le mitigazioni tecniche affrontano rischi specifici in ogni fase.
Seguendo queste raccomandazioni, gli stakeholder dell’IA possono sviluppare e implementare strategie di mitigazione del rischio su misura per il grado di apertura. Questo sforzo mira a promuovere un ambiente in cui l’IA ad accesso aperto sia sviluppata eticamente.
